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avro格式详解

【Avro介绍】 Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。...Avro提供了： 丰富的数据结构 可压缩、快速的二进制数据格式 一个用来存储持久化数据的容器文件 远程过程调用 与动态语言的简单集成，代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现RPC协议。...代码生成是一种可选的优化，只值得在静态类型语言中实现。 基于以上这些优点，avro在hadoop体系中被广泛使用。除此之外，在hudi、iceberg中也都有用到avro作为元数据信息的存储格式。...对于fixed：使用schema中定义的字节数对实例进行编码。 2、存储格式 在一个标准的avro文件中，同时存储了schema的信息，以及对应的数据内容。...":"basketball"}} {"name":"tom","age":18,"skill":["java","scala"],"other":{}} 【小结】 本文对avro的格式定义、编码方式、以及实际存储的文件格式进行了详细说明

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    大数据文件格式对比 Parquet Avro ORC 特点 格式 优劣势

    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。...Apache Avro 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。...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。...不同点 行式存储or列式存储：Parquet和ORC都以列的形式存储数据，而Avro以基于行的格式存储数据。...压缩率：基于列的存储区Parquet和ORC提供的压缩率高于基于行的Avro格式。

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    Flink中使用Avro格式的自定义序列化反序列化传输

    正文前先来一波福利推荐： 福利一： 百万年薪架构师视频，该视频可以学到很多东西，是本人花钱买的VIP课程，学习消化了一年，为了支持一下女朋友公众号也方便大家学习，共享给大家。...福利二： 毕业答辩以及工作上各种答辩，平时积累了不少精品PPT，现在共享给大家，大大小小加起来有几千套，总有适合你的一款，很多是网上是下载不到。...获取方式： 微信关注 精品3分钟 ，id为 jingpin3mins，关注后回复   百万年薪架构师 ，精品收藏PPT  获取云盘链接，谢谢大家支持！...initKafkaSerializer(); } return kafkaAvroSerializer.serialize(topic, element); } } 生产者的数据源...： private DoubtEventPreformatDataAvro convert(JSONObject jsonValue){ avro格式的反序列化： FlinkKafkaConsumer09

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    Avro、Protobuf和Thrift中的模式演变

    或者你甚至可以发明你自己的格式。 然后你意识到被锁定在一种编程语言中是很糟糕的，所以你转而使用一种被广泛支持的、与语言无关的格式，如JSON（如果你喜欢像1999年那样狂欢，也可以使用XML）。...这种用一个标签号来代表每个字段的方法简单而有效。但我们马上就会看到，这并不是唯一的方法。 ◆Avro Avro模式可以用两种方式编写，一种是JSON格式。...由于Avro模式是JSON格式，你可以在其中添加你自己的元数据，例如，描述一个字段的应用级语义。当你分发模式时，这些元数据也会自动分发。...它也有一些不同的文化：Avro和Protobuf标准化了一个单一的二进制编码，而Thrift embraces有各种不同的序列化格式（它称之为 "协议"）。...简单说说ES6新特性 Redis 中使用 list,streams,pub/sub 几种方式实现消息队列 新一代多系统启动U盘解决方案 架构师学习笔记之：并发编程（图解原子操作） 容器管理的 9

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    寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

    AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...这里使用的测试数据来自一个国外的公开数据集，是中东某地区的信用卡借贷数据，是公开且脱敏的。

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    详细对比后，我建议这样选择云数据仓库

    其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...数据以柱状格式存储，以便进行更好的压缩和查询。 云计算替代品比内部部署的数据仓库具有更强的扩展性，速度更快，只需几分钟就能上线，并且总是更新。...Snowflake 还支持 XML、JSON、Avro 等文档存储格式的本地支持。其混合架构划分为三个不同的层：云服务层、计算层和存储层。 Snowflake 的三层架构。...BigQuery 的架构由以下几部分组成：Borg 是整体计算部分；Colossus 是分布式存储部分；Dremel 是执行引擎部分；Jupiter 是网络部分。 BigQuery 架构。...举例来说，使用 JSON 的企业可能更喜欢 Snowflake，因为后者提供对该格式的本地支持，而没有专门的数据管理员的小型组织可能会避免使用 Redshift，因为它需要定期监测和配置。

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    Apache Hudi 0.11 版本重磅发布，新特性速览!

    Spark 数据源改进 Hudi 的 Spark 低层次集成进行了相当大的改进，整合了通用流程以共享基础架构，并在查询数据时提高了计算和数据吞吐量效率。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...用户可以设置org.apache.hudi.gcp.bigquery.BigQuerySyncTool为HoodieDeltaStreamer的同步工具实现，并使目标 Hudi 表在 BigQuery...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。...Spark 或 Utilities 包在运行时不再需要额外spark-avro的包；可以删除--package org.apache.spark:spark-avro_2.1*:*选项。

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    重磅！Onehouse 携手微软、谷歌宣布开源 OneTable

    作者 Kyle Weller 和 Tim Brown 湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。...这种架构的核心是表格式：Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake。每个项目都有独特的技术特点和日益增长的庞大社区，这使得对于特定场景选择哪种格式变得越来越困难。...、Microsoft Fabric 和 Google BigQuery 和 BigLake 的演示：https://opensourcedatasummit.com/ 为了了解 OneTable 是什么以及它是如何工作的...Hudi 使用元数据时间线，Iceberg 使用 Avro 格式的清单文件，Delta 使用 JSON 事务日志，但这些格式的共同点是 Parquet 文件中的实际数据。...一些用户需要 Hudi 的快速摄入和增量处理，但同时他们也想利用好 BigQuery 对 Iceberg 表支持的一些特殊缓存层。

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    rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化

    同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。...上图是thrift的存储格式，每块数据前都有一个tag用于标识数据域的类型及编号（这部分tag信息可以理解为数据域的meta信息），如果传输一个List集合，集合中的每条记录，这部分meta信息实际是重复存储的...这是avro的改进，avro抛弃了对Filed编号的做法，而是直接在class的头部，把所有schema元数据信息包含在内（见下面的java代码），这样，client与server二端其实都已经知道数据的...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。...，所以在RPC的性能方面，avro仍有很多可以优化的空间，默认情况下，从我自己测试的情况下，avro是不敌thrift的。

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    Kafka 中使用 Avro 序列化框架(二)：使用 Twitter 的 Bijection 类库实现 avro 的序列化与反序列化

    使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐...，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。...工程的 resources 目录下新建一个 schema 文件，名称为"user.json"，因为我们不用 avro 生成实体类的方式，所以定义一个普通的 json 文件来描述 schema 即可，另外...，在 json 文件中，也不需要"namespace": "packageName"这个限定生成实体类的包名的参数，本文使用的 json 文件内容如下： { "type": "record",...参考文章： 在Kafka中使用Avro编码消息：Producter篇 在Kafka中使用Avro编码消息：Consumer篇

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    超级重磅！Apache Hudi多模索引对查询优化高达30倍

    这有助于 Hudi 将元数据扩展到 TB 大小，就像 BigQuery[9] 等其他数据系统一样。...由于 Parquet 是列式的，而 Avro 是基于行的，因此它们不适合点查找。另一方面，来自 HBase 的 HFile 格式专为高效的点查找而设计。...与 Parquet 或 Avro 相比，HFile 显示了 10 到 100 倍的改进，Parquet 或 Avro 仍用于其他格式，如 Delta 和 Iceberg 用于表元数据。...由于对元数据表的大多数访问都是点和范围查找，因此选择 HFile 格式作为内部元数据表的基本文件格式。...结论 Hudi 为 Lakehouse 架构带来了一种新颖的多模式索引，一个无服务器和高性能的索引子系统，用于存储各种类型的辅助数据，以提高读写性能。

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    基于 StarRocks + Iceberg，TRM Labs 构建 PB 级数据分析平台实践

    最初，TRM 构建于分布式 Postgres 与 BigQuery 之上，并通过持续优化应对业务增长。但随着本地化部署与多环境需求的兴起，现有架构面临性能与成本的双重挑战。...（图 1，展示了 TRM 第一代数据平台如何处理面向用户的分析，并通过 Postgres 和 BigQuery 路由查询）二、从 BigQuery 迈向新一代开放式数据湖仓尽管 BigQuery 多年来在客户分析场景中表现稳定...基于上述洞察，我们不再局限于传统 OLAP 存储方案（如 ClickHouse），而是开始探索更具潜力的 Data Lakehouse 架构。重点关注两个方面：存储格式的选型，以及查询引擎的选择。...3.1 存储格式随着高吞吐区块链的不断出现，TRM 的存储需求每年呈指数级增长。为支持更多区块链接入，必须确保存储系统具备良好的性能和成本可控性。...四、未来规划（图5，面向用户分析场景的下一代数据平台架构）在综合评估三种开源表格式及多款查询引擎后，我们最终选定 Apache Iceberg 与 StarRocks 作为核心组件，构建 TRM 的下一代数据平台

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    对话Apache Hudi VP，洞悉数据湖的过去现在和未来

    Q2：您对不同的流行数据仓库（数据湖抽象）看法是什么？我看到的三个主要对象是Snowflake，BigQuery和带有Delta和Spark的Lakehouse架构。也许还会包括Redshift。...Q3：既然您提到Uber，您能给我更多有关Uber的数据仓库或Uber的数据基础架构的背景信息吗？...，这会导致就像我们刚刚讨论过的理想数据架构面临的风险和威胁一样。...现在如果像Hudi OSI数据层那样分解Hudi，那么您就拥有了云存储，此外还有这些开放数据文件格式，Parque，ORC，Avro文件格式以及所有内容，Hudi定义了文件组织的布局，然后再提供并发控制和事务...–就像从Kafka提取一样，将这些事件写成类似Avro文件和行存，这就是您布置原始数据的方式。

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    BigQuery 之间的集成和迁移。...这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...谷歌云解决方案架构师 Julien Phalip 写道： Hive-BigQuery 连接器实现了 Hive StorageHandler API，使 Hive 工作负载可以与 BigQuery 和 BigLake...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...它还支持使用 Storage Read API 流和 Apache Arrow 格式从 BigQuery 表中快速读取数据。

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