【大数据】详解 AVRO 格式

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【大数据】详解 AVRO 格式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.Avro 介绍

Apache Avro 是 Hadoop 中的一个子项目,也是一个数据序列化系统,其数据最终以二进制格式,采用行式存储的方式进行存储。

Avro提供了:

  • ✅ 丰富的数据结构。
  • ✅ 可压缩、快速的二进制数据格式。
  • ✅ 一个用来存储持久化数据的容器文件。
  • ✅ 远程过程调用。
  • ✅ 与动态语言的简单集成,代码生成不需要读取或写入数据文件,也不需要使用或实现 RPC 协议。代码生成是一种可选的优化,只值得在静态类型语言中实现。

基于以上这些优点,Avro 在 Hadoop 体系中被广泛使用。除此之外,在 Hudi、Iceberg 中也都有用到 Avro 作为元数据信息的存储格式。

2.schema

Avro 依赖 schema模式)来实现数据结构的定义,schema 通过 json 对象来进行描述表示,具体表现为:

  • 一个 json 字符串命名一个定义的类型。
  • 一个 json 对象,其格式为 {"type":"typeName" ... attributes ...},其中 typeName原始类型名称复杂类型名称
  • 一个 json 数组,表示嵌入类型的联合。

schema 中的类型由 原始类型(也就是 基本类型)(nullbooleanintlongfloatdoublebytesstring)和 复杂类型recordenumarraymapunionfixed)组成。

2.1 原始类型

原始类型包括如下几种:

  • null:没有值
  • boolean:布尔类型的值
  • int 32 32 32 位整形
  • long 64 64 64 位整形
  • float 32 32 32 位浮点
  • double 64 64 64 位浮点
  • bytes 8 8 8 位无符号类型
  • stringunicode 字符集序列

原始类型没有指定的属性值,原始类型的名称也就是定义的类型的名称,因此,schema 中的 "string" 等价于 {"type":"string"}

2.2 复杂类型

Avro 支持 6 种复杂类型:recordsenumsarraysmapsunionsfixed

2.2.1 Records

reocrds 使用类型名称 "record",并支持以下属性

  • name:提供记录名称的 json 字符串(必选)
  • namespace:限定名称的 json 字符串
  • doc:一个 json 字符串,为用户提供该模式的说明(可选)
  • aliases:字符串的 json 数组,为该记录提供备用名称
  • fields:一个 json 数组,罗列所有字段(必选),每个字段又都是一个 json 对象,并包含如下属性:
    • name:字段的名称(必选)
    • doc:字段的描述(可选)
    • type:一个 schema,定义如上
    • default:字段的默认值
    • order:指定字段如何影响记录的排序顺序,有效值为 "ascending"(默认值)、"descending""ignore"
    • aliases:别名

一个简单示例:

{
    "type": "record",
    "name": "LongList",
    "aliases": ["LinkedLongs"],
    "fields", [
        {"name": "value", "type": "long"},
        {"name": "next", "type": ["null", "LongList"]}
    ]
}

2.2.2 Enums

Enum 使用类型名称 enum,并支持以下属性

  • name:提供记录名称的 json 字符串(必选)
  • namespace:限定名称的 json 字符串
  • aliases:字符串的 json 数组,为该记录提供备用名称
  • doc:一个 json 字符串,为用户提供该模式的说明(可选)
  • symbols:一个 json 数组,以 json 字符串的形式列出符号。在枚举中每个符号必须唯一,不能重复,每个符号都必须匹配正则表达式 "[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*"
  • default:该枚举的默认值。

示例:

{
    "type": "enum",
    "name": "Suit",
    "symbols": ["SPADES", "HEARTS", "DIAMONDS", "CLUBS"]
}

2.2.3 Arrays

  • item:数组中元素的 schema

一个例子:声明一个 valuestringarray

{
    "type": "array",
    "items": "string",
    "default": []
}

2.2.4 Maps

  • valuesmap 的值(value)的 schema,其 key 被假定为字符串

一个例子:声明一个 valuelong 类型,(key 类型为 string)的 map

{
    "type": "map",
    "values": "long",
    "default": {}
}

2.2.5 Unions

union 使用 json 数组表示,例如 [null, "test"] 声明一个模式,它可以是空值或字符串。

需要注意的是:当为 union 类型的字段指定默认值时,默认值的类型必须与 union 第一个元素匹配,因此,对于包含 "null"union,通常先列出 "null",因为此类型的 union 的默认值通常为空。

另外,union 不能包含多个相同类型的 schema,类型为 recordfixedenum 除外。

2.2.6 Fixed

Fixed 使用类型名称 "fixed" 并支持以下属性:

  • name:提供记录名称的 json 字符串(必选)
  • namespace:限定名称的 json 字符串
  • aliases:字符串的 json 数组,为该记录提供备用名称
  • doc:一个 json 字符串,为用户提供该模式的说明(可选)
  • size:一个整数,指定每个值的字节数(必须)

例如,16 字节的数可以声明为:

{
    "type": "fixed",
    "name": "md5",
    "size": 16
}

3.Avro 的文件存储格式

3.1 数据编码

3.1.1 原始类型

  • 对于 null 类型:不写入内容,即 0 字节长度的内容表示。
  • 对于 boolean 类型:以 1 字节的 0 或 1 来表示 falsetrue
  • 对于 intlong:以 zigzag 的方式编码写入。
  • 对于 float:固定 4 字节长度,先通过 floatToIntBits 转换 32 位整数,然后按小端编码写入。
  • 对于 double:固定 8 字节长度,先通过 doubleToLongBits 转换为 64 位整型,然后按小端编码写入。
  • 对于 bytes:先写入长度(采用 zigzag 编码写入),然后是对应长度的二进制数据内容。
  • 对于 string:同样先写入长度(采用 zigzag 编码写入),然后再写入字符串对应 utf8 的二进制数据。

3.1.2 复杂类型

  • 对于 enums:只需要将 enum 的值所在的 Index 作为结果进行编码即可,例如,枚举值为 ["A","B","C","D"],那么 0 就表示 "A",3 表示 "D"
  • 对于 maps:被编码为一系列的块。每个块由一个长整数的计数表示键值对的个数(采用 zigzag 编码写入),其后是多个键值对,计数为 0 的块表示 map 的结束。每个元素按照各自的 schema 类型进行编码。
  • 对于 arrays:与 map 类似,同样被编码为一系列的块,每个块包含一个长整数的计数,计数后跟具体的数组项内容,最后以 0 计数的块表示结束。数组项中的每个元素按照各自的 schema 类型进行编码。
  • 对于 unions:先写入 long 类型的计数表示每个 value 值的位置序号(从零开始),然后再对值按对应 schema 进行编码。
  • 对于 records:直接按照 schema 中的字段顺序来进行编码。
  • 对于 fixed:使用 schema 中定义的字节数对实例进行编码。

3.2 存储格式

在一个标准的 avro 文件中,同时存储了 schema 的信息,以及对应的数据内容。具体格式由三部分组成:

  • 魔数:固定 4 字节长度,内容为字符 'O''b''j',以及版本号标识,通常为 1 1 1

  • 元数据信息:文件的元数据属性,包括 schema、数据压缩编码方式等。整个元数据属性以一个 map 的形式编码存储,每个属性都以一个 KV 的形式存储,属性名对应 key,属性值对应 value,并以字节数组的形式存储。最后以一个固定 16 字节长度的随机字符串标识元数据的结束。

  • 数据内容:而数据内容则由一个或多个数据块构成。每个数据块的最前面是一个 long 型(按照 zigzag 编码存储)的计数表示该数据块中实际有多少条数据,后面再跟一个 long 型的计数表示编码后的( N N N 条)数据的长度,随后就是按照编码进行存储的一条条数据,在每个数据块的最后都有一个 16 字节长度的随机字符串标识块的结束。

整体存储内容如下图所示:
【大数据】详解 AVRO 格式,大数据,大数据,编码格式,avro,文件格式

3.3 存储格式

我们通过一个实际例子来对照分析下。

首先定义 schema 的内容,具体为 4 个字段的表,名称(字符串)、年龄(整型)、技能(数组)、其他(map 类型),详细如下所示:

{
    "type":"record",
    "name":"person",
    "fields": [
        {
            "name": "name",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "age",
            "type": "int"
        },
        {
            "name": "skill",
            "type": {
                "type":"array",
                "items": "string"
            }
        },
        {
            "name": "other",
            "type": {
                "type": "map",
                "values": "string"
            }
        }
    ]
}

再按照上面的 schema 定义两条数据(person.json):

{"name":"hncscwc","age":20,"skill":["hadoop","flink","spark","kafka"],"other":{"interests":"basketball"}}
{"name":"tom","age":18, "skill":["java","scala"],"other":{}}

通过 avro-tools 可以生成一个 avro 文件:

java -jar avro-tools-1.7.4.jar fromjson --schema-file person.avsc person.json > person.avro

通过二进制的方式查看生成的 avro 文件内容:
【大数据】详解 AVRO 格式,大数据,大数据,编码格式,avro,文件格式
另外,对于一个已存在的文件,也可以通过 avro-tools 工具查看 schema 内容、数据内容。

[root@localhost avro]$ java -jar avro-tools-1.7.4.jar getschema ./person.avro
{
  "type" : "record",
  "name" : "person",
  "fields" : [ {
    "name" : "name",
    "type" : "string"
  }, {
    "name" : "age",
    "type" : "int"
  }, {
    "name" : "skill",
    "type" : {
      "type" : "array",
      "items" : "string"
    }
  }, {
    "name" : "other",
    "type" : {
      "type" : "map",
      "values" : "string"
    }
  } ]
}
[root@localhost avro]$ java -jar avro-tools-1.7.4.jar tojson ./person.avro
{"name":"hncscwc","age":20,"skill":["hadoop","flink","spark","kafka"],"other":{"interests":"basketball"}}
{"name":"tom","age":18,"skill":["java","scala"],"other":{}}

4.小结

本文对 avro 的格式定义、编码方式、以及实际存储的文件格式进行了详细说明,最后也以一个实际例子进行了对照说明。另外, 在官网中还涉及 rpc 的使用、mapreduce 的使用,这里就没有展开说明,有兴趣的可移步官网进行查阅。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-765142.html

到了这里,关于【大数据】详解 AVRO 格式的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Pyspark读写csv,txt,json,xlsx,xml,avro等文件

    读: 读: 写: 读: 写: 读: 写: 读: 写: 读: 写: 读: 写: 读: 写: 读: 写:

    2024年02月07日
    浏览(44)
  • Avro and Apache Storm: RealTime Data Processing at Scale

    在当今的大数据时代,实时数据处理已经成为企业和组织中的关键技术。随着数据量的增加,传统的批处理方法已经无法满足实时性和扩展性的需求。因此,实时数据处理技术变得越来越重要。 Apache Storm和Apache Avro是两个非常有用的开源项目,它们分别处理实时数据流和数据

    2024年04月22日
    浏览(97)
  • CDC 整合方案:MySQL > Kafka Connect + Schema Registry + Avro > Kafka > Hudi

    本文介绍的整体方案选型是:使用 Kafka Connect 的 Debezium MySQL Source Connector 将 MySQL 的 CDC 数据 (Avro 格式)接入到 Kafka 之后,通过 Flink 读取并解析这些 CDC 数据,其中,数据是以 Confluent 的 Avro 格式存储的,也就是说,Avro 格式的数据在写入到 Kafka 以及从 Kafka 读取时,都需要和

    2024年02月19日
    浏览(42)
  • Notepad++批量更改文件编码格式及文档格式

    背景: 在项目中遇到Windows平台VS的MSVC编译不识别Unix下UTF-8编码导致的编译失败问题。需要将Unix下的UTF-8转为UTF-8-BOM格式。网上找了些方式,之后又深入探究了下文档转换的可能性,共享给大家。(当然Windows和Unix平台代码格式编译问题还有其他关于编码格式选哪个好或在MS

    2024年02月04日
    浏览(52)
  • 探索 Python 代码规范:编码风格与格式化指南详解

    在编写 Python 代码时,遵循一套明确的编程规范至关重要,这不仅可以提高代码的可读性和可维护性,还能帮助团队中的每个成员理解彼此的工作。本文将详细介绍 Python 编程中的几个关键规范,包括代码格式、命名约定和最佳实践。 PEP 8 是 Python 社区广泛接受的风格指南,它

    2024年04月25日
    浏览(61)
  • 用Python把csv文件批量修改编码为UTF-8格式并转为Excel格式

    有时候用excel打开一个csv文件,中文全部显示乱码。然后手动用notepad++打开,修改编码为utf-8并保存后,再用excel打开显示正常。 使用Python通过很少代码就能将上面过程自动化。 导入3个模块 chardet 模块用于得到文件的编码格式,pandas 按照这个格式读取,然后保存为xlsx格式。

    2024年02月07日
    浏览(62)
  • PL/SQL 中的数据导入和导出:CSV 文件格式详解

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 在 PL/SQL 开发中,数据的导入和导出是常见的操作。本文将深入探讨如何使用 PL/SQL 导入和导出 CSV 文件格式的数据

    2024年02月12日
    浏览(67)
  • Android麦克风数据采集格式和常见的编码格式

    在 Android 平台上,PCM(脉冲编码调制)数据是一种常用的音频数据表示格式。PCM 是一种无损音频编码,可以捕捉和存储原始音频信号的波形。在 Android 系统中,开发人员可以使用 PCM 数据处理音频信号,以实现音频播放、录音、实时语音通信等功能。 在处理 PCM 数据时,And

    2023年04月08日
    浏览(54)
  • 【FFmpeg】ffmpeg 命令行参数 ⑤ ( 使用 ffmpeg 命令提取 音视频 数据 | 保留封装格式 | 保留编码格式 | 重新编码 )

    使用 ffmpeg 命令 从 视频数据 中 提取 音频数据 / 视频数据 保留封装格式 , 封装格式 指的就是 封装 视频数据 的 容器 ; 一个 mp4 格式的视频 , 其 封装容器 就是 mp4 容器 , 其中 封装了 h.264 格式的视频数据 和 aac 格式的 音频数据 ; 执行 命令 , 从 input.mp4 输入文件中 , 提取 音频

    2024年03月23日
    浏览(59)
  • 下载文件,自动获取后端返回文件名,并自动识别文件格式,如果是iso-8859-1编码转换utf-8

    点击下载文件按钮,获取后端返回接口,根据请求头自动解析文件名称,自动识别文件类型后缀名,如果中文是iso-8859-1格式转换为utf-8,否则下载不了.

    2024年02月07日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包