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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