Hadoop基础-Apache Avro串行化的与反串行化 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Apache Avro简介 1>.Apache Avro的来源 Apache Avro 是一个中立性语言,它是有Hadoop之父Doug Cutting开发而来.因为hadoop的Writerable的串行化只支持Java语言,即非跨语言.所以Doug Cutting开发了Avro ,它是一个语言独立的数据结构,也就是说它是跨语言的. 2>.Avro特点 Apach…

1.目标 在这个Kafka Schema Registry教程中,我们将了解Schema Registry是什么以及为什么我们应该将它与Apache Kafka一起使用.此外,我们将看到Avro架构演变的概念,并使用Kafka Avro Serializers设置和使用Schema Registry.此外,我们将学习使用Schema Registry的REST接口管理Avro Schemas. 那么,让我们讨论一下Apache Kafka Schema Registry. Apache Kafk…

原文: http://blog.cloudera.com/blog/2009/11/avro-a-new-format-for-data-interchange/ 注:由于个人英语能力有限,翻译不准确,请指出.英语好,如有意愿一起翻译一些博客,请加qq 583368684 Apache Avro 最近加入了Hadoop项目的大家庭.Avro定义了一个数据格式,从设计上支持数据密集型应用,并且为多编程语言提供该格式支持. 背景 我们希望数据驱动的应用是动态.人们应该能够快速组合来自不同数据源的数据…

avro官网 1.Avro历史 Avro是Hadoop的一个数据序列化系统,由Hadoop的创始人Doug Cutting(也是Lucene,Nutch等项目的创始人)开发,设计用于支持大批量数据交换的应用. 它的主要特点有: 支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据: 动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据 Hadoop现存的RPC系统遇到一些问题, 性能瓶颈(当前采用IPC系统,它使用Java自带的DataOutputStream和DataInputS…

Avro介绍   Apache Avro是一个数据序列化系统. Avro所提供的属性: 1.丰富的数据结构2.使用快速的压缩二进制数据格式3.提供容器文件用于持久化数据4.远程过程调用RPC5.简单的动态语言结合功能,Avro 和动态语言结合后,读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码,而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现. Avro的Schema Avro的Schema用JSON表示.Schema定义了简单数据类型和复杂数据类型. 基本类型 其中简单数据类型有以下8种…

1. Overview Data serialization is a technique of converting data into binary or text format. There are multiple systems available for this purpose. Apache Avro is one of those data serialization systems. Avro is a language independent, schema-based d…

摘要:本文将演示如果序列化生成avro数据,并使用FlinkSQL进行解析. 本文分享自华为云社区<[技术分享]Apache Avro数据的序列化.反序列&&FlinkSQL解析Avro数据>,作者: 南派三叔. 技术背景 随着互联网高速的发展,云计算.大数据.人工智能AI.物联网等前沿技术已然成为当今时代主流的高新技术,诸如电商网站.人脸识别.无人驾驶.智能家居.智慧城市等等,不仅方面方便了人们的衣食住行,背后更是时时刻刻有大量的数据在经过各种各样的系统平台的采集.清晰.分析…

Apache Flume是一个分布式.可靠.可用的系统,用于从大量不同的源有效地收集.聚合.移动大量日志数据进行集中式数据存储. Flume简介 Flume的核心是Agent,Agent中包含Source.Channel.Sink.Agent是最小的独立运行单位.在Agent中,数据流向为Source->Channel->Sink. 其中, Source:收集数据,传递给Channel.支持多种收集方式,如RPC.syslog.监控目录. Channel:数据通道,接收Source的数据并储存…

一.简介 Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL查询功能,用于查询的SQL语句会被转化为MapReduce作业,然后提交到Hadoop上运行. 特点: 简单.容易上手(提供了类似sql的查询语言hql),使得精通sql但是不了解Java编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数(UDF)和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与presto/impala/sparksql…

一.简介 Hive 是一个构建在 Hadoop 之上的数据仓库,它可以将结构化的数据文件映射成表,并提供类 SQL 查询功能,用于查询的 SQL 语句会被转化为 MapReduce 作业,然后提交到 Hadoop 上运行. 特点: 简单.容易上手 (提供了类似 sql 的查询语言 hql),使得精通 sql 但是不了解 Java 编程的人也能很好地进行大数据分析: 灵活性高,可以自定义用户函数 (UDF) 和存储格式: 为超大的数据集设计的计算和存储能力,集群扩展容易; 统一的元数据管理,可与…