一文解析Apache Avro数据

什么是Apache Avro?

Apache Avro是一种数据序列化系统，它致力于解决不同语言之间数据交流的问题，通过提供透明、紧凑和高效的二进制数据格式，使得数据的传输和存储更加容易。它支持基于Web服务的远程过程调用（RPC）和大规模数据存储、处理系统的数据交换。

Avro基本概念

Schema

Apache Avro的一个核心概念就是Schema（模式），它描述了数据的结构和约束。一个Avro Schema可以用JSON格式表示，包括类型，名称，默认值等。下面是一个简单的"person"的定义：

{
    "type": "record",
    "name": "Person",
    "fields": [
        {"name": "name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"}
    ]
}

数据类型

Apache Avro定义了以下数据类型：

• null
• boolean
• int, long, float, double
• bytes
• string
• record
• enum
• array
• map
• union
• fixed

编解码器

编码器和解码器是将数据从一种形式转换为另一种形式的程序，Avro使用编解码器来转换Avro数据格式和其他数据格式之间的转换，如JSON、二进制格式等。

数据容器

数据容器允许将多个记录组合在一起，Avro提供了三种数据容器类型：

• File Container
• RPC Container
• Data Store Container

示例一：使用Avro编解码器将数据格式转换

让我们考虑下面的JSON example，将其转换为Avro并进行反转换：

{
  "name": "Ada",
  "age": 18,
  "city": "Shenzhen"
}

首先，我们需要将JSON格式转换为Avro。可以编写以下Avro schema :

{
  "type": "record",
  "name": "Person",
  "fields": [
    {"name": "name", "type": "string"},
    {"name": "age", "type": ["int", "null"]},
    {"name": "city", "type": ["string", "null"]}
  ]
}

然后，我们可以使用Avro编解码器，将上面转换为以下二进制格式：

Objavro.example.Personà÷ z
b""¯ã\+>NÃ+\r"

最后，我们可以使用Avro编解码器，将上面的二进制格式重构为以下JSON格式：

{
  "name": "Ada",
  "age": 18,
  "city": "Shenzhen"
}

示例二：将Avro数据存储到Hadoop HDFS中

首先，需要将本地文件中数据序列化到Avro二进制格式中：

import avro.schema
from avro.datafile import DataFileWriter
from avro.io import DatumWriter

schema = avro.schema.parse(open("file.avsc", "rb").read())
writer = DataFileWriter(open("output.avro", "wb"), DatumWriter(), schema)
writer.append({"name": "Ada", "age": 18, "city": "Shenzhen"})
writer.close()

然后，可以将序列化数据文件写入到HDFS：

hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -put output.avro input/

最后，你可以测试从HDFS读取数据：

from avro.datafile import DataFileReader
from avro.io import DatumReader

reader = DataFileReader(open("input/output.avro", "rb"), DatumReader())
for user in reader:
    print(user)
reader.close()

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