1.简介 本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。 1.1Apache Arvo是什么？...Apache Avro 是一个数据序列化系统，Avro提供Java、Python、C、C++、C#等语言API接口，下面我们通过java的一个实例来说明Avro序列化和反序列化数据。...支持丰富的数据结构 快速可压缩的二进制数据格式 存储持久数据的文件容器 远程过程调用（RPC） 动态语言的简单集成 2.Avro数据生成 2.1定义Schema文件 1.下载avro-tools-1.8.1....jar | Avro官网：http://avro.apache.org/ Avro版本：1.8.1 下载Avro相关jar包：avro-tools-1.8.1.jar 该jar包主要用户将定义好的...| org.apache.avro avro <version
使用avro生成entity文件可以查看这篇文章https://blog.csdn.net/u012062455/article/details/84889694 生产者代码 public static...artifactId> 1.0.0 org.apache.avro... avro 1.8.2 org.apache.avro avro-tools... com.twitter bijection-avro
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...KafkaProducer 使用 Bijection 类库发送序列化后的消息 package com.bonc.rdpe.kafka110.producer; import java.io.BufferedReader...; /** * @Title BijectionProducer.java * @Description KafkaProducer 使用 Bijection 类库发送序列化后的消息 * @Author...; /** * @Title BijectionConsumer.java * @Description KafkaConsumer 使用 Bijection 类库来反序列化消息 * @Author...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
关于 avro 的 maven 工程的搭建以及 avro 的入门知识，可以参考： Apache Avro 入门 1....自定义序列化类和反序列化类 (1) 序列化类 package com.bonc.rdpe.kafka110.serializer; import java.io.ByteArrayOutputStream...org.apache.avro.io.DatumWriter; import org.apache.avro.io.EncoderFactory; import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter...avro 序列化类 props.put("value.serializer", "com.bonc.rdpe.kafka110.serializer.AvroSerializer");...avro反序列化类 props.put("value.deserializer","com.bonc.rdpe.kafka110.deserializer.AvroDeserializer
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 ?...Specific二进制序列后的byte数组长度：" + byte1.length); //反序列化 DatumReader reader1...Generic二进制序列后的byte数组长度：" + byte2.length); //反序列化 DatumReader reader2...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...还要小，确实在序列化方面avro做得更好。
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。...Confluent Schema Registry 中，Kafka Producer 和 Kafka Consumer 通过识别 Confluent Schema Registry 中的 schema 内容来序列化和反序列化...versions 说明： ''之间需要填写schema字符串 我用来测试的 topic 为 dev3-yangyunhe-topic001，而且我只对 Kafka 的 value 进行 avro...; import org.apache.avro.generic.GenericData; import org.apache.avro.generic.GenericRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
jobConfig.getKafkaMasterConfig(), (FlinkKafkaPartitioner)null); ConfluentRegistryAvroSerializationSchema 实现自定义序列化方法...topic, element); } } 生产者的数据源： private DoubtEventPreformatDataAvro convert(JSONObject jsonValue){ avro...格式的反序列化： FlinkKafkaConsumer09 inputPreformatTopicConsumer = new FlinkKafkaConsumer09...inputPreformatTopicConsumer); inputPreformatTopicConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true); 自定义实现反序列化的函数
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。 ?...序列化和反序列化 首先我们需要实现2个类分别为Serializer和Deserializer分别是序列化和反序列化 package com.avro.AvroUtil; import com.avro.bean.UserBehavior...，负责会无效 4.4 创建反序列化对象 package com.avro.kafka; import com.avro.bean.UserBehavior; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord...avro反序列化类 prop.put("value.deserializer", "com.avro.AvroUtil.SimpleAvroSchemaJava"); KafkaConsumer...avro反序列化类 prop.put("value.deserializer", "com.avro.AvroUtil.SimpleAvroSchemaFlink") // val
， 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。...对实例序列化操作时必须需要知道它的基本结构，也就需要参考类的信息。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。...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。...对Avro数据序列化/反序列化时都需要对模式以深度优先(Depth-First)，从左到右(Left-to-Right)的遍历顺序来执行。基本类型的序列化容易解决，混合类型的序列化会有很多不同规则。...Avro列出的优点中还有一项是：可排序的。就是说，一种语言支持的Avro程序在序列化数据后，可由其它语言的Avro程序对未反序列化的数据排序。
JSON文件储存: 结构化程度非常高 对象和数组: 一切都是对象 对象: 使用{}包裹起来的内容， {key1：value1, key2：value2, …} 类似于python中的字典...NumPy是一个功能强大的Python库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。...使用np.savez()函数可以将多个数组保存到同一个文件中。读取.npz文件时使用np.load()函数，返回的是一个类似于字典的对象，因此可以通过数组名作为关键字对多个数组进行访问。...finalize函数 b = np.memmap("haha.bin", dtype=np.int32, shape=(3, 4)) print(b) joblib Joblib是一组用于在Python...Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码。使用二进制编码会高效序列化，并且序列化后得到的结果会比较小；而JSON一般用于调试系统或是基于WEB的应用。
Apache Avro是一个数据序列化系统。....jar fromtext user.txt usertxt.avro Avro使用生成的代码进行序列化和反序列化 以上面一个例子的schema为例讲解。...： 反序列化跟序列化很像，相应的Writer换成Reader。...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。
deSerialization反序列化，将文件的一个个字节到内存中。 序列胡保存到文件就是持久化。 可将数据序列化后持久化，或者网络传输，也可以将文件中或者网络接受到的字节序列反序列化。...Python中用于序列化的两个模块 json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换 pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换...Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load pickle模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load Python序列化和反序列化 通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中...Python中有几个常用模块可实现这一功能。...当然序列化实例肯定可以。
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...aliases: 可选属性，是JSON的一个string数组，为这条记录提供别名。 fields: 必选属性，是一个JSON数组，数组中列举了所有的field。...-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
使用 JSON 模块将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串非常简单，只需调用 json.dumps() 函数并传递要序列化的 Python 对象即可。...以下是示例代码：import json# 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串data = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student...York', 'state': 'NY' }}json_string = json.dumps(data)print(json_string)# 将 JSON 格式的字符串转换为 Python...以下是将 Python 对象写入文件的示例：import json# 将 Python 对象写入文件中的 JSON 格式data = { 'name': 'Alice', 'age': 30...对象写入文件，然后使用 json.load() 函数从文件中读取 JSON 格式的数据并将其转换为 Python 对象。
模式（schema） Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。...字段是通过对象数组定义的，每个对象都定义了一个名称和类型（其他属性是可选的，有关详细信息，请参阅记录规范）。 字段的类型属性是另一个模式对象，它可以是基本类型或复杂类型。...unions 是一种复杂类型，可以是数组中列出的任何类型； 例如， favorite_number 可以是 int 或 null，本质上使它成为一个可选字段。...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。...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 初识序列化与反序列化 对象信息或数据结构信息通过转换达到存储或者传输的效果 可以用比特的编码与解码进行联想 可序列化的数据类型 number str list tuple dict # 最常用的...Python中的json模块 方法名 参数 介绍 举例 返回值 dumps obj 对象序列化 json.dumps([1,2]) 字符串 loads str 返序列化 Json.loads('[1,2,3...]') 原始数据类型 Python中的pickle 方法名 参数 介绍 举例 返回值 dumps obj 对象序列化 pickle.dumps([1,2]) 比特 loads byte 返序列化 pickle.loads
背景 java web项目中前端浏览器中需要向后台传入一个List对象（变长数组） 问题 如何通过浏览器向后台传入数组对象？
说明 本篇博客仅分析Thrift对象的序列化、反序列化的字节数组，以及Thrift对象的序列化、反序列化原理。...接着调用Thrift的TSerializer对person对象进行序列化。...与 Google Protocol Buffers 的对比 我曾经分析过Google Protocol Buffers 的序列化字节码，Google Protocol Buffers 序列化算法分析。...感觉两者在序列化字节数组方面实现差别还是挺大的： Thrift的字节码并不紧凑，比如每个字段的id占4个字节，类型占1个字节；而Google Protocol Buffers的字段id和类型占同一个字节...，而且对于i32等类型还会使用varint减少数组长度。
return "Customer [cid=" + cid + ", cname=" + cname + "]"; } } 现 Kafka Producer 需要把 Customer 类的对象序列化成字节数组发送给...Kafka Broker，同时 Kafka Consumer 需要把字节数组反序列化为一个 Customer 对象 2....说明 如果发送到 Kafka 的对象不是简单的字符串或整型，那么可以使用序列化框架来创建消息记录，如 Avro、Thrift 或 Protobuf，或者使用自定义序列化器。...关于 Kafka 如何使用 Avro 序列化框架，可以参考以下三篇文章： Kafka 中使用 Avro 序列化框架(一)：使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类 Kafka 中使用...Avro 序列化框架(二)：使用 Twitter 的 Bijection 类库实现 avro 的序列化与反序列化 Kafka 中使用 Avro 序列化组件(三)：Confluent Schema
文章目录 关于索引 一维数组（冒号：） 1、一个参数：a[i] 2、两个参数：b=a[i:j] 3、三个参数：格式b = a[i:j:s] 4、一个例子 二维数组（逗号，） 取元素...,是 python 最通用的复合数据类型。 关于索引 从左到右索引默认 0 开始，从右到左索引默认 -1 开始。...类似的，X[n0,n1,n2]表示取三维数组，取N维数组则有N个参数，N-1个逗号分隔。...21,22]]； 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 特殊情况，即左边从0开始可以省略X[:e0,s1:e1]，右边到结尾可以省略X[s0:,s1:e1]，取某一维全部元素X[:,s1:e1]，事实上和Python...blog.csdn.net/Arry_Lee/article/details/83108442 推荐博客：https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/95027651 python
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