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。...最好的解决方案取决于你的数据被使用的环境。 在Hadoop中，你通常会有包含数百万条记录的大文件，这些记录都是用同一个模式编码的。 ...一种看法是：在Protocol Buffers中，记录中的每个字段都被标记，而在Avro中，整个记录、文件或网络连接都被标记为模式版本。...对象容器文件是很好的自我描述：文件中嵌入的作者模式包含了所有的字段名和类型，甚至还有文档字符串（如果模式的作者费心写了一些）。...这意味着你可以将这些文件直接加载到交互式工具中，如 Pig等交互式工具中，而且无需任何配置就能正常工作。
它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。 它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。 它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。...这可以通过使用avro接收器配置多个第一层代理在Flume中实现，所有这些代理都指向单个代理的avro源（同样，您可以在这种情况下使用thrift源/接收器/客户端）。...可以在代理的配置文件中设置映射。...此接收器是唯一的例外，它不需要在“记录原始数据”部分中说明的额外配置。 channel：memor 事件存储在具有可配置最大大小的内存中队列中。.../example.conf \ -Dflume.root.logger=INFO,console 现在，代理将开始运行在给定属性文件中配置的源和接收器。
---- Flume架构及核心组件 Flume的架构图： ?...Event = 可选的header + byte array（body） ---- Flume实战案例 - 监控一个文件实时采集新增的数据输出到控制台 同样的，先创建一个配置文件： [root@hadoop01...首先机器A的配置文件如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/exec-memory-avro.conf # 定义各个组件的名称 exec-memory-avro.sources...} ---- 整合Flume和Kafka完成实时数据采集 在上面的示例中，Agent B是将收集到的数据Sink到控制台上，但在实际应用中显然是不会这么做的，而是通常会将数据Sink到一个外部数据源中...在实时流处理架构中，绝大部分情况下都会Sink到Kafka，然后下游的消费者（一个或多个）接收到数据后进行实时处理。如下图所示： ? 所以这里基于上一个例子，演示下如何整合Kafka。
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。...没有手动分配的字段 ID：当架构更改时，处理数据时始终存在旧架构和新架构，因此可以使用字段名称象征性地解决差异。...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。
二、Flume架构和基本概念 下图为 Flume 的基本架构图： 2.1 基本架构 外部数据源以特定格式向 Flume 发送 events (事件)，当 source 接收到 events 时，它将其存储到一个或多个...2.3 组件种类 Flume 中的每一个组件都提供了丰富的类型，适用于不同场景： Source 类型 ：内置了几十种类型，如 Avro Source，Thrift Source，Kafka Source...案例二：使用 Flume 监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到 HDFS。 案例三：使用 Avro 将本服务器收集到的日志数据发送到另外一台服务器。...测试 向文件中追加数据： 控制台的显示： 6.2 案例二 需求：监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到 HDFS。...配置日志收集Flume 新建配置 netcat-memory-avro.properties，监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过 avro sink 发送到 hadoop001 这台服务器的 8888
2 Flume概述 2.1 官网 Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。 它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。...接收器配置多个第一层代理在Flume中实现，所有这些代理都指向单个代理的avro源（同样，您可以在这种情况下使用thrift源/接收器/客户端）。...可以在代理的配置文件中设置映射。...此接收器是唯一的例外，它不需要在“记录原始数据”部分中说明的额外配置。...conf \ --conf-file $FLUME\_HOME/conf/example.conf \ -Dflume.root.logger=INFO,console 现在，代理将开始运行在给定属性文件中配置的源和接收器
推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差); 3 Flume整体架构介绍 Flume架构整体上看就是 source-->channel-->sink 的三层架构（参见最上面的...:是监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来，可实现准实时。...在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。...Flume在传完文件之后，将会修改文件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定） ExecSource，SpoolSource对比：ExecSource可以实现对日志的实时收集...Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中，hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。
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 ?...，而是采用动态加载定义文件的方式，将 FieldName - FieldValue，以Map的方式存储。...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。...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
构建成本效益高的湖屋架构，用于近实时分析。...表[6] - Soumil Shah | Jobtarget Soumil 提供了一个实用指南，介绍了如何使用 Apache Hudi、Delta Lake 和 Hudi Streamer来在数据湖架构中构建非规范化表...Apache Hudi: 加载 Hudi Cleaner’s AVRO 内容[7] - Gatsby Lee | Forethought.ai 这篇博客详细介绍了作者在使用Apache Hudi过程中遇到的故障排除经验...作者深入探讨了Hudi清理过程的机制，该过程通过删除过时的数据文件来管理存储空间。...通过检查Avro格式的清理请求文件，Gatsby提供了关于数据结构的见解，并通过一个自定义脚本来加载和分析这些文件，提供了实用的解决方案。
用以指代那些显而易见又容易被忽视的东西。这些东西是什么呢？"an elephant"：我们可以解释为那些重要的，困难的或者棘手的。这里我们要讨论的则是架构中的"大象"：业务价值。...通常我们做架构评估的时候，一般会对关联系统的性能，容错弹性，业务扩展性等进行论证，但很少会考虑各个系统的业务价值以及这些业务价值和前述架构特性之间的关系。...没有这些价值关联的理解，对于架构设计中的一些关键因素选择就会很难做决定。交易系统容错以向交易系统添加容错机制为例，通常需要花费大概几万到几十万不等。那么这笔钱到底值不值得花呢？...一、核查架构价值流映射首先要做的是针对架构中的每一个系统模块，构建其价值映射。也就是每个系统对应的业务价值映射。企业通过业务系统来服务外部客户，客户在使用企业的服务时都会遵循特定的行为步骤。...另外，在历久的业务迭代过程中，存在着许多无用的，低价值的，甚至对业务优化形成干扰的功能。因此，上云之前应该对整个业务系统进行充分的分析，拆解，提优去糟，只将最核心，必要的的业务优化上云。
这方面还有很大的改进余地，例如，在工具中管理元数据，而不是直接在模式文件中。 数据与产品思维相融合 （数据）产品的可用性可以归结为易于发现、理解和消费。...选择一种格式 关于结构化数据的不同序列化机制的优点，已经有很多文章讨论过了，例如 Martin Kleppmann 的文章“Avro 中的模式演变、Protocol Buffer 以及 Thrift”。...如下所示，在 IDL 中引用方案： // 根据ISO 3166标准，用三个字符的字母代码表示货币。...third-party.xsd 的引用，但为了便于“设计时”使用，必须在元数据中显式引用。 ...一份监管文件？有可能已经有标准，有的话，我们就可以直接用。 只要可行，我们就会在文档中引用这些标准，有时是作为唯一定义，有时涉及 Saxo 的实现。
Sink:取出Channel中的数据，进行相应的存储文件系统，数据库，或者提交到远程服务器。 ...2.2 Spooling Directory Source SpoolSource:是监测配置的目录下新增的文件，并将文件中的数据读取出来，可实现准实时。...在实际使用的过程中，可以结合log4j使用，使用log4j的时候，将log4j的文件分割机制设为1分钟一次，将文件拷贝到spool的监控目录。...Flume在传完文件之后，将会修改文件的后缀，变为.COMPLETED（后缀也可以在配置文件中灵活指定） ExecSource，SpoolSource对比：ExecSource可以实现对日志的实时收集...Sink在设置存储数据时，可以向文件系统中，数据库中，hadoop中储数据，在日志数据较少时，可以将数据存储在文件系中，并且设定一定的时间间隔保存数据。
举个例子，如果一个在线电子商务公司开发平台采用耦合程度高的模块化方法，用户界面和业务逻辑功能的源文件是混在一起的，如果想要支持新的智能手机本地应用或支持更大规模的用户交易，他们可能会需要大量的投资(时间和资源...在单体架构中，软件系统很可能在相同的技术堆栈中开发，使用一个集中式的数据库存储库，并使用重量级的、水平的、基于集群的复制作为可伸缩性策略。...在微服务中，每个服务都是由一个专门的团队设计、开发和操作的，这个团队对服务的设计和技术几乎有一个完整的决定。这种团队结构和管理的方法称为DevOps。 二、什么是软件架构，为什么需要软件架构?...大多数时候，不遵循最佳实践或没有良好的体系结构就可以实现功能需求。例如，想要实现一个完整的“银行汇款”功能(包括安全性、验证、集成和审核)，可以在一个文件中实现全部功能(可能需要有几十行代码)。...请注意 下面是一个高质量的图，其中包含了所有所提供的参考体系结构。 ? 引用 Martin Fowler and James Lewis, 2014, "Microservices".
在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。...在开始使用CDC之前，我们维护了将数据库表全量加载到数据湖中的工作流，该工作流包括扫描全表并用Parquet文件覆盖S3目录。但该方法不可扩展，会导致数据库过载，而且很费时间。...总的来讲，就是首先将数据库变更先导入Kafka，然后多个系统均可消费Kafka中的数据。 3. CDC-Kafka-Metorikku架构 ?...这些事件使用Avro编码，并直接发送到Kafka。 3.2 Avro Avro具有可以演变的模式（schema）。在数据库中添加一列可演变模式，但仍向后兼容。...使用数据湖最大的挑战之一是更新现有数据集中的数据。在经典的基于文件的数据湖体系结构中，当我们要更新一行时，必须读取整个最新数据集并将其重写。
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。...有三个文件格式用于Hadoop集群: Optimized Row Columnar (ORC) Avro Parquet ?...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
通常一条编码记录是一组编码字段的拼接，数据格式使用标签号+数据类型（字符串或者整数）并以此作为编码引用，编码引用不会直接引用字段名称，不能随意的更改字段标签，因为这样处理容易导致编码内容失效。...模式演化规则 Avro的模式演化规则意味，在向前兼容中把新版本的模式作为write，把旧版本的模式设置为reader，向后兼容则是新代码实现reader，旧版本模式为write。...Avro 除了这两个模式的特点之外，还有一种非常特殊的情况，对于 null 内容的处理，这和多数编程语言不同，如果 Avro 中声明 允许为null值，必须要是联合类型。...流模式则讨论另一个话题，数据流动的过程，在软件系统生态架构中数据流动无非下面几种形式：通过数据库（实际上依然可以认为是中间件）。通过异步服务调用。通过异步消息传递。...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。
见 kafka-yarn.properties 的配置 项目文件 kafka lib(kafka.zip): ./avro-1.7.7.jar ./avro-ipc-1.7.7.jar ..../avro-1.7.7.jar ./avro-ipc-1.7.7.jar ./commons-cli-1.2.jar ./commons-collections-3.2.1.jar ....但在其他版本 Hadoop 没有测试，该项目代码架构基于我编写的其它 On Yarn 的架构，最早在hadoop 2.2.0上测试过，运行稳定。...Yarn 上基本可以运行所有的 Master-Slave 架构。而 Kafka 是大数据工具的通用型技术，使之运行在 Yarn 上很有必要。...yarn.kafka.appmaster.args.zk 为你的 ZooKeeper 地址； 把Hadoop 的配置文件 core-site.xml, hdfs-site.xml yarn-site.xml
Flume的设计目标是解决大规模数据采集的可靠性和扩展性问题。其基于可插拔的架构和配置驱动的方式，使得用户可以方便地定制和扩展数据采集的流程。...Avro Source支持通过Avro协议接收数据，Thrift Source支持通过Thrift协议接收数据，而Spooling Directory Source则监控指定目录下的文件，并将文件内容作为数据源...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...代码实例： 下面是一个简单的Flume配置文件示例，用于将日志数据从一个Avro Source发送到一个HDFS Sink。...，可以启动一个Flume Agent，监听44444端口接收Avro格式的数据，并将数据写入到HDFS的指定路径中。
四、使用Avro序列化数据除了Writable，Avro也是MapReduce中常用的序列化框架之一。Avro是一种数据序列化格式，支持动态类型和架构演进，并且可以生成多种编程语言的代码库。...在MapReduce中，用户可以通过Avro的API来进行数据的序列化和反序列化。...下面是一个简单的使用Avro序列化数据的例子：public static class MyMapper extends Mapper对象，并将值设置为AvroValue(1)，然后将AvroKey和AvroValue对象写入Context中。...在MyReducer中，将AvroKey和Iterable>作为输入，并将它们转换为输出键值对。
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