AI前线导读：本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合...Apache Beam KafkaIO 在序列化的时候做了很大的简化，例如原生Kafka可能要通过Properties 类去设置 ，还要加上很长一段jar包的名字。...在此处启用EOS时，接收器转换将兼容的Beam Runners中的检查点语义与Kafka中的事务联系起来，以确保只写入一次记录。...通过写入二进制格式数据（即在写入Kafka接收器之前将数据序列化为二进制数据）可以降低CPU成本。 关于参数 numShards——设置接收器并行度。...1.FlinkRunner在实战中是显式指定的，如果想设置参数怎么使用呢？
Kafka 消费者的构造函数接受如下参数: Kafka Topic 名称或者 Kafka Topic 名称列表 用于反序列化 Kafka 数据的 DeserializationSchema / KafkaDeserializationSchema...AvroDeserializationSchema 使用静态 Schema 读取 Avro 格式的序列化的数据。...如果要使用 Avro 这种 Schema，必须添加如下依赖： org.apache.flink ...flink-avro 1.11.2 当遇到由于某种原因无法反序列化某个损坏消息时，反序列化 Schema...除了启用 Flink 的检查点之外，我们还可以通过将语义参数传递给 FlinkKafkaProducer 与 FlinkKafkaProducer011（适用于Kafka >= 1.0.0 版本的FlinkKafkaProducer
① 指定 KafkaIO 的模型，从源码中不难看出这个地方的 KafkaIO 类型是 Long 和 String 类型，也可以换成其他类型。 pipeline.apply(KafkaIO....Apache Beam KafkaIO 在序列化的时候做了很大的简化，例如原生 Kafka 可能要通过 Properties 类去设置 ，还要加上很长一段 jar 包的名字。...在此处启用 EOS 时，接收器转换将兼容的 Beam Runners 中的检查点语义与 Kafka 中的事务联系起来，以确保只写入一次记录。...通过写入二进制格式数据（即在写入 Kafka 接收器之前将数据序列化为二进制数据）可以降低 CPU 成本。 5. Pipeline ? 您输入的数据存储在哪里？...然后看一下，FlinkRunner 具体解析了哪些参数，以及代码中怎样设置。 8. Beam SQL ?
但是这将严重限制生产者的吞吐量。因此只有在顺序性要求特别高的时候才使用它。 Serializers 如前文描述，生产者的配置参数中需要强制配置序列化器。我们已经了解如何使用默认的字符串序列化器。...由于这些原因，我们建议使用现有的序列化器和反序列化器。比如，JSON、Apache Avro、Thrift、或者Protobuf。...在下一节中，我们会对apache avro进行描述，然后说明如何将序列化之后avro记录发送到kafka。...关键在于所有的工作都是在序列化和反序列化中完成的，在需要时将模式取出。为kafka生成数据的代码仅仅只需要使用avro的序列化器，与使用其他序列化器一样。如下图所示： ?...我们讨论了序列化器，它允许我们控制写入kafka的事件格式，我们深入研究了avro，踏实序列化的多种实现方式之一，在kafka中非常常用，在本章的最后，我们讨论了kafka中的分区器并给出了一个高级定制分区器的示例
介绍 在Apache Hudi中，Hudi的一条数据使用HoodieRecord这个类表示，其中包含了hoodie的主键，record的分区文件位置，还有今天本文的关键，payload。...构造器传入了GenericRecord和一个Comparable的变量。由于Hudi使用avro作为内部的行存序列化格式，所以输入的数据需要以GenericRecord的形式传递给payload。...如果需要在preCombine中使用Schema，可以在构造器初始化的时候保留GenericRecord中schema的引用。...如果发生序列化后的传输，同时又没有使用schema可以序列化的版本（avro 1.8.2中 schema是不可序列化的对象），那么可以从方法中传递的properties中传递的信息构建schema。...总结 本篇文章中我们介绍了Apache Hudi的关键数据抽象payload逻辑，同时介绍了几种关键payload的实现，最后给出基于payload的几种典型应用场景。
前言 最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。...当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。 ?...包含完整的客户端/服务端堆栈，可快速实现RPC 支持同步和异步通信 支持动态消息 模式定义允许定义数据的排序（序列化时会遵循这个顺序） 提供了基于Jetty内核的服务基于Netty的服务 三、Avro...序列化和反序列化 当我们创建FlinkKafka连接器的时候发现使用Java那个类序列化发现不行，于是我们改为了系统自带的那个类进行测试。...") // 设置反序列化类为自定义的avro反序列化类 prop.put("value.deserializer", "com.avro.AvroUtil.SimpleAvroSchemaFlink
1. schema 注册表 无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka...负责读取数据的应用程序使用 ID 从注册表里拉取 schema 来反序列化记录。序列化器和反序列化器分别负责处理 schema 的注册和拉取。...localhost:2181) kafkastore.connection.url=192.168.42.89:2181/kafka-1.1.0-cluster # Kafka集群的地址(上一个参数和这个参数配置一个就可以了...topic 为 dev3-yangyunhe-topic001，而且我只对 Kafka 的 value 进行 avro 的序列化，所以注册的地址为http://192.168.42.89:8081/subjects...目录下的kafka-schema-registry-client-4.1.1.jar和kafka-avro-serializer-4.1.1.jar，关于如何添加本地的 jar 包到 java 工程中
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在序列化方面的改进： 1、无需强制生成目标语言代码 ?...类似刚才的List集合这种情况，这部分信息也需要重复存储到2进制数据中，反序列化时，也不需再关注schema的信息，存储空间更小。...关于avro的序列化，可以用下面的代码测试一下： package yjmyzz.avro.test; import org.apache.avro.Schema; import org.apache.avro.generic.GenericData...Specific二进制序列后的byte数组长度：2 Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：2 与前一篇thrift中的序列化结果相比，存储占用的空间比thrift的TCompactProtocol
例如，Avro Flume源可以用于从Avro客户端接收Avro事件，或者从Avro接收器发送事件的流中的其他Flume代理。...Source: 从数据发生器接收数据,并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channel,Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro,Thrift,twitter1%等...配置文件包括代理中的每个源、接收器和通道的属性，以及如何将它们连接在一起以形成数据流。 流中的每个组件(source, sink or channel)都有特定于类型和实例化的名称、类型和属性集。...a1有一个源监听端口44444上的数据，一个通道缓冲内存中的事件数据，还有一个接收器将事件数据记录到控制台。配置文件为各种组件命名，然后描述它们的类型和配置参数。...应用场景 Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合。
一些关键组件包括： Connectors（连接器）：定义如何与数据存储集成的 JAR 文件； Converters（转换器）：处理数据的序列化和反序列化； Transforms（变换器）：可选的运行时消息操作...但你可能需要从别人的 Topic 中拉取数据，而他们使了用不同的序列化格式，对于这种情况，你需要在 Connector 配置中设置 Converter。...正确编写的 Connector 一般不会序列化或反序列化存储在 Kafka 中的消息，最终还是会让 Converter 来完成这项工作。...如果使用的是 JSON Schema 序列化器，那么你需要在 Kafka Connect 中设置使用 JSON Schema Converter (io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter...这包括使用 Avro 序列化器而不是 Confluent Schema Registry 的 Avro 序列化器（它有自己的格式）写入的数据： org.apache.kafka.connect.errors.DataException
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。...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。...-1.8.1.jar包下载地址：http://archive.apache.org/dist/avro/ 序列化 新建源码目录：cn.itcast.demo，测试类命：AvroDemo 开发步骤：...1.新建对象 2.设置数据 3.序列化 4.反序列化 package cn.itcast.demo; import org.apache.avro.file.DataFileWriter; import
二进制编码：Protocol Buffers、Apache Thrift、Apache Avro 等。...在与浏览器相关的交互中，因为 JavaScript 的原生支持，JSON 占据了绝对的优势。 而在应用后台内部，JSON 和 XML 都不是一个好选择。...具体可以参考官方文档，这里就不多讲： Apache Thrift Protocol Buffers 实践中，Protobuf 的性能是优于 Thrift 的，具体可以参考： Apache Thrift...序列化结果如下： ? Avro 的序列化结果和 Protobuf/Thrift 的最大不同是：Avro 的序列化结果中没有保存 tag number、field name 和数据类型。...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。
序列化/反序列化机制 将对象转化为字节来进行存储称之为序列化；将字节还原会对象的过程称之为反序列化 java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化...原生机制缺点： 效率低 占用空间比较大：将类以及对象中的信息全部输出 兼容性较差：只能支持java使用 Avro-大数据通用的序列化器 简介 Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式...是Apache的开源项目。(天然支持Hadoop) 利用固定格式的文件(.avsc)来实现不同平台之间的解析操作。...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", "type": "record", "name": "Test...-- avro的依赖 --> org.apache.avro avro 1.7.5</version
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",...; import org.apache.avro.generic.GenericData; import org.apache.avro.generic.GenericRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。 ?...---- 简介 Avro是Hadoop中的一个子项目，也是Apache中一个独立的项目，由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人）开发，...图中表示的是Avro本地序列化和反序列化的实例，它将用户定义的模式和具体的数据编码成二进制序列存储在对象容器文件中，例如用户定义了包含学号、姓名、院系和电话的学生模式，而Avro对其进行编码后存储在student.db...文件中，其中存储数据的模式放在文件头的元数据中，这样读取的模式即使与写入的模式不同，也可以迅速地读出数据。...从Apache官网上下载Avro的jar包 ? 2. 定义模式(Schema) 在avro中，它是用Json格式来定义模式的。
Apache Avro是一个数据序列化系统。具有如下基本特性： 丰富的数据结构。 一种紧凑、快速的二进制数据格式。 一个容器文件，用于存储持久数据。 远程过程调用 (RPC)。...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。...与构造函数不同，生成器将自动设置模式中指定的任何默认值。 此外，构建器会按设置验证数据，而直接构造的对象在对象被序列化之前不会导致错误。...Avro 中的数据始终与其对应的模式一起存储，这意味着无论我们是否提前知道模式，我们都可以随时读取序列化项目。
一些RPC框架也提供序列化功能，比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf，这些工具在速度和压缩比等方面与JSON...该类必须有一个public的无参数的构造函数。...TypeInformation的一个重要的功能就是创建TypeSerializer序列化器，为该类型的数据做序列化。每种类型都有一个对应的序列化器来进行序列化。 ?...，Flink会推测T和R的数据类型，并使用对应的序列化器进行序列化。...version>2.24.0 对于Apache Thrift和Protobuf的用户，已经有人将序列化器编写好，我们可以直接拿来使用： // Google
序列化与反序列化 序列化：把对象转换为字节序列的过程。 反序列化：把字节序列恢复为对象的过程。 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。...那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。...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。...Stub 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，反序列化后交给服务端应用层，并将应用层的执行结果序列化后最终传送给客户端 Stub。
flume具有高可用，分布式，配置工具，其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。...介绍： Source:（相当于一个来源） 从数据发生器接收数据,并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channal,Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro,Thrift...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。 三。... byte**：即event的字节量的限制，只包括eventbody 案例2、两个flume做集群（第一个agent的sink作为第二个agent的source） node01服务器中
Apache Avro是一个数据序列化系统。...序列化： DatumWrite接口用来把java对象转换成内存中的序列化格式，SpecificDatumWriter用来生成类并且指定生成的类型。...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。...序列化： 序列化跟生成的User类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...”: “String”这个选项, 然后compile的时候使用-string参数即可。
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