一、为什么要序列化
一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的” 对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
二、什么是序列化
序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
三、为什么不用Java的序列化
Java 的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，
hadoop 自己开发了一套序列化机制（Writable），精简、高效。
四、为什么序列化对Hadoop很重要
因为Hadoop 在集群之间进行通讯或者 RPC 调用的时候，需要序列化，而且要求序列化要快，且体积要小，占用带宽要小。所以必须理解Hadoop 的序列化机制。
序列化和反序列化在分布式数据处理领域经常出现：进程通信和永久存储。然而 Hadoop
中各个节点的通信是通过远程调用（RPC）实现的，那么 RPC 序列化要求具有以下特点：
- 紧凑：紧凑的格式能让我们充分利用网络带宽，而带宽是数据中心最稀缺的资源
- 快速：进程通信形成了分布式系统的骨架，所以需要尽量减少序列化和反序列化的性能开销，这是基本的
- 可扩展：协议为了满足新的需求变化，所以控制客户端和服务器过程中，需要直接引进相应的协议，这些是新协议，原序列化方式能支持新的协议报文
- 互操作：能支持不同语言写的客户端和服务端进行交互
五、常用数据序列化类型
常用的数据类型对应的Hadoop数据序列化类型：
