Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
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。
本章的前半部分提到的编码框架目前在GO领域如鱼得水，并且有不少成熟的产品诞生，如果是GO工作者必然会接触，如果仅仅是试图了解该领域设计的一些技术架构，这一章更多的是扫盲和拓展眼界。
WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上，然而我们依旧想在Hadoop平台上进行统计分析，如何将日志收集到Hadoop平台呢？
1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。这些数据结构在内存之中被优化为CPU可以高效访问和操作的结构（通常这是操作系统的任务，并不需要程序员操心）。
同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下，avro
Flume是一种分布式、高可靠和高可用的日志数据采集服务，可高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
在企业级大数据流处理项目中，往往在项目数据源处需要面临实时海量数据的采集。采集数据的性能一般与网络带宽、机器硬件、数据量等因素有直接关系；当其他因素是固定的，这里我们只考虑数据量的话，那么数据量的传输和存储性能是我们首先需要面对和解决的。 由此我们引入了Avro数据序列化框架，来解决数据的传输性能问题。
所有涉及跨进程通信的地方，都需要对数据进行编码（Encoding），或者说序列化（Serialization）。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作，将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流，于是底层硬件和相关协议，只需要处理一维信息即可。
马丁-克莱普曼于2012年12月5日发表。 你有一些数据，你想存储在一个文件中或通过网络发送。你可能会发现自己经历了几个阶段的演变。 使用你的编程语言的内置序列化，例如 Java serialization, Ruby的 marshal或 Python 的 pickle. 或者你甚至可以发明你自己的格式。 然后你意识到被锁定在一种编程语言中是很糟糕的，所以你转而使用一种被广泛支持的、与语言无关的格式，如JSON（如果你喜欢像1999年那样狂欢，也可以使用XML）。 然后你决定JSON太冗长了，解析起来太慢了
Apache Flume是一个分布式的、可靠的和可用的系统，用于有效地收集、聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到集中的数据存储。
Apache Flume 是一个分布式，高可用的数据收集系统。它可以从不同的数据源收集数据，经过聚合后发送到存储系统中，通常用于日志数据的收集。Flume 分为 NG 和 OG (1.0 之前) 两个版本，NG 在 OG 的基础上进行了完全的重构，是目前使用最为广泛的版本。下面的介绍均以 NG 为基础。
Kafka Magic[1] 是一个用于处理 Apache Kafka 集群的 GUI 工具。它可以查找和显示消息、在 Topic 之间转换和移动消息、查看和更新模式、管理 Topic 以及自动化复杂任务。
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
Agent 选型：exec source +memory channel+logger sink
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
。 Apache Flume 的使用不仅限于日志数据聚合。由于数据源是可定制的，因此 Flume 可用于传输大量事件数据，包括但不限于网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息以及几乎任何可能的数据源。
Flume + Kafka基本是日志实时采集的标准搭档了。 本篇文章基于Flume-ng-1.6.0-cdh5.7.0 + CentOS6.7 + JDK1.6+ 下载，安装JDK 1.解压到 ~/app 2.将java配置系统环境变量中: vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 3.source ~/.bash_profile下让其配置生
Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume NG（next generation）；改动的另一原因是将 Flume 纳入 apache 旗下，cloudera Flume 改名为 Apache Flume。IBM 的这篇文章：《Flume NG：Flume 发展史上的第一次革命》，从基本组件以及用户体验的角度阐述 Flume OG 到 Flume NG 发生的革命性变化。本文就不再赘述各种细枝末节了，不过这里还是简要提下 Flume NG （1.x.x）的主要变化:
导读 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。数平MQ团队对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面的优化。本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要介绍Pulsar Schema。 为什么使用Pulsar Schema 如果 producer 端要发送 POJO 类型的数据，则 Pulsar 需要一套序列化和反序列化工具，先将对象转化为字节数据再发送出去，下面为有无 schem
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Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统，受到了业界的认可与广泛应用。Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG（original generation），属于 cloudera。但随着 FLume 功能的扩展，Flume OG 代码工程臃肿、核心组件设计不合理、核心配置不标准等缺点暴露出来，尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中，日志传输不稳定的现象尤为严重，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume
CSV（逗号分隔值）是一种纯文本文件格式，用于存储表格数据（例如电子表格或数据库）
由于后期需要查看avro文件内容，我们可以通过avro-tool.jar来查看avro数据内容。可以在以下网站中下载avro-tools对应的jar包，下载之后上传到node5节点上：
该处理器根据配置将二进制编码的Avro数据文件分割成更小的文件。输出策略决定split后的文件是Avro数据文件，还是只保留Avro记录(在FlowFile属性中包含元数据信息 )。输出总是二进制编码的。
引言： 随着大数据技术的快速发展，企业和组织需要从各种来源采集海量数据。数据采集是大数据处理流程中至关重要的一环，而Apache Flume作为一个可靠的、可扩展的数据采集工具，在大数据领域扮演着重要的角色。本文将深入探索Apache Flume的技术原理和核心组件，并通过代码实例展示其在实际应用中的使用方法。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
该控制服务器提供一个注册和访问schema的服务，可以简单的理解为key-value。key是schema的名称,value是符合Avro Schema格式的文本
flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
以上是常见的序列化协议，每种协议都有自己的特点和适用场景。在选择序列化协议时，需要考虑数据大小、性能要求、跨语言支持以及易用性等因素。
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
是的，你没听错！JSON，这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式，可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里，检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中，深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因，并探索更快的替代方法和优化技术，使您的应用程序保持最佳运行状态。
step4：Oracle字段类型与Hive/SparkSQL字段类型不一致怎么办？
抓取Oracle数据是通过给源表添加一个触发器，在新增和修改的时候记录SCN号作为查询的依据，通过relay定期的查询获取变化的数据。删除和查询不受影响。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
上一篇文章介绍了如何通过java api对iceberg进行操作。这次我们来聊聊iceberg里的存储文件。
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
前言 如果看过博主之前的文章，也可以了解到我正在搭建一个大数据的集群，所以花了血本弄了几台服务器。终于在flume将日志收集到日志主控flume节点上后，下一步要进行消息队列的搭建了。中间遇到过很多坎坷和坑，下面就为大家讲解一下搭建过程和注意事项，最终的成果是kafka搭建成功并接受flume主控传来的数据。 环境 服务器：CentOS7.2 JDK: jdk1.8.0_161 flume: apache-flume-1.6.0-cdh5.7.0 zookeeper: zookeeper-3.4.5-cdh
除了Writable，Avro也是MapReduce中常用的序列化框架之一。Avro是一种数据序列化格式，支持动态类型和架构演进，并且可以生成多种编程语言的代码库。在MapReduce中，用户可以通过Avro的API来进行数据的序列化和反序列化。
在一个完整的离线大数据处理系统中，除了HDFS+MapReduce+Hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统，而这些辅助工具在Hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示：
图1 从这里可以看出需要我们安装 hdfs, hive, hbase的支持, 只要我们安装了 ,运行时就会自动读取这些应用
Avro总结(RPC/序列化) Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目， 由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人，膜拜）牵头开发， Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统，如Google的Protocol Buffers, Faceboo
Hive的存储格式有六种：AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE
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