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Hadoop中的序列化是指将数据转换为字节流的过程，以便在网络上传输或存储。Hadoop使用自定义的序列化和反序列化机制来处理大量的数据，这有助于在分布式环境中高效地进行数据传输和处理。

Hadoop中常用的序列化框架是Apache Avro、Apache Thrift和Google Protocol Buffers。这些框架可以帮助开发人员定义数据结构，然后自动生成相应的序列化和反序列化代码。

通过序列化，Hadoop可以将数据以紧凑的格式存储和传输，减少了网络传输和磁盘占用的开销。这在大数据处理中特别重要，因为大数据量可能会导致网络瓶颈和存储问题。

总的来说，Hadoop的序列化是非常重要的，它可以提高数据处理的效率和性能，同时还能降低资源消耗。