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。...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。...Apache Beam 内部数据处理流程图 Apache Beam 程序通过kafkaIO读取Kafka集群的数据，进行数据格式转换。数据统计后，通过KafkaIO写操作把消息写入Kafka集群。...1.FlinkRunner在实战中是显式指定的，如果想设置参数怎么使用呢？
程序员就会根据不同的需求扩展出新的技术需求，例如我想用 spark 新特性，能不能重写一下 sparkrunner 换个版本。我想重写一下 kafkaIO 可以吗？对于数据的编码，我可以自定义吗？...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。...它确保写入接收器的记录仅在 Kafka 上提交一次，即使在管道执行期间重试某些处理也是如此。重试通常在应用程序重新启动时发生（如在故障恢复中）或者在重新分配任务时（如在自动缩放事件中）。...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 ?
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。...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...如果作业失败，Flink 会从最新检查点的状态恢复流处理程序，并从保存在检查点中的偏移量重新开始消费来自 Kafka 的记录。 因此，检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。...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
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。...但是生产者运行使用任何参数类型将任何java对象做为key和value发送。这使得代码的可读性更强。但是也意味着生产者必须指定如何将这些对象转换为字节数组。...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。...Serializing Using Apache Avro Apache avro是一种语言无关的数据序列化格式。...Avro一个有趣的特性就是，它适合在消息传递系统中向kafka之中，当写消息的程序切换到一个新的模式时，应用程序读取可以继续处理的消息，而无须更改或者更新。
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。...而后将合并的逻辑放在getInsertValue方法中，在从payload转换成GenericRecord时，才将binary进行同一个key的数据合并和数据，这样只需要一次avro的序列化操作就可以完成写入过程...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。
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。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 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....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 生成 User 类 在编译程序之前，项目中是没有com.avro.example.User这个类的： ?...，就会把这3个User对象经过 avro 序列化后写到了项目根目录下的"user.avro"文件中： ?
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。...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...你可以编写自己的 Kafka Streams 应用程序，将 Schema 应用于 Kafka Topic 中的数据上，当然你也可以使用 KSQL。...如果像这样将数据保留 Topic 中，那么任何想要使用这些数据的应用程序，无论是 Kafka Connect Sink 还是自定义的 Kafka 应用程序，每次都需要都猜测 Schema 是什么。
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
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..."); // 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.SimpleAvroSchemaJava...") // 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
第四章主要介绍数据的序列化和反序列化，以及迭代升级过程中如何保证兼容性。 分布式系统滚动升级的过程中，新旧数据与代码是同时并存的。如果出现异常，可能还需要回退程序。...二进制编码：Protocol Buffers、Apache Thrift、Apache Avro 等。...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。...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。
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
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
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。...Java客户端实现 以下代码基于maven项目实现Java读写Avro 首先在maven项目中添加下述依赖： org.apache.avro</groupId...我们还定义了一个命名空间（“namespace”：“com.bigdatatoai.avro.generate”），它与 name 属性一起定义了模式的“全名”（在本例中为 com.bigdatatoai.avro.User...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。
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。...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。...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。
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
---- 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，...这种数据及其模式的自我描述方便了动态脚本语言的使用。当Avro数据存储到文件中时，它的模式也随之存储，这样任何程序都可以对文件进行处理。...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...假如另一个程序需要获取学生的姓名和电话，只需要定义包含姓名和电话的学生模式，然后用此模式去读取容器文件中的数据即可。 ?...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。
文章目录 背景 Apache Avro Apache Parquet Apache ORC 总结 Ref 背景 ? 在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。...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。...Apache Parquet 源自于google Dremel系统，Parquet相当于Google Dremel中的数据存储引擎，而Apache顶级开源项目Drill正是Dremel的开源实现。...基于列(在列中存储数据):用于数据存储是包含大量读取操作的优化分析工作负载 与Snappy的压缩压缩率高(75%) 只需要列将获取/读(减少磁盘I / O) 可以使用Avro API和Avro读写模式
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。
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。
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。...Memory Channel将数据存储在内存中，适用于高吞吐量和低延迟的场景；File Channel将数据存储在本地文件系统中，适用于对数据持久化有要求的场景；Kafka Channel基于Apache...Agent从数据源接收数据，将其转换为Event并传递给通道，然后Sink从通道中获取Event并将其发送到目的地。Event是Flume中的基本数据单元，它包含了原始数据以及相关的元数据。...例如，Source的配置参数包括数据源类型、监听地址和端口等；Channel的配置参数包括通道类型、容量和事务等；Sink的配置参数包括目的地类型、目标地址和端口等。
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