Apache Avro是一个数据序列化系统。具有如下基本特性： 丰富的数据结构。 一种紧凑、快速的二进制数据格式。 一个容器文件，用于存储持久数据。 远程过程调用 (RPC)。...当 Avro 数据存储在文件中时，它的模式也随之存储，以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式，这很容易解决，因为两种模式都存在。...由于客户端和服务器都具有对方的完整模式，因此可以轻松解决相同命名字段之间的对应关系，如缺少字段，额外字段等 . Avro 模式是用 JSON 定义的。 这有助于在已经具有 JSON 库的语言中实现。...使用Java代码生成插件生成的User类进行序列化和反序列化 已知我们在maven项目中添加了avro插件，那么我们便可以使用compile命令生成User类。...这允许我们在不生成代码的情况下执行序列化和反序列化。 让我们回顾与上一节相同的示例，但不使用代码生成：我们将创建一些用户，将它们序列化为磁盘上的数据文件，然后读回文件并反序列化用户对象。
编码通常与特定的编程语言捆绑在一起，用另一种语言读取数据是非常困难的 为了在同一对象类型中恢复数据，解码过程需要能够实例化任意类，如果攻击者可以让您的应用程序解码任意字节序列，则它们可以实例化任意类。...我们可以更改模式中字段的名称，因为编码的数据从不引用字段名称，但不能更改字段的标记，因为这将使所有现有编码数据无效。 可以通过添加一个新的标记号的方式向模式添加新字段。...如果要添加一个字段并使其成为必需的字段，那么如果新代码读取旧代码编写的数据，则该检查将失败，因为旧代码将不会写入您添加的新字段。...动态生成模式 Avro最大的特点是支持了动态生成模式，它的核心思想是编码者与解码者的模式可以不同，事实上他们只需要兼容就可以了。相比于Protocolbuf和Thrift，它并不包含任何标签数字。...每当数据库模式发生变化时，管理员必须手动更新从数据库列名到字段标记的映射。而Avro是每次运行时简单地进行模式转换。任何读取新数据文件的程序都会感知到记录的字段发生了变化。
1.1 语言特定的格式 许多编程语言都内置支持将内存中的对象编码为字节序列，例如 Java 的 java.io.Serializable 、Python 的 pickle 等，这些编码库使用起来非常方便...另一方面，只要 Avro 支持转换类型，就可以改变模式中字段的「数据类型」，但是对于「字段名称」的改变，读模式可以包含字段名称的别名，从而支持向后兼容，但是不能向前兼容；类似地，向联合类型「添加分支」也是向后兼容...在这种情况下，写模式可以在文件的开头中包含一次即可。 「具有单独写入记录的数据库」。在数据库中，不同的记录可能在不同的时间点，使用不同的写模式进行编码。...我们可以为每一张数据库表生成对应的记录模式，而每个列成为该记录中的一个字段，数据库中的列名称映射为 Avro 中的字段名称。...，所以 RPC 框架必须将数据类型从一种语言转换为另一种语言（不是所有语言都具有相同的类型） 总的来看，由于本质上的不同，远程服务调用看起来存在着很多问题，但是 RPC 并没有消失，本章提到的所有编码的基础上构建了各种
设置字段包围字符 当Sqoop将数据导入到HDFS时，它会生成一个Java类，它可以重新解释它在进行分隔格式导入时创建的文本文件。...安全提交密码的方式 将密码保存在具有400权限的用户主目录中的文件中，并使用--password-file参数指定该文件的路径，这是输入密码的首选方法。 ...7、控制类型映射 Sqoop预先配置为将大多数SQL类型映射到适当的Java或Hive类型。...如果某些配置的映射不可用，Sqoop会抛出异常。 8、结构名称处理 当sqoop从企业存储导入数据时，表名和列名可能不是有效的Java标识符或Avro/Parquet标识符。...为了解决这个问题，sqoop将这些字符翻译为_作为创建的一部分。任何以_（下划线）字符开头的列名将被翻译为具有两个下划线字符。 例如：_AVRO将被转换为__AVRO。
创建表 现在您可以将iot_enriched Topic映射到 SQL Stream Builder 中的表。...iot_enriched主题中的数据具有以微秒表示的时间戳。您需要将此字段转换为毫秒。让我们编写一个转换来为我们执行该转换。...Schema Registry 中的 schema 名称必须与Kafka中相应的主题名称匹配。...输入SQL 作业名称Sensor6Stats字段。 在SQL框中键入如下所示的查询。 此查询将计算每秒向前滑动的 30 秒窗口内的聚合。...编辑 DDL 语句并将属性topic的…值替换为实际的主题名称：sensor6_stats。将scan.statup.mode属性的值设置为latest-offset 单击执行。
value.serializer 用与生产者将消息发送到kafka的value的序列化类名称。设置方式与set key.serializer将消息的key序列化字节数组的类名相同。...即使它于访问数据的应用程序所期望的模式不同。在avro文件中，写入模式包含在文件本身，但是有一种更好的方法来处理kafka消息，在下文中继续讨论。...Using Avro Records with Kafka Avro文件在数据文件中存储整个模式会造成适当的开销，与之不同的时，如果在每个记录中都存储模式文件的话，这样会造成每条记录的大小增加一倍以上。...使用散列结果将消息映射到特定的分区。由于key总是映射到相同的分区在业务上很关键，因此我们使用topic中的所有分区来计算映射，而不是仅仅是可用分区才参与计算。...有时候业务上也需要将数据进行不同的分区。假定你是一个B2B供应商，你最大的客户是一家称为banana的手持设备公司。
所有这三个都提供了高效的、跨语言的、使用模式的数据序列化，并为Java生成代码。 已经有很多关于它们的比较文章然而，许多文章忽略了一个乍看起来很平凡的细节，但实际上是至关重要的。...我想探讨一下Protocol Buffers、Avro和Thrift实际上是如何将数据编码成字节的--这也将有助于解释它们各自如何处理模式变化。...实际上，你可以给Avro分析器提供两种不同的模式，它用 resolution rules来将数据从写模式翻译成读模式。 这对模式的进化有一些有趣的影响。...因为字段是按名称匹配的，所以改变字段的名称是很棘手的。你需要首先更新数据的所有读者以使用新的字段名，同时保留旧的名称作为别名（因为名称匹配使用来自读者模式的别名）。...事实上，Thrift有两种不同的JSON编码，以及不少于三种不同的二进制编码。
在Java语言中最接近数据结构的概念，就是POJO（Plain Old Java Object）或者Javabean－－那些只有setter/getter方法的类。...在该例子中，我们希望将一个用户信息在多个系统里面进行传递；在应用层，如果采用Java语言，所面对的类对象如下所示： class Address { private String city;...如果不考虑跨平台和跨语言的需求，XML的在某些语言里面具有非常简单易用的序列化使用方法，无需IDL文件和第三方编译器， 例如Java＋XStream。...实际上在Javascript和PHP等弱类型语言中，类的描述方式就是Associative array。...Avro在做文件持久化的时候，一般会和Schema一起存储，所以Avro序列化文件自身具有自我描述属性，所以非常适合于做Hive、Pig和MapReduce的持久化数据格式。
相反，我们建议将Flink配置为在系统类加载器中包含flink-table依赖关系。这可以通过将./opt文件夹中的flink-table.jar文件复制到./lib文件夹来完成。...2，注册TableSource TableSource提供对存储在诸如数据库（MySQL，HBase，...）的存储系统中的外部数据的访问，具有特定编码的文件（CSV，Apache [Parquet，Avro...以下列表概述了不同选项的功能： Row：字段通过位置，任意数量的字段映射，支持空值，无类型安全访问。 POJO：按名称映射字段（POJO字段必须命名为表字段），任意字段数，支持空值，类型安全访问。...）和Case Class（仅限Scala） Flink支持Scala的内置元组，并为Java提供自己的元组类。...在这里记录了确定POJO的规则。将POJO DataStream或DataSet转换为Table而不指定字段名称时，将使用原始POJO字段的名称。
Exec Source Agent 选型 配置文件 5.3 应用场景3 - 将A服务器上的日志实时采集到B服务器 技术选型 配置文件 1 需求分析 WebServer/ApplicationServer...它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。 它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。 它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。...这是通过定义可以复制或选择性地将事件路由到一个或多个信道的流复用器来实现的。 上面的例子显示了来自代理“foo”的源代码将流程扩展到三个不同的通道。 扇出可以复制或多路复用。...您需要在命令行上指定代理名称，config目录和配置文件： bin/flume-ng agent -n $agent_name -c conf -f conf/flume-conf.properties.template...： data.log文件内容 成功接收 5.3 应用场景3 - 将A服务器上的日志实时采集到B服务器 技术选型 exec s + memory c + avro s avro
它具有一种基于流数据的简单且灵活的体系结构。它具有健壮性和容错性，具有可调整的可靠性机制和许多故障切换和恢复机制。它使用一个简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。...首先机器A的配置文件如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/exec-memory-avro.conf # 定义各个组件的名称 exec-memory-avro.sources...= memory-channel 机器B的配置文件如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/avro-memory-logger.conf # 定义各个组件的名称..." >> /data/data.log 此时机器B的agent在控制台输出的内容如下，如此一来我们就实现了将A服务器上的日志实时采集到B服务器的功能： 2020-11-02 17:05:20,929 (...创建一个新的配置文件，内容如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/avro-memory-kafka.conf # 定义各个组件的名称 avro-memory-kafka.sources
将com.bigbank.SavingsAccount类映射到SAVINGS_ACCOUNT表名。相同的名称映射应用于将字段映射到列名称。例如，firstName字段映射到FIRST_NAME列。...@Table: 应用于类级别，表示该类是映射到数据库的候选。您可以指定存储数据库的表的名称。 @Transient: 默认情况下，所有字段都映射到行。此注释将应用它的字段排除在数据库中。...@Column: 在字段级别应用，用于描述列在行中表示的名称，让名称与类的字段名称不同。用@Column注释指定的名称在 SQL 语句中使用时总是被引用。对于大多数数据库，这意味着这些名称区分大小写。...如果 Java 类型具有名称与输入行的给定字段匹配的属性，则其属性信息用于选择将输入字段值传递到的适当构造函数参数。...这仅在 Java.class文件中存在参数名称信息时才有效，您可以通过使用调试信息编译源代码或使用Java 8 中的-parameters命令行开关来实现javac。
18.2.基于约定的映射 MappingMongoConverter当没有提供额外的映射元数据时，有一些将对象映射到文档的约定。这些约定是： 简短的 Java 类名称以下列方式映射到集合名称。...没有注释但已命名id的_id字段将映射到该字段。 标识符的默认字段名称是_id并且可以通过@Field注释进行自定义。 下面概述了对映射到 _id 文档字段的属性进行的类型转换（如果有）。...如果idJava 类中不存在已命名的字段_id，则驱动程序将生成一个隐式文件，但不会映射到 Java 类的属性或字段。...@Field：应用于字段级别，它允许描述字段的名称和类型，因为它将在 MongoDB BSON 文档中表示，从而允许名称和类型与类的字段名称以及属性类型不同。...如果 Java 类型具有名称与输入文档的给定字段匹配的属性，则使用它的属性信息选择适当的构造函数参数以将输入字段值传递给。
与上面的编码方式类似的是对于字段的内容进行了ASCII编码，区别是在字段名称上的编码方式存在区别，字段名会使用类似Tag的字段给字段名进行分类，这些数字主要用于模式定义。...如果字段没有设置字段值，则编码记录中将会直接忽略 添加字段兼容为了实现向前兼容性，字段字段名称可以随意更改，标签却不能随意更改。...读写模式特点 最大的特点是读写模式不需要完全一致，只需要保持兼容即可，数据被解码读取的时候，通过对比查看读写模式，同时将写模式转为读模式进行兼容，而主要的限制是读写模式的转变需要符合Avro 的规范。...具有单独写入记录的数据库：不同的记录需要不同的模式和不同的版本处理，处理这种情况最简单的方式是每一个记录编码的开头记录一个版本号，并且在数据库中保留一个模式版本列表。...像Avro对象容器文件这样的对象容器文件十分合适，因为没有额外的模式字段维护，只需要利用框架本身的模式完成转化。归档存储在本书第十章“批处理系统”有更多讨论。
Java 默认提供的序列化:无法跨语言、序列化后的码流太大、序列化的性能差 XML，优点:人机可读性好，可指定元素或特性的名称。...缺点:序列化数据只包含数据本 身以及类的结构，不包括类型标识和程序集信息;只能序列化公共属性和字段;不能序列 化方法;文件庞大，文件格式复杂，传输占带宽。...当对性能和简洁性有极高要求的场景，Protobuf，Thrift，Avro 之间具有一定的竞争关系。 对于 T 级别的数据的持久化应用场景，Protobuf 和 Avro 是首要选择。...编译器为每一个消息类型生成了一个.java 文件，以及一个特殊的 Builder 类(该类是用来创 建消息类接口的)。...只是逻辑上是一个整体 通过 FileRegion 包装的 FileChannel.tranferTo 方法 实现文件传输, 可以直接将文件缓冲区 的数据发送到目标 Channel，避免了传统通过循环
工具将json文件转换成avro文件： java -jar avro-tools-1.8.0.jar fromjson --schema-file user.avsc user.json > user.avro...user2.avro 将avro文件反转换成json文件： java -jar avro-tools-1.8.0.jar tojson user.avro java -jar avro-tools-1.8.0...文件的schema： java -jar avro-tools-1.8.0.jar getschema user.avro 将文本文件转换成avro文件： java -jar avro-tools-1.8.0...Avro可以根据schema自动生成对应的类： java -jar /path/to/avro-tools-1.8.0.jar compile schema user.avsc . user.avsc的...最终在当前目录生成的example/avro目录下有个User.java文件。
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。...：字段的名称（必选） doc：字段的描述（可选） type：一个schema，定义如上 default：字段的默认值 order：指定字段如何影响记录的排序顺序，有效值为`"ascending"`（默认值...","scala"],"other":{}} 通过avro-tools可以生成一个avro文件： java -jar avro-tools-1.7.4.jar fromjson --schema-file...person.avsc person.json > person.avro 通过二进制的方式查看生成的avro文件内容： 另外，对于一个已存在的文件，也可以通过avro-tools工具查看schema...":"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
如果不考虑跨平台和跨语言的需求，XML的在某些语言里面具有非常简单易用的序列化使用方法，无需IDL文件和第三方编译器， 例如Java＋XStream。...实际上在Javascript和PHP等弱类型语言中，类的描述方式就是Associative array。...实际上在Javascript和PHP等弱类型语言中，类的描述方式就是Associative array。...Avro在做文件持久化的时候，一般会和Schema一起存储，所以Avro序列化文件自身具有自我描述属性，所以非常适合于做Hive、Pig和MapReduce的持久化数据格式。...如JSOn 格式的化 就可以转换为Java的对象格式等。 本地持久化序列化的过程：使用Serilizable接口为java的类打标签，进行序列化持久化到本地。
中： input负责数据的输入（产生或者说是搜集，以及解码decode）； Filter负责对采集的日志进行分析，提取字段（一般都是提取关键的字段，存储到elasticsearch中进行检索分析）； output...jar包 conf 提供了几个测试配置文件 docs 文档 tools 跟日志输出有关的一个jar包（不知道有什么不同） 先来看看配置文件 # 关于license的一大堆 blabla # 配置sources...这里就挑重要的参数将了： commands 命令参数 这个是很重要的参数，因为flume可以使用不同的角色启动，比如agent以及client等等。...global options 全局参数 --conf 或者 -c ，指定去conf目录下加载配置文件 --classpath 或者 -C，指定类加载的路径（不知道为什么我下载flume版本启动的时候找不到...这个名称必须与配置文件中的一样 这个名称必须与配置文件中的一样 这个名称必须与配置文件中的一样 重要的事情重复三遍！ 如果写错了！
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