nodejs的文件系统,接触过node的对node的文件系统肯定不会陌生,这两天我就在思考一个问题,我是否可以在本地操作我的本地json文件,这样一个本地的文本数据库就有了,如果是便签之类,记录的软件,...我完全可以不用连后台的数据库,我可以自己操作本地的json文件,自己用node写后台,答案是肯定的,下面我们就一起来实现一下吧,对本地json文件的增、删、改、查 ##1.增 首先我们先看一下demo...{ "id":5, "name":"白眉鹰王" }//在真实的开发中id肯定是随机生成的而且不会重复的,下一篇写如何生成随机切不会重复的随机数,现在就模拟一下假数据 //写入json文件选项 function...(person);//因为nodejs的写入文件只认识字符串或者二进制数,所以把json对象转换成字符串重新写入json文件中 fs.writeFile('....------------'); }) }) } writeJson(params)//执行一下; 结果如下 下面我们来看一下json文件的结果 看,json文件已经被新增进来了 ##2.
对于数据工程师来说,只需要配置 JSON 文件就可以使用 。...1.2 如果目标系统使用 JSON,Kafka Topic 也必须使用 JSON 吗? 完全不需要这样。从数据源读取数据或将数据写入外部数据存储的格式不需要与 Kafka 消息的序列化格式一样。...由于 Schema 被包含在消息中,因此生成的消息大小可能会变大。...当你尝试使用 Avro Converter 从非 Avro Topic 读取数据时,就会发生这种情况。...或许你正在使用 FileSourceConnector 从普通文件中读取数据(不建议用于生产环境中,但可用于 PoC),或者正在使用 REST Connector 从 REST 端点提取数据。
一、配置“QueryDatabaseTable”处理器 该处理器主要使用提供的SQL语句或者生成SQL语句来查询MySQL中的数据,查询结果转换成Avro格式。该处理器只能运行在主节点上。...通过以上配置好连接mysql如下: 配置其他属性如下: 二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器 此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象,提供了一个从Avro字段到...每个生成的FlowFile都由指定数组中的一个元素组成,并传输到关系"split",原始文件传输到关系"original"。...如果没有找到指定的JsonPath,或者没有对数组元素求值,则将原始文件路由到"failure",不会生成任何文件。...如果想要存入HDFS文件为多行而不是一行,可以将“CovertAvroToJson”处理器属性“JSON container options”设置为none,直接解析Avro文件得到一个个json数据,
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。 代码生成作为一种可选的优化,只值得为静态类型语言实现。 模式(schema) Avro 依赖于模式。...当 Avro 数据存储在文件中时,它的模式也随之存储,以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式,这很容易解决,因为两种模式都存在。...由于客户端和服务器都具有对方的完整模式,因此可以轻松解决相同命名字段之间的对应关系,如缺少字段,额外字段等 . Avro 模式是用 JSON 定义的。 这有助于在已经具有 JSON 库的语言中实现。...您可以从规范中了解有关 Avro 模式和类型的更多信息,但现在让我们从一个简单的模式示例 user.avsc 开始: { "namespace": "com.bigdatatoai.avro.generate...使用Java代码生成插件生成的User类进行序列化和反序列化 已知我们在maven项目中添加了avro插件,那么我们便可以使用compile命令生成User类。
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。 Avro 数据通过与语言无关的 schema 来定义。...schema 通过 JSON 来描述,数据被序列化成二进制文件或 JSON 文件,不过一般会使用二进制文件。Avro 在读写文件时需要用到 schema,schema 一般会被内嵌在数据文件里。...所有格式实例 说明:Test.avsv文件,利用avro的插件可生成对应的Test类,这个类可以利用avro的API序列化/反序列化 { "namespace": "avro.domain", "...定义avdl文件,生成类 avdl文件用于avro生成协议方法的。...就会在指定的目录下生成类: 这里生成的代码就不贴了,可以自己生成之后进行查看!
工具将json文件转换成avro文件: java -jar avro-tools-1.8.0.jar fromjson --schema-file user.avsc user.json > user.avro...user2.avro 将avro文件反转换成json文件: java -jar avro-tools-1.8.0.jar tojson user.avro java -jar avro-tools-1.8.0...Avro可以根据schema自动生成对应的类: java -jar /path/to/avro-tools-1.8.0.jar compile schema user.avsc . user.avsc的...最终在当前目录生成的example/avro目录下有个User.java文件。...不使用生成的代码进行序列化和反序列化 虽然Avro为我们提供了根据schema自动生成类的方法,我们也可以自己创建类,不使用Avro的自动生成工具。
另外HDFS可以并行从服务器集群中读写,增加文件读写的访问带宽。保证高吞吐。 线性扩展 HDFS可以在线动态扩容,PB到EB级集群任意扩展。...avro-java-sdk java版 此avro-java-sdk主要为用户向kafka集群发送avro序列化数据/从kafka集群消费avro序列化数据提供了统一的接口。...流程漏洞较多,使用混乱; json hub 该中间件部署在大数据平台上,对外提供http接口服务,接收client端的消息(post请求),将数据进行avro序列化后转发到kafka。...schma时,只需要在schema申请平台上发起申请,审核通过后即可注册成功并生成相应jar包 平台 Compute Platform Compute Platform是一个基于Hadoop的分布式全流程开发平台...支持多种消息格式 原生的Maxwell仅支持Json消息格式。大数据团队对Maxwell进行了定制化,使Maxwell支持canal格式和avro格式。
Avro支持八种基本类型(Primitive Type)和六种混合类型(Complex Type)。基本类型可以由JSON字符串来表示。...每种不同的混合类型有不同的属性(Attribute)来定义,有些属性是必须的,有些是可选的,如果需要的话,可以用JSON数组来存放多个JSON对象定义。...在这几种Avro定义的类型的支持下,可以由用户来创造出丰富的数据结构来,支持用户纷繁复杂的数据。 Avro支持两种序列化编码方式:二进制编码和JSON编码。...而头信息又由三部分构成:四个字节的前缀(类似于Magic Number),文件Meta-data信息和随机生成的16字节同步标记符。...由于对象可以组织成不同的块,使用时就可以不经过反序列化而对某个数据块进行操作。还可以由数据块数,对象数和同步标记符来定位损坏的块以确保数据完整性。 上面是将Avro对象序列化到文件的操作。
而采用Avro数据序列化系统可以比较好的解决此问题,因为用Avro序列化后的文件由schema和真实内容组成,schema只是数据的元数据,相当于JSON数据的key信息,schema单独存放在一个JSON...文件中,这样一来,数据的元数据只存了一次,相比JSON数据格式的文件,大大缩小了存储容量。...从而使得Avro文件可以更加紧凑地组织数据。...--Avro编译生成文件--> ${project.basedir}/src/main/java/</outputDirectory...users.avro文件 第二种方式: 在资料目录“第1章\4.资料\avro\jars”,打开cmd,输入下面命令,也可以获取编译的avro文件。
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。...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...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: 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。
一,RDD,DataFrame和DataSet DataFrame参照了Pandas的思想,在RDD基础上增加了schma,能够获取列名信息。...DataSet在DataFrame基础上进一步增加了数据类型信息,可以在编译时发现类型错误。 DataFrame可以看成DataSet[Row],两者的API接口完全相同。...3,通过读取文件创建 可以读取json文件,csv文件,hive数据表或者mysql数据表得到DataFrame。 ? ? ? ? ?...三,创建DataSet DataSet主要通过toDS方法从Seq,List或者RDD数据类型转换得到,或者从DataFrame通过as方法转换得到。...五,DataFrame/DataSet保存成文件 可以保存成csv文件,json文件,parquet文件或者保存成hive数据表。 ?
如果使用 Avro,我们可以很容易地「根据关系模式生成 Avro 模式」,并使用该模式对数据库内容进行编码,然后将其全部转储到 Avro 对象容器文件中。...现在,如果数据库模式发生变化(例如添加了一列或删除了一列),可以从更新的数据库模式生成新的 Avro 模式,并使用新的 Avro 模式导出数据,数据导出过程不需要关注模式的变更——可以在每次运行时简单地进行模式转换...此外,对于动态生成的模式(例如 Avro),代码生成对于数据获取反而是不必要的障碍。 Avro 为静态类型语言提供了可选的代码生成,但是它也可以在不生成代码的情况下直接使用。...在 Pig 中,我们可以直接打开一些 Avro 文件,分析其内容,并编写派生数据集以 Avro 格式输出文件(无需考虑模式)。...对于静态类型编程语言的用户来说,从模式生成代码的能力可以帮助在编译时进行类型检查 总的来看,模式演化能够获得与无模式/读时模式的 JSON 数据库相同的灵活性,同时还提供了有关数据与工具方面的更好的保障
Avro 数据通过与语言无关的 schema 来定义。schema 通过 JSON 来描述,数据被序列化成二进制文件或 JSON 文件,不过一般会使用二进制文件。...Avro 有一个很有意思的特性是,当负责写消息的应用程序使用了新的 schema,负责读消息的应用程序可以继续处理消息而无需做任何改动。 到写本篇博客的时间为止,avro的最新版本为1.8.2 2....选择忽略之后,在 pom 中会自动生成以下配置来说明 pom 文件已经忽略了 avro 插件引起的错误 <!...使用 avro (1) 通过生成代码的方式使用 avro 定义 schema 文件 注意在 avro 插件的依赖中定义的两个路径 该配置的意思是,根据/src/main/avro/下的schema文件,生成对应的类文件到/src/main/java
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦,需要根据 schema 生成实体类,需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化,而那些方法看上去比较繁琐...,幸运的是,Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化,让我们可以方便的实现以上操作。...工程的 resources 目录下新建一个 schema 文件,名称为"user.json",因为我们不用 avro 生成实体类的方式,所以定义一个普通的 json 文件来描述 schema 即可,另外...,在 json 文件中,也不需要"namespace": "packageName"这个限定生成实体类的包名的参数,本文使用的 json 文件内容如下: { "type": "record",...参考文章: 在Kafka中使用Avro编码消息:Producter篇 在Kafka中使用Avro编码消息:Consumer篇
常见的支持序列化和反序列化的标准或实现有: 文本编码:JSON、XML 等。 二进制编码:Protocol Buffers、Apache Thrift、Apache Avro 等。...通过 Protobuf/Thrift 的代码生成工具生成相应程序设计语言的源代码。 在应用代码里调用这些生成的代码。...描述一般用于自动生成。...因此 Avro 的反序列化依赖序列化时的 schema —— 当 avro 将序列化结果写入文件的时候,schema 或 schema 的版本也会一起保存。...关于 Avro 的更多信息,可以参考Avro 官网。 小结 JSON 占据了浏览器数据交互的天下。 分布式系统内部的 RPC 交互是 Protobuf/Thrift 的主战场。
举个例子,在JVM中,对象是以一定形式存在于内存中,然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。...IDL Compiler:IDL 文件中约定的内容为了在各语言和平台可见,需要有一个编译器,将 IDL 文件转换成各语言对应的动态库。...是一段部署在分布式系统客户端的代码,一方面接收应用层的参数,并对其序列化后通过底层协议栈发送到服务端,另一方面接收服务端序列化后的结果数据,反序列化后交给客户端应用层;Skeleton 部署在服务端,其功能与 Stub 相反,从传输层接收序列化参数...Client/Server:指的是应用层程序代码,他们面对的是 IDL 所生成的特定语言的 class 或 struct。...如果序列化之后需要支持不同的传输层协议,或者需要跨防火墙访问的高性能场景,Protobuf 可以优先考虑。
即,在对数据进行编码(写入文件或者进行传输)时,使用模式 A,称为写入模式(writer schema);在对数据进行解码(从文件或者网络读取)时,使用模式 B,称为读取模式(reader schema...如何从编码中获取写入模式 对于一段给定的 Avro 编码数据,Reader 如何从其中获得其对应的写入模式? 这取决于不同的应用场景。 所有数据条目同构的大文件 典型的就是 Hadoop 生态中。...在数据库表模式发生改变前后,Avro 只需要在导出时依据当时的模式,做相应的转换,生成相应的模式数据即可。但如果使用 PB,则需要自己处理多个备份文件中,字段标号到字段名称的映射关系。...其本质在于,Avro 的数据模式可以和数据存在一块,但是 ProtoBuf 的数据模式只能体现在生成的代码中,需要手动维护新旧版本备份数据与PB 生成的代码间的映射。...这时 Avro 这种支持不生成代码的框架就节省一些,它可以将模式写入数据文件,读取时利用 Avro 进行动态解析即可。 模式的优点 模式的本质是显式类型约束,即,先有模式,才能有数据。
从本质上讲,JSON 在现代网络开发中起着举足轻重的作用。 JSON 的流行以及人们使用它的原因......它是一种通用的数据格式,几乎所有现代编程语言都能对其进行解析和生成,因此具有很强的通用性。 数据结构一致性:JSON 使用键值对、数组和嵌套对象来实现数据结构的一致性。...JSON 会拖慢我们的应用程序吗? 在某些情况下,JSON 可能是导致应用程序运行速度减慢的罪魁祸首。解析 JSON 数据的过程,尤其是在处理大型或复杂结构时,可能会耗费宝贵的毫秒时间。...这些设计和编码上的差异导致了二进制表示法的不同: Avro 包含模式信息并具有自描述性,因此二进制文件稍大,但与模式兼容。...7.配置文件和优化 剖析性能:使用剖析工具找出 JSON 处理代码中的瓶颈,然后优化这些部分。
数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。...有三个文件格式用于Hadoop集群: Optimized Row Columnar (ORC) Avro Parquet ?...Apache Avro Avro是一种远程过程调用和数据序列化框架,是在Apache的Hadoop项目之内开发的。它使用JSON来定义数据类型和通讯协议,使用压缩二进制格式来序列化数据。...它主要用于Hadoop,它可以为持久化数据提供一种序列化格式,并为Hadoop节点间及从客户端程序到Hadoop服务的通讯提供一种电报格式。...相同点 基于Hadoop文件系统优化出的存储结构 提供高效的压缩 二进制存储格式 文件可分割,具有很强的伸缩性和并行处理能力 使用schema进行自我描述 属于线上格式,可以在Hadoop节点之间传递数据
Iceberg Table Format 从图中可以看到iceberg将数据进行分层管理,主要分为元数据管理层和数据存储层。...,每次commit都会生成一个快照,一个快照中包含多个Manifest,每个Manifest中记录了当前操作生成数据所对应的文件地址,也就是data files的地址。...数据存储层支持不同的文件格式,目前支持Parquet、ORC、AVRO。 下面以HadoopTableOperation commit生成的数据为例介绍各层的数据格式。...-1-f475511f-877e-4da5-90aa-efa5928a7759.avro ├── v1.metadata.json ├── v2.metadata.json ├─...文件) [commitUUID]-m-[manifestCount].avro(manifest文件) data目录组织形式类似于hive,都是以分区进行目录组织(上图中id为分区列),最终数据可以使用不同文件格式进行存储
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