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Avro介绍[通俗易懂](Apache)

發(fā)布時間：2023/12/19 综合教程 39 生活家

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Avro介绍[通俗易懂](Apache) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

Apache Avro是一個數(shù)據序列化系統(tǒng)。

Avro所提供的屬性：

1.豐富的數(shù)據結構
2.使用快速的壓縮二進制數(shù)據格式
3.提供容器文件用于持久化數(shù)據
4.遠程過程調用RPC
5.簡單的動態(tài)語言結合功能，Avro 和動態(tài)語言結合后，讀寫數(shù)據文件和使用 RPC 協(xié)議都不需要生成代碼，而代碼生成作為一種可選的優(yōu)化只值得在靜態(tài)類型語言中實現(xiàn)。

Avro的Schema

Avro的Schema用JSON表示。Schema定義了簡單數(shù)據類型和復雜數(shù)據類型。

基本類型

其中簡單數(shù)據類型有以下8種：

類型	含義
null	沒有值
boolean	布爾值
int	32位有符號整數(shù)
long	64位有符號整數(shù)
float	單精度（32位）的IEEE 754浮點數(shù)
double	雙精度（64位）的IEEE 754浮點數(shù)
bytes	8位無符號字節(jié)序列
string	字符串

基本類型沒有屬性，基本類型的名字也就是類型的名字，比如：

{"type": "string"}

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復雜類型

Avro提供了6種復雜類型。分別是Record，Enum，Array，Map，Union和Fixed。

Record

Record類型使用的類型名字是 “record”，還支持其它屬性的設置：

name：record類型的名字(必填)

namespace：命名空間(可選)

doc：這個類型的文檔說明(可選)

aliases：record類型的別名，是個字符串數(shù)組(可選)

fields：record類型中的字段，是個對象數(shù)組(必填)。每個字段需要以下屬性：

name：字段名字(必填)
doc：字段說明文檔(可選)
type：一個schema的json對象或者一個類型名字(必填)
default：默認值(可選)
order：排序(可選)，只有3個值ascending(默認)，descending或ignore
aliases：別名，字符串數(shù)組(可選)

一個Record類型例子，定義一個元素類型是Long的鏈表：

{
  "type": "record", 
  "name": "LongList",
  "aliases": ["LinkedLongs"],                      // old name for this
  "fields" : [
    {"name": "value", "type": "long"},             // each element has a long
    {"name": "next", "type": ["null", "LongList"]} // optional next element
  ]
}

Enum

枚舉類型的類型名字是”enum”，還支持其它屬性的設置：

name：枚舉類型的名字(必填)
namespace：命名空間(可選)
aliases：字符串數(shù)組，別名(可選)
doc：說明文檔(可選)
symbols：字符串數(shù)組，所有的枚舉值(必填)，不允許重復數(shù)據。

一個枚舉類型的例子：

{ "type": "enum",
  "name": "Suit",
  "symbols" : ["SPADES", "HEARTS", "DIAMONDS", "CLUBS"]
}

Array

數(shù)組類型的類型名字是”array”并且只支持一個屬性：

items：數(shù)組元素的schema

一個數(shù)組例子：

{"type": "array", "items": "string"}

Map

Map類型的類型名字是”map”并且只支持一個屬性：

values：map值的schema

Map的key必須是字符串。

一個Map例子：

{"type": "map", "values": "long"}

Union

組合類型，表示各種類型的組合，使用數(shù)組進行組合。比如[“null”, “string”]表示類型可以為null或者string。

組合類型的默認值是看組合類型的第一個元素，因此如果一個組合類型包括null類型，那么null類型一般都會放在第一個位置，這樣子的話這個組合類型的默認值就是null。

組合類型中不允許同一種類型的元素的個數(shù)不會超過1個，除了record，fixed和enum。比如組合類中有2個array類型或者2個map類型，這是不允許的。

組合類型不允許嵌套組合類型。

Fixed

混合類型的類型名字是fixed，支持以下屬性：

name：名字(必填)
namespace：命名空間(可選)
aliases：字符串數(shù)組，別名(可選)
size：一個整數(shù)，表示每個值的字節(jié)數(shù)(必填)

比如16個字節(jié)數(shù)的fixed類型例子如下：

{"type": "fixed", "size": 16, "name": "md5"}

1個Avro例子

首先定義一個User的schema：

{
"namespace": "example.avro",
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
     {"name": "name", "type": "string"},
     {"name": "favorite_number",  "type": "int"},
     {"name": "favorite_color", "type": "string"}
 ]
}

User有3個屬性，分別是name，favorite_number和favorite_color。

json文件內容：

{"name":"format","favorite_number":1,"favorite_color":"red"}
{"name":"format2","favorite_number":2,"favorite_color":"black"}
{"name":"format3","favorite_number":666,"favorite_color":"blue"}

使用avro工具將json文件轉換成avro文件：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar fromjson --schema-file user.avsc user.json > user.avro

可以設置壓縮格式：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar fromjson --codec snappy --schema-file user.avsc user.json > user2.avro

將avro文件反轉換成json文件：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar tojson user.avro
java -jar avro-tools-1.8.0.jar --pretty tojson user.avro

得到avro文件的meta：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar getmeta user.avro

輸出：

avro.codec    null
avro.schema    {"type":"record","name":"User","namespace":"example.avro","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"favorite_number","type":"int"},{"name":"favorite_color","type":"string"}]}

得到avro文件的schema：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar getschema user.avro

將文本文件轉換成avro文件：

java -jar avro-tools-1.8.0.jar fromtext user.txt usertxt.avro

Avro使用生成的代碼進行序列化和反序列化

以上面一個例子的schema為例講解。

Avro可以根據schema自動生成對應的類：

java -jar /path/to/avro-tools-1.8.0.jar compile schema user.avsc .

user.avsc的namespace為example.avro，name為User。最終在當前目錄生成的example/avro目錄下有個User.java文件。

├── example
│   └── avro
│       └── User.java

使用Avro生成的代碼創(chuàng)建User：

User user1 = new User();
user1.setName("Format");
user1.setFavoriteColor("red");
user1.setFavoriteNumber(666);

User user2 = new User("Format2", 66, "blue");

User user3 = User.newBuilder()
                .setName("Format3")
                .setFavoriteNumber(6)
                .setFavoriteColor("black").build();

可以使用有參的構造函數(shù)和無參的構造函數(shù)，也可以使用Builder構造User。

序列化：

DatumWrite接口用來把java對象轉換成內存中的序列化格式，SpecificDatumWriter用來生成類并且指定生成的類型。

最后使用DataFileWriter來進行具體的序列化，create方法指定文件和schema信息，append方法用來寫數(shù)據，最后寫完后close文件。

DatumWriter<User> userDatumWriter = new SpecificDatumWriter<User>(User.class);
        DataFileWriter<User> dataFileWriter = new DataFileWriter<User>(userDatumWriter);
dataFileWriter.create(user1.getSchema(), new File("users.avro"));
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.append(user3);
dataFileWriter.close();

反序列化：

反序列化跟序列化很像，相應的Writer換成Reader。這里只創(chuàng)建一個User對象是為了性能優(yōu)化，每次都重用這個User對象，如果文件量很大，對象分配和垃圾收集處理的代價很昂貴。如果不考慮性能，可以使用 for (User user : dataFileReader) 循環(huán)遍歷對象

File file = new File("users.avro");
DatumReader<User> userDatumReader = new SpecificDatumReader<User>(User.class);
DataFileReader<User> dataFileReader = new DataFileReader<User>(file, userDatumReader);
User user = null;
while(dataFileReader.hasNext()) {
    user = dataFileReader.next(user);
    System.out.println(user);
}

打印出：

{"name": "Format", "favorite_number": 666, "favorite_color": "red"}
{"name": "Format2", "favorite_number": 66, "favorite_color": "blue"}
{"name": "Format3", "favorite_number": 6, "favorite_color": "black"}

Avro不使用生成的代碼進行序列化和反序列化

雖然Avro為我們提供了根據schema自動生成類的方法，我們也可以自己創(chuàng)建類，不使用Avro的自動生成工具。

創(chuàng)建User：

首先使用Parser讀取schema信息并且創(chuàng)建Schema類：

Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("user.avsc"));

有了Schema之后可以創(chuàng)建record：

GenericRecord user1 = new GenericData.Record(schema);
user1.put("name", "Format");
user1.put("favorite_number", 666);
user1.put("favorite_color", "red");

GenericRecord user2 = new GenericData.Record(schema);
user2.put("name", "Format2");
user2.put("favorite_number", 66);
user2.put("favorite_color", "blue");

使用GenericRecord表示User，GenericRecord會根據schema驗證字段是否正確，如果put進了不存在的字段 user1.put(“favorite_animal”, “cat”) ，那么運行的時候會得到AvroRuntimeException異常。

序列化：

序列化跟生成的User類似，只不過schema是自己構造的，不是User中拿的。

Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("user.avsc"));
GenericRecord user1 = new GenericData.Record(schema);
user1.put("name", "Format");
user1.put("favorite_number", 666);
user1.put("favorite_color", "red");

GenericRecord user2 = new GenericData.Record(schema);
user2.put("name", "Format2");
user2.put("favorite_number", 66);
user2.put("favorite_color", "blue");

DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new SpecificDatumWriter<GenericRecord>(schema);
DataFileWriter<GenericRecord> dataFileWriter = new DataFileWriter<GenericRecord>(datumWriter);
dataFileWriter.create(schema, new File("users2.avro"));
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.close();

反序列化：

反序列化跟生成的User類似，只不過schema是自己構造的，不是User中拿的。

Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("user.avsc"));
File file = new File("users2.avro");
DatumReader<GenericRecord> datumReader = new SpecificDatumReader<GenericRecord>(schema);
DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, datumReader);
GenericRecord user = null;
while(dataFileReader.hasNext()) {
    user = dataFileReader.next(user);
    System.out.println(user);
}

打印出：

{"name": "Format", "favorite_number": 666, "favorite_color": "red"}
{"name": "Format2", "favorite_number": 66, "favorite_color": "blue"}

一些注意點

Avro解析json文件的時候，如果類型是Record并且里面有字段是union并且允許空值的話，需要進行轉換。因為[“bytes”, “string”]和[“int”,”long”]這2個union類型在json中是有歧義的，第一個union在json中都會被轉換成string類型，第二個union在json中都會被轉換成數(shù)字類型。

所以如果json值的null的話，在avro提供的json中直接寫null，否則使用只有一個鍵值對的對象，鍵是類型，值的具體的值。

比如：

{
"namespace": "example.avro",
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
     {"name": "name", "type": "string"},
     {"name": "favorite_number",  "type": ["int","null"]},
     {"name": "favorite_color", "type": ["string","null"]}
 ]
}

在要轉換成json文件的時候要寫成這樣：

{"name":"format","favorite_number":{"int":1},"favorite_color":{"string":"red"}}
{"name":"format2","favorite_number":null,"favorite_color":{"string":"black"}}
{"name":"format3","favorite_number":{"int":66},"favorite_color":null}

Spark讀取Avro文件

直接遍歷avro文件，得到GenericRecord進行處理：

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("AvroTest")

val sc = new SparkContext(conf)

val rdd = sc.hadoopFile[AvroWrapper[GenericRecord], NullWritable, AvroInputFormat[GenericRecord]](this.getClass.getResource("/").toString + "users.avro")

val nameRdd = rdd.map(s => s._1.datum().get("name").toString)

nameRdd.collect().foreach(println)

使用Avro需要注意的地方

筆者使用Avro的時候暫時遇到了下面2個坑。先記錄一下，以后遇到新的坑會更新這篇文章。

1.如果定義了unions類型的字段，而且unions中有null選項的schema，比如如下schema：

{
"namespace": "example.avro",
 "type": "record",
 "name": "User2",
 "fields": [
     {"name": "name", "type": "string"},
     {"name": "favorite_number",  "type": ["null","int"]},
     {"name": "favorite_color", "type": ["null","string"]}
 ]
}

這樣的schema，如果不使用Avro自動生成的model代碼進行insert，并且insert中的model數(shù)據有null數(shù)據的話。然后用spark讀avro文件的話，會報org.apache.avro.AvroTypeException: Found null, expecting int … 這樣的錯誤。

這一點很奇怪，但是使用Avro生成的Model進行insert的話，sprak讀取就沒有任何問題。很困惑。

2.如果使用了Map類型的字段，avro生成的model中的Map的Key默認類型為CharSequence。這種model我們insert數(shù)據的話，用String是沒有問題的。但是spark讀取之后要根據Key拿這個Map數(shù)據的時候，永遠得到的是null。

stackoverflow上有一個頁面說到了這個問題。http://stackoverflow.com/questions/19728853/apache-avro-map-uses-charsequence-as-key

需要在map類型的字段里加上”avro.java.string”: “String”這個選項, 然后compile的時候使用-string參數(shù)即可。

比如以下這個schema：

{
"namespace": "example.avro",
 "type": "record",
 "name": "User3",
 "fields": [
     {"name": "name", "type": "string"},
     {"name": "favorite_number",  "type": ["null","int"]},
     {"name": "favorite_color", "type": ["null","string"]},
     {"name": "scores", "type": ["null", {"type": "map", "values": "string", "avro.java.string": "String"}]}
 ]
}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Avro介绍[通俗易懂](Apache)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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