我们知道hadoop是由Java 编程写的。因此我们使用Java开发环境来操作HDFS,编写mapreduce也是很自然的事情。但是这里面hadoop却对Java数据类型进行了包装，那么hadoop的数据类型与Java那些数据类型对应。下面做一些对比：
一、 Hadoop数据类型介绍：
(1)在hadoop.io包，主要分为基本类型和其它类型。
(2)基本类型(hadoop:java)：
数据类型 hadoop数据类型： Java数据类型
布尔型 *BooleanWritable boolean
整型 *IntWritable： int
浮点float *FloatWritable： float
浮点型double *DoubleWritable： double
整数类型byte *ByteWritable： byte
这里说明一下，hadoop数据库类型与Java数据类型之间如何转换：
有两种方式
1.通过set方式
2.通过new的方式。
(3)其它(部分)：
*Text：hadoop：中对应Java数据类型string
*ArrayWritable： 中对应Java数据类型数组。
二. 用户自定义数据类型的实现
1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出；
2.如果该数据需要作为主键key使用，或需要比较数值大小时，则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 。
public class Point3D implements Writable<Point3D>
{
private float x,y,z;
public float getX(){return x;}
public float getY(){return y;}
public float getZ(){return z;}
public void readFields(DataInput in) throws IOException
{
x = in.readFloat();
y = in.readFloat();
z = in.readFloat();
}
public void write(DataOutput out) throws IOException
{
out.writeFloat(x);
out.writeFloat(y);
out.writeFloat(z);
}
}
public class Point3D implements WritableComparable<Point3D>
{
private float x,y,z;
public float getX(){return x;}
public float getY(){return y;}
public float getZ(){return z;}
public void readFields(DataInput in) throws IOException
{
x = in.readFloat();
y = in.readFloat();
z = in.readFloat();
}
public void write(DataOutput out) throws IOException
{
out.writeFloat(x);
out.writeFloat(y);
out.writeFloat(z);
}
public int CompareTo(Point3D p)
{
//具体实现比较当前的空间坐标点this(x,y,z)与指定的点p(x,y,z)的大小
// 并输出： -1(小于), 0(等于), 1(大于)
}
}