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)。...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。...与其他系统的比较 Avro 提供类似于 Thrift、Protocol Buffers 等系统的功能。Avro 在以下基本方面与这些系统不同。 动态类型：Avro 不需要生成代码。...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。
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。...如果读取数据时使用的模式与写入数据时使用的模式不同，也很容易解决，因为读取和写入的模式都是已知的。...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。...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。 ?...方法1 使用编译的方式 这种方式是比较常见的，即根据Avro模式生成JAVA代码，然后根据JAVA API来进行数据操作。
提供的技术支持包括以下五个方面： 优秀的数据结构； 一个紧凑的，快速的，二进制数据格式； 一个容器文件，用来存储持久化数据； RPC远程过程调用； 集成最简单的动态语言。...读取或者写入数据文件，使用或实现RPC协议均不需要代码实现。...对于静态- - 语言编写的话需要实现； 二、Avro优点 二进制消息，性能好/效率高 使用JSON描述模式 模式和数据统一存储，消息自描述，不需要生成stub代码（支持生成IDL） RPC调用在握手阶段交换模式定义...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...最后经过不懈的努力也终成功了，我在这里为大家提供Flink面试题需要的朋友可以去下面GitHub去下载，信自己，努力和汗水总会能得到回报的。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。...对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。...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...每条消息中都会重复这些数据，这也就是为什么说 JSON Schema 或者 Avro 这样的格式会更好，因为 Schema 是单独存储的，消息中只包含 payload（并进行了压缩）。...如果 JSON 数据是作为普通字符串写入的，那么你需要确定数据是否包含嵌套模式。
这里，根据模式产生的Avro对象类似于类的实例对象。每次序列化/反序列化时都需要知道模式的具体结构。所以，在Avro可用的一些场景下，如文件存储或是网络通信，都需要模式与数据同时存在。...Avro数据以模式来读和写(文件或是网络)，并且写入的数据都不需要加入其它标识，这样序列化时速度快且结果内容少。由于程序可以直接根据模式来处理数据，所以Avro更适合于脚本语言的发挥。...一个存储文件由两部分组成:头信息(Header)和数据块(Data Block)。...那Avro是如何应对模式与数据的不同呢?为了保证Avro的高效，假定模式至少大部分是匹配的，然后定义一些验证规则，如果在规则满足的前提下，做数据验证。如果模式不匹配就会报错。...相同模式，交互数据时，如果数据中缺少某个域(field)，用规范中的默认值设置；如果数据中多了些与模式不匹配的数据。则忽视这些值。 Avro列出的优点中还有一项是：可排序的。
所有数据条目同构的大文件 典型的就是 Hadoop 生态中。如果一个大文件所有记录都使用相同模式编码，则在文件头包含一次写入模式即可。...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。...模式演化 vs 读时模式 几种数据流模型 数据可以以很多种形式从一个系统流向另一个系统，但不变的是，流动时都需要编码与解码。...服务在某种程度上和数据库类似：允许客户端以某种方式存储和查询数据。但不同的是，数据库通常提供某种灵活的查询语言，而服务只能提供相对死板的 API。
举例来说，假设我们希望把一个关系型数据库的内容存储到一个文件中，并且希望用二进制格式来避免文本格式的问题（JSON、CSV、SQL）。...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。...如果有一个对象容器文件（内嵌写模式），可以简单地使用 Avro 库来打开它（相当于自动解码，编码同理），并直接查看其中的数据。...，此时由较新代码写入的值需要由仍在运行的旧版本代码读取 对于前向兼容，基于数据库的数据流存在一个额外障碍：如果在记录模式中添加了一个字段，新代码将该新字段的值写入数据库，此时如果旧代码需要读取、更新该记录...在进行数据归档存储时，由于写入是一次性的且不可改变，像 Avro 对象容器文件这样的格式是非常适合的。同时，也可以考虑使用分析友好的「列存储」对数据进行重新编码。
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。...所有这三个都提供了高效的、跨语言的、使用模式的数据序列化，并为Java生成代码。 已经有很多关于它们的比较文章然而，许多文章忽略了一个乍看起来很平凡的细节，但实际上是至关重要的。...它也可能是一个变长的整数，或者完全是其他的东西。你能解析这个二进制数据的唯一方法是通过与模式一起阅读，而模式告诉你接下来应该期待什么类型。你需要拥有与所用数据的编写者完全相同的模式版本。...好吧，尽管你需要知道写入数据的确切模式（写入者的模式），但这并不一定与消费者所期望的模式（读者的模式）相同。...如果你在数据库中逐一存储记录，最终可能会出现在不同时间编写的不同模式版本，因此你必须在每条记录上注释其模式版本。如果存储模式本身的开销太大，你可以使用一个 hash的模式，或者一个连续的模式版本号。
avro提供了二种使用方式，一种称之为Sepcific方式，这跟thrift基本一致，都是写定义IDL文件，然后用编译器(或插件)生成目标class，另一种方式是Generic，这种方式下，不用生成目标代码...上图是thrift的存储格式，每块数据前都有一个tag用于标识数据域的类型及编号（这部分tag信息可以理解为数据域的meta信息），如果传输一个List集合，集合中的每条记录，这部分meta信息实际是重复存储的...这是avro的改进，avro抛弃了对Filed编号的做法，而是直接在class的头部，把所有schema元数据信息包含在内（见下面的java代码），这样，client与server二端其实都已经知道数据的...schema(架构模式)信息，仅仅在client与server通讯初始化，首次传输即可，以后无需再传递这部分信息，提升了网络传输效率。...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。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。...第1阶段：加载 传入的风险源以不同的形式提供给系统，但本文档将重点关注CSV文件源负载。系统读取文件源并将分隔的行转换为AVRO表示，并将这些AVRO消息存储在“原始”Kafka主题中。...随着时间的推移能够发展模式 直接映射到JSON和从JSON 第二阶段：丰富 与远程调用数据库相反，决定使用本地存储来使数据处理器能够查询和修改状态。...所有常见的逻辑运算符（AND，OR，EQUAL，NOT EQUAL，IN RANGE，NULL，NOT NULL）与一些自定义运算符（LOOKUP）一起得到支持。...这需要在不扩展内存要求的情况下实现版本控制。数据集存储在内存中，以避免缓存未命中和访问文件系统。 Redis的有序集数据结构用于存储带有分数的记录，该分数是数据添加到缓存时的时间戳。
此外写模式和读模式的字段顺序不一样也是没有问题的，因为模式解析会通过字段名称对于字段进行匹配，如果读模式碰到了出现在写模式不存在读模式的字段就会执行过滤，反过来如果读模式需要字段写模式没有提供会使用默认值转化...Avro为了保持兼容性，只提供了默认值字段的增删权限，比如新增带有默认值的字段，使用新模式reader读取会使用默认值（如果读模式需要字段写模式没有提供会使用默认值转化），使用旧模式write则会直接过滤...归档存储所谓的归档存储指的是对于数据库存储快照，由于使用快照对于数据进行恢复，所以需要对于数据副本进行统一编码。...像Avro对象容器文件这样的对象容器文件十分合适，因为没有额外的模式字段维护，只需要利用框架本身的模式完成转化。归档存储在本书第十章“批处理系统”有更多讨论。...此外对于RESTful API ，常用的是在URL或HTTP Accept头中使用 版本号限定调用和兼容性保持。另一种选择是客户端请求的API版本存储服务器，同时提供多版本的接口管理调用功能。
译文： Avro 是数据序列化系统 Avro 提供： 1.富数据结构。 2.紧凑、快速、二进制的数据格式化。 3.一个容器文件来存储持久化数据。...译文：模式 AVro 依赖模式。Avro数据的读写操作是很频繁的，而这些操作都需要使用模式。这样就减少写入每个数据资料的开销，使得序列化快速而又轻巧。...这种数据及其模式的自我描述方便于动态脚本语言，脚本语言，以前数据和它的模式一起使用，是完全的自描述。 当Avro 数据被存储在一个文件中，它的模式也一同被存储。...因此，文件可被任何程序处理，如果程序需要以不同的模式读取数据，这就很容易被解决，因为两模式都是已知的。...译文： 和其他系统的比较 Avro提供着与诸如Thrift和Protocol Buffers等系统相似的功能，但是在一些基础方面还是有区别的 1 动态类型：Avro并不需要生成代码，模式和数据存放在一起
【Avro介绍】 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。...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。...2、存储格式 在一个标准的avro文件中，同时存储了schema的信息，以及对应的数据内容。具体格式由三部分组成： 魔数 固定4字节长度，内容为字符'O'，'b'，'j'，以及版本号标识，通常为1。...","scala"],"other":{}} 通过avro-tools可以生成一个avro文件： java -jar avro-tools-1.7.4.jar fromjson --schema-file...":"basketball"}} {"name":"tom","age":18,"skill":["java","scala"],"other":{}} 【小结】 本文对avro的格式定义、编码方式、以及实际存储的文件格式进行了详细说明
需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力、读写数据所需的磁盘 IO，以及在网络中发送数据所需的网络带宽。 此外，用到哪些压缩格式，为什么使用这些压缩格式而不是其他的压缩格式？...但是它只能支持Java语言, 所以后来就出现了Thrift, Avro等格式。 Thrift Thrift是Facebook开发的框架，用于实现跨语言提供服务和接口，满足跨平台通信。...Avro Avro 是 Hadoop 中的一个子项目，也是 Apache 中一个独立的项目，Avro 是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。...Avro将模式存储在文件头中，所以每个文件都是自描述的，而且Avro还支持模式演进(schema evolution)，也就是说，读取文件的模式不需要与写入文件的模式严格匹配，当有新需求时，可以在模式中加入新的字段...因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅节省HDFS存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的MapTask也就减少了 提供了多种索引，row group index、bloom filter
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。...Avro特点： 1.丰富的数据结构 2.一个紧凑的，快速的，二进制的数据格式 3.一个容器文件，来存储持久化数据 4.远程过程调用（RPC） 5.简单的动态语言集成。...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。...定义一个user的schema，开发步骤： 1.新建文件夹目录src/main/avro和/src/main/java 2.在avro目录下新建文件 user.avsc : {"namespace"
Flink兼容Iceberg目前不足和Iceberg与Hudi对比一、Flink兼容Iceberg目前不足Iceberg目前不支持Flink SQL 查询表的元数据信息，需要使用Java API 实现。...他们有以下共同点：都是构建于存储格式之上的数据组织方式提供ACID能力，提供一定的事务、并行执行能力提供行级别数据修改能力。提供一定的Schema扩展能力，例如：新增、修改、删除列操作。...支持批量和实时数据读写Iceberg与Hudi之间不同点在于以下几点：Iceberg支持Parquet、avro、orc数据格式，Hudi支持Parquet和Avro格式。...两者数据存储和查询机制不同Iceberg只支持一种表存储模式，就是有metadata file、manifest file和data file组成存储结构，查询时首先查找Metadata元数据进而过滤找到对应的...Hudi支持两种表存储模式：Copy On Write（写时合并） 和Merge On Read（读时合并），查询时直接读取对应的快照数据。
JSON文件JSON记录与JSON文件不同；每一行都是其JSON记录。由于JSON将模式和数据一起存储在每个记录中，因此它能够实现完整的模式演进和可拆分性。此外，JSON文件不支持块级压缩。 ...序列文件序列文件以与CSV文件类似的结构用二进制格式存储数据。像CSV一样，序列文件不存储元数据，因此只有模式进化才将新字段附加到记录的末尾。与CSV文件不同，序列文件确实支持块压缩。...由于读取序列文件的复杂性，它们更适合用于在飞行中的（即中间的）数据存储。 注意：序列文件是以Java为中心的，不能跨平台使用。 Avro文件适合于有模式的长期存储。...Avro文件存储具有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。启用完全的模式进化支持，允许你通过定义新的独立模式重命名、添加和删除字段以及更改字段的数据类型。...Avro文件以JSON格式定义模式，数据将采用二进制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，并支持块压缩。更适合需要行级访问的使用模式。这意味着查询该行中的所有列。
这个项目是由Doung Cutting创建，目的是提供一种与大量与用户共享的数据文件格式。Avro数据是采用一种与语言无关的模式进行描述。...Using Avro Records with Kafka Avro文件在数据文件中存储整个模式会造成适当的开销，与之不同的时，如果在每个记录中都存储模式文件的话，这样会造成每条记录的大小增加一倍以上。...但是avro在读取记录时任然需要提供整个模式文件，因此我们需要在其他地方对模式文件进行定义。为了实现这一点，我们遵循一个通用的体系结构，使用一个模式注册表。...将用于向kafka写入数据的所有模式存储在注册表中，然后，我们只需要将模式的标识符存储在生成给kafka的记录中。然后，消费者可以使用标识符从模式注册表中提取记录并反序列化数据。...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： ?
如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。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。...基于行的(存储数据行):基于行的数据库是最适合write-heavy事务性工作负载 支持序列化 快速二进制格式 支持块压缩和可分离 支持schema更新 存储模式的头文件数据是自描述 ?...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...你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构，但当层数非常多时，写起来非常麻烦和复杂，而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型。...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
Avro被描述为“紧凑的二进制数据序列化格式，类似于Thrift或者Protocol Buffers”，同时还有像Hadoop这样的分布式处理环境所需要的额外功能。...类库能够生成嵌入了模式的可移植文件。文件格式与Avro容器文件规范兼容，同时能够跨平台使用。...在反射模式下使用的时候，Avro使用WCF开发者所熟悉的DataContract/DataMemeber属性。 通用记录模式会假定你并没有一个预定义的.NET类用来存储数据。...相反地，你使用AvroRecord类连同一个描述数据格式的JSON文档。AvroRecord对象需要使用后期绑定模式访问（C# dynamic、关闭VB Option Strict）。...容器模式可以连同反射模式或者通用记录模式一起使用。因为你是以这种模式创建文件而不是通过可以对数据进行压缩和/或加密（使用你喜欢的任意方式）的线路发送消息。
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