Avro（讀音類似于[?vr?]）是Hadoop的一個子項(xiàng)目， 由Hadoop的創(chuàng)始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等項(xiàng)目的創(chuàng)始人，膜拜）牽頭開發(fā)，

Avro是一個數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，設(shè)計用于支持大批量數(shù)據(jù)交換的應(yīng)用。

它的主要特點(diǎn)有：支持二進(jìn)制序列化方式，可以便捷，快速地處理大量數(shù)據(jù)；動態(tài)語言友好，Avro提供的機(jī)制使動態(tài)語言可以方便地處理Avro數(shù)據(jù)。

當(dāng)前市場上有很多類似的序列化系統(tǒng)，如Google的Protocol Buffers, Facebook的Thrift。這些系統(tǒng)反響良好，完全可以滿足普通應(yīng)用的需求。針對重復(fù)開發(fā)的疑惑，Doug Cutting撰文解釋道：Hadoop現(xiàn)存的RPC系統(tǒng)遇到一些問題，如性能瓶頸(當(dāng)前采用IPC系統(tǒng)，它使用Java自帶的DataOutputStream和DataInputStream)；需要服務(wù)器端和客戶端必須運(yùn)行相同版本的Hadoop；只能使用Java開發(fā)等。但現(xiàn)存的這些序列化系統(tǒng)自身也有毛病，以Protocol Buffers為例，它需要用戶先定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后根據(jù)這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)生成代碼，再組裝數(shù)據(jù)。如果需要操作多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集，那么需要定義多套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并重復(fù)執(zhí)行多次上面的流程，這樣就不能對任意數(shù)據(jù)集做統(tǒng)一處理。其次，對于Hadoop中Hive和Pig這樣的腳本系統(tǒng)來說，使用代碼生成是不合理的。并且Protocol Buffers在序列化時考慮到數(shù)據(jù)定義與數(shù)據(jù)可能不完全匹配，在數(shù)據(jù)中添加注解，這會讓數(shù)據(jù)變得龐大并拖慢處理速度。其它序列化系統(tǒng)有如Protocol Buffers類似的問題。所以為了Hadoop的前途考慮，Doug Cutting主導(dǎo)開發(fā)一套全新的序列化系統(tǒng)，這就是Avro，于09年加入Hadoop項(xiàng)目族中。

上面通過與Protocol Buffers的對比，大致清楚了Avro的特長。下面著重關(guān)注Avro的細(xì)節(jié)部分。

Avro依賴模式(Schema)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義。可以把模式理解為Java的類，它定義每個實(shí)例的結(jié)構(gòu)，可以包含哪些屬性。可以根據(jù)類來產(chǎn)生任意多個實(shí)例對象。對實(shí)例序列化操作時必須需要知道它的基本結(jié)構(gòu)，也就需要參考類的信息。這里，根據(jù)模式產(chǎn)生的Avro對象類似于類的實(shí)例對象。每次序列化/反序列化時都需要知道模式的具體結(jié)構(gòu)。所以，在Avro可用的一些場景下，如文件存儲或是網(wǎng)絡(luò)通信，都需要模式與數(shù)據(jù)同時存在。Avro數(shù)據(jù)以模式來讀和寫(文件或是網(wǎng)絡(luò))，并且寫入的數(shù)據(jù)都不需要加入其它標(biāo)識，這樣序列化時速度快且結(jié)果內(nèi)容少。由于程序可以直接根據(jù)模式來處理數(shù)據(jù)，所以Avro更適合于腳本語言的發(fā)揮。

Avro的模式主要由JSON對象來表示，它可能會有一些特定的屬性，用來描述某種類型(Type)的不同形式。Avro支持八種基本類型(Primitive Type)和六種混合類型(Complex Type)。基本類型可以由JSON字符串來表示。每種不同的混合類型有不同的屬性(Attribute)來定義，有些屬性是必須的，有些是可選的，如果需要的話，可以用JSON數(shù)組來存放多個JSON對象定義。在這幾種Avro定義的類型的支持下，可以由用戶來創(chuàng)造出豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來，支持用戶紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)。

Avro支持兩種序列化編碼方式：二進(jìn)制編碼和JSON編碼。使用二進(jìn)制編碼會高效序列化，并且序列化后得到的結(jié)果會比較小；而JSON一般用于調(diào)試系統(tǒng)或是基于WEB的應(yīng)用。對Avro數(shù)據(jù)序列化/反序列化時都需要對模式以深度優(yōu)先(Depth-First)，從左到右(Left-to-Right)的遍歷順序來執(zhí)行。基本類型的序列化容易解決，混合類型的序列化會有很多不同規(guī)則。對于基本類型和混合類型的二進(jìn)制編碼在文檔中規(guī)定，按照模式的解析順序依次排列字節(jié)。對于JSON編碼，聯(lián)合類型(Union Type)就與其它混合類型表現(xiàn)不一致。 Avro為了便于MapReduce的處理定義了一種容器文件格式(Container File Format)。這樣的文件中只能有一種模式，所有需要存入這個文件的對象都需要按照這種模式以二進(jìn)制編碼的形式寫入。對象在文件中以塊(Block)來組織，并且這些對象都是可以被壓縮的。塊和塊之間會存在同步標(biāo)記符(Synchronization Marker)，以便MapReduce方便地切割文件用于處理。下圖是根據(jù)文檔描述畫出的文件結(jié)構(gòu)圖：

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上圖已經(jīng)對各塊做肢解操作，但還是有必要再詳細(xì)說明下。一個存儲文件由兩部分組成:頭信息(Header)和數(shù)據(jù)塊(Data Block)。而頭信息又由三部分構(gòu)成：四個字節(jié)的前綴(類似于Magic Number)，文件Meta-data信息和隨機(jī)生成的16字節(jié)同步標(biāo)記符。這里的Meta-data信息讓人有些疑惑，它除了文件的模式外，還能包含什么。文檔中指出當(dāng)前Avro認(rèn)定的就兩個Meta-data：schema和codec。這里的codec表示對后面的文件數(shù)據(jù)塊(File Data Block)采用何種壓縮方式。Avro的實(shí)現(xiàn)都需要支持下面兩種壓縮方式：null(不壓縮)和deflate(使用Deflate算法壓縮數(shù)據(jù)塊)。除了文檔中認(rèn)定的兩種Meta-data，用戶還可以自定義適用于自己的Meta-data。這里用long型來表示有多少個Meta-data數(shù)據(jù)對，也是讓用戶在實(shí)際應(yīng)用中可以定義足夠的Meta-data信息。對于每對Meta-data信息，都有一個string型的key(需要以“avro.”為前綴)和二進(jìn)制編碼后的value。對于文件中頭信息之后的每個數(shù)據(jù)塊，有這樣的結(jié)構(gòu)：一個long值記錄當(dāng)前塊有多少個對象，一個long值用于記錄當(dāng)前塊經(jīng)過壓縮后的字節(jié)數(shù)，真正的序列化對象和16字節(jié)長度的同步標(biāo)記符。由于對象可以組織成不同的塊，使用時就可以不經(jīng)過反序列化而對某個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行操作。還可以由數(shù)據(jù)塊數(shù)，對象數(shù)和同步標(biāo)記符來定位損壞的塊以確保數(shù)據(jù)完整性。

上面是將Avro對象序列化到文件的操作。與之相應(yīng)的，Avro也被作為一種RPC框架來使用。客戶端希望同服務(wù)器端交互時，就需要交換雙方通信的協(xié)議，它類似于模式，需要雙方來定義，在Avro中被稱為消息(Message)。通信雙方都必須保持這種協(xié)議，以便于解析從對方發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，這也就是傳說中的握手階段。

消息從客戶端發(fā)送到服務(wù)器端需要經(jīng)過傳輸層(Transport Layer)，它發(fā)送消息并接收服務(wù)器端的響應(yīng)。到達(dá)傳輸層的數(shù)據(jù)就是二進(jìn)制數(shù)據(jù)。通常以HTTP作為傳輸模型，數(shù)據(jù)以POST方式發(fā)送到對方去。在Avro中，它的消息被封裝成為一組緩沖區(qū)(Buffer)，類似于下圖的模型：

如上圖，每個緩沖區(qū)以四個字節(jié)開頭，中間是多個字節(jié)的緩沖數(shù)據(jù)，最后以一個空緩沖區(qū)結(jié)尾。這種機(jī)制的好處在于，發(fā)送端在發(fā)送數(shù)據(jù)時可以很方便地組裝不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，接收方也可以將數(shù)據(jù)存入不同的存儲區(qū)。還有，當(dāng)往緩沖區(qū)中寫數(shù)據(jù)時，大對象可以獨(dú)占一個緩沖區(qū)，而不是與其它小對象混合存放，便于接收方方便地讀取大對象。

下面聊下Avro的其它方面信息。前文中引述Doug Cutting的話說，Protocol Buffer在傳輸數(shù)據(jù)時，往數(shù)據(jù)中加入注釋(annotation)，以應(yīng)對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)不匹配的問題。但直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)量變大，解析困難等缺點(diǎn)。那Avro是如何應(yīng)對模式與數(shù)據(jù)的不同呢?為了保證Avro的高效，假定模式至少大部分是匹配的，然后定義一些驗(yàn)證規(guī)則，如果在規(guī)則滿足的前提下，做數(shù)據(jù)驗(yàn)證。如果模式不匹配就會報錯。相同模式，交互數(shù)據(jù)時，如果數(shù)據(jù)中缺少某個域(field)，用規(guī)范中的默認(rèn)值設(shè)置；如果數(shù)據(jù)中多了些與模式不匹配的數(shù)據(jù)。則忽視這些值。

Avro列出的優(yōu)點(diǎn)中還有一項(xiàng)是：可排序的。就是說，一種語言支持的Avro程序在序列化數(shù)據(jù)后，可由其它語言的Avro程序?qū)ξ捶葱蛄谢臄?shù)據(jù)排序。我不知道這種機(jī)制是在什么樣的場景下使用，但看起來還是挺不錯的。 當(dāng)前關(guān)于Avro的資料挺少的，上面的文章也是我由官方文檔和作者的文章來總結(jié)的。我相信其中肯定有很多錯誤，或許有些方面根本就理解錯了。現(xiàn)在放出這篇總結(jié)，便于不斷修訂和補(bǔ)充，也是對這兩天學(xué)習(xí)成果的分享，希望對想了解Avro的人有些許幫助，更希望大家指證我理解錯誤的地方，利于提高。

其它資料:
Avro規(guī)范:http://avro.apache.org/docs/current/spec.html
Doug Cutting文章:http://www.cloudera.com/blog/2009/11/avro-a-new-format-for-data-interchange/
各序列化系統(tǒng)性能比較:http://wiki.github.com/eishay/jvm-serializers/

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總結(jié)

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

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