Hadoop 的序列化机制，真的是大数据开发里绕不开的一环。用Writable接口把对象转成字节流，传输、存储两不误。嗯，效率也挺高，适合节点多、数据量大的场景。
写write(DataOutput out)、读readFields(DataInput in)，两个方法搞定序列化和反序列化，逻辑还挺清晰的。像IntWritable、Text这些内置类型，省心好用。想自定义？写个UserWritable，字段随你定义，还能实现排序，挺灵活。
说到细节，像整数序列化，Hadoop 还有个比较省空间的玩法，叫VIntWritable，小数据用小字节，挺贴心的。嗯，节省带宽也挺重要的对吧？
不过注意哦，Writable扩展性一般，而且非 Java 语言支持不算好。如果你有跨语言需求，最好考虑下别的序列化方案。Hadoop 自家用得多，Java 环境里跑得还挺顺。
如果你正用Hadoop做MapReduce或者 RPC，搞清楚Writable这一套，真的挺有必要的。想深入点，还可以看看Hadoop RPC 与 NIO这篇，顺便了解下 RPC 底层是怎么玩的。