Avro简介及Java运用
Avro 是一种远程过程调用和数据序列化框架，是在Apache的Hadoop项目之内开发的。它使用JSON来定义数据类型和通讯协议，使用压缩二进制格式来序列化数据。它主要用于Hadoop，它可以为持久化数据提供一种序列化格式，Avro是一个数据序列化的系统。可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。
序列化及反序列化概念
- 把对象转换为字节序列的过程称为对象的 序列化 。
- 把字节序列恢复为对象的过程称为对象的 反序列化 。
对象的序列化主要有两种用途：
- 把对象的字节序列永久地保存到硬盘上，通常存放在一个文件中
- 在网络上传送对象的字节序列。
在很多应用中，需要对某些对象进行序列化，让它们离开内存空间，入住物理硬盘，以便长期保存。比如最常见的是Web服务器中的Session对象，当有 10万用户并发访问，就有可能出现10万个Session对象，内存可能吃不消，于是Web容器就会把一些seesion先序列化到硬盘中，等要用了，再把保存在硬盘中的对象还原到内存中。
当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。发送方需要把这个Java对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为Java对象。
Avro特点
-
丰富的数据结构类型；
-
快速可压缩的二进制数据形式，对数据二进制序列化后可以节约数据存储空间和网络传输带宽；
-
存储持久数据的文件容器；
-
可以实现远程过程调用RPC；
-
简单的动态语言结合功能。
数据类型
基础数据类型
| Type | Description | Schema |
|---|---|---|
| null | the absence of a value | “null” |
| boolean | a binary value | “boolean” |
| int | 32-bit signed integer | “int” |
| long | 64-bit signed integer | “long” |
| float | Single-precision (32-bit) IEEE 754 floating-point number | “float” |
| double | Double-precision (64-bit) IEEE 754 floating-point number | “double” |
| bytes | Sequence of 8-bit unsigned bytes | “bytes” |
| string | Sequence of Unicode characters | “string” |
复杂数据类型
Avro提供了6种复杂类型。分别是Record，Enum，Array，Map，Union和Fixed。
Record
Record是一个任意类型的命名字段的集合
支持的属性设置：
- name：record类型的名字(必填)
- namespace：命名空间(可选)
- doc：这个类型的文档说明(可选)
- aliases：record类型的别名，是个字符串数组(可选)
-
fields：record类型中的字段，是个对象数组(必填)。每个字段需要以下属性：
- name：字段名字(必填)
- doc：字段说明文档(可选)
- type：一个schema的json对象或者一个类型名字(必填)
- default：默认值(可选)
- order：排序(可选)，只有3个值ascending(默认)，descending或ignore
- aliases：别名，字符串数组(可选)
一个Record类型例子，定义一个元素类型是Long的链表：
{
"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
枚举类型的类型名字是”enum”，还支持其它属性的设置：
- name：枚举类型的名字(必填)
- namespace：命名空间(可选)
- aliases：字符串数组，别名(可选)
- doc：说明文档(可选)
- symbols：字符串数组，所有的枚举值(必填)，不允许重复数据。
一个枚举类型的例子：
{ "type": "enum",
"name": "Suit",
"symbols" : ["SPADES", "HEARTS", "DIAMONDS", "CLUBS"]
}
Array
数组类型的类型名字是”array”并且只支持一个属性：
items：数组元素的schema
一个数组例子：
{
"type": "array",
"items": "string"
}
Map
Map类型的类型名字是”map”并且只支持一个属性：
values：map值的schema
Map的key必须是字符串。
一个Map例子：
{
"type": "map",
"values": "long"
}
Union
组合类型，表示各种类型的组合，使用数组进行组合。比如 [“null”, “string”]
表示类型可以为null或者string。
如以下例子
{
"type": "record",
"namespace": "com.example",
"name": "FullName",
"fields":
[
{ "name": "first", "type": ["null", "string"] },
{ "name": "last", "type": "string", "default" : "Doe" }
]
}
组合类型的默认值是看组合类型的第一个元素，因此如果一个组合类型包括null类型，那么null类型一般都会放在第一个位置，这样子的话这个组合类型的默认值就是null。
组合类型中不允许同一种类型的元素的个数不会超过1个，除了record，fixed和enum。比如组合类中有2个array类型或者2个map类型，这是不允许的。
组合类型不允许嵌套组合类型。
Fixed
混合类型的类型名字是fixed，支持以下属性：
- name：名字(必填)
- namespace：命名空间(可选)
- aliases：字符串数组，别名(可选)
- size：一个整数，表示每个值的字节数(必填)
比如16个字节数的fixed类型例子如下：
{
"type": "fixed",
"size": 16,
"name": "md5"
}
java实践
配置
引入pom.xml
<dependency> <groupId>org.apache.avro</groupId> <artifactId>avro</artifactId> <version>1.8.2</version> </dependency>
下载avro-tool
avro-tools-1.8.2.jar 该jar包主要用户将定义好的schema文件生成对应的java文件
下载地址schema
Avro依赖模式(Schema)来实现数据结构定义。可以把模式理解为Java的类，它定义每个实例的结构，可以包含哪些属性。可以根据类来产生任意多个实例对象。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。所以，在Avro可用的一些场景下，如文件存储或是网络通信，都需要模式与数据同时存在。Avro数据以模式来读和写(文件或是网络)，并且写入的数据都不需要加入其它标识，这样序列化时速度快且结果内容少。由于程序可以直接根据模式来处理数据，所以Avro更适合于脚本语言的发挥。
定义schema
avro的schema是json格式，支持前文所描述的类型。
下面是一个schema例子 User.avsc
{
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{
"name": "name",
"type": "string",
"doc":"姓名"
},
{
"name": "favorite_number",
"type": [
"int",
"null"
]
},
{
"name": "favorite_color",
"type": [
"string",
"null"
]
}
]
}
编译schema
使用avro-tools-1.8.2.jar 编译
编译命令格式如下：
java -jar avro-tools-1.8.2.jar compile schema <filename.avsc> <outputpath>
序列化与反序列化
avro的序列化和反序列化，有两种方法。第一种是需要利用schema生成实体类，另外一种只需要指定schema并使用GenericRecord作为实体。
生成实体类User
编译schema至java项目src目录
序列化
AvroSerialize.java
import java.io.*;
import org.apache.avro.file.*;
import org.apache.avro.io.*;
import org.apache.avro.specific.*;
public class AvroSerialize {
public static void main(String args[]) throws IOException {
// 新建3个实体类
User user1 = new User();
user1.setName("Alyssa");
user1.setFavoriteNumber(256);
User user2 = new User("Ben", 7, "red");
User user3 = User.newBuilder()
.setName("Charlie")
.setFavoriteColor("blue")
.setFavoriteNumber(null)
.build();
DatumWriter<User> userDatumWriter = new SpecificDatumWriter<User>(User.class);
DataFileWriter<User> dataFileWriter = new DataFileWriter<User>(userDatumWriter);
dataFileWriter.create(user1.getSchema(), new File("./src/main/avro/user.avro"));
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.append(user3);
dataFileWriter.close();
}
}
反序列化
import java.io.*;
import org.apache.avro.file.*;
import org.apache.avro.io.*;
import org.apache.avro.specific.*;
public class AvroDeserialize {
public static void main(String args[]) {
DatumReader<User> reader = new SpecificDatumReader<>(User.class);
DataFileReader<User> fileReader = null;
try {
fileReader = new DataFileReader<User>(new File("./src/main/avro/user.avro"), reader);
User user = null;
while (fileReader.hasNext()) {
user = fileReader.next(user);
System.out.println(user);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
输出
{“name”: “Alyssa”, “favorite_number”: 256, “favorite_color”: null} {“name”: “Ben”, “favorite_number”: 7, “favorite_color”: “red”} {“name”: “Charlie”, “favorite_number”: null, “favorite_color”: “blue”}
使用GenericRecord
序列化
AvroGenericDeserializa.java
package avro;
import java.io.*;
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.file.*;
import org.apache.avro.generic.*;
import org.apache.avro.io.*;
public class AvroGenericDeserializa {
public static void main(String args[]) throws IOException {
Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("./src/main/avro/User.avsc"));
GenericRecord user1 = new GenericData.Record(schema);
user1.put("name", "Alyssa");
user1.put("favorite_number", 256);
GenericRecord user2 = new GenericData.Record(schema);
user2.put("name", "Ben");
user2.put("favorite_number", 7);
user2.put("favorite_color", "red");
File file = new File("./src/main/avro/user_generic.avro");
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumWriter<GenericRecord>(schema);
DataFileWriter<GenericRecord> dataFileWriter = new DataFileWriter<GenericRecord>(datumWriter);
dataFileWriter.create(schema, file);
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.close();
}
}
反序列化
AvroGenericSerialize.java
import java.io.*;
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.file.*;
import org.apache.avro.generic.*;
import org.apache.avro.io.*;
public class AvroGenericSerialize {
public static void main(String args[]) throws IOException {
Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("./src/main/avro/User.avsc"));
File file = new File("./src/main/avro/user_generic.avro");
DatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<GenericRecord>(schema);
DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, datumReader);
GenericRecord user = null;
while (dataFileReader.hasNext()) {
user = dataFileReader.next(user);
System.out.println(user);
}
}
}
输出
{“name”: “Alyssa”, “favorite_number”: 256, “favorite_color”: null} {“name”: “Ben”, “favorite_number”: 7, “favorite_color”: “red”}
正文到此结束
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