Json转Avro

本文探讨如何在大数据环境中将Json转换为Avro格式,以减少存储空间浪费。Json因其冗余较高不适合大数据存储,而Avro提供二进制序列化、动态语言友好的特性。介绍了Json和Avro的基本概念,以及如何使用Python的confluent_kafka_python库进行序列化和反序列化操作。

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一般而言,Json具有良好的表达性,在数据交换过程中被大量使用,但在大数据的环境中,由于Json的冗余相对来说较高,导致要存储的数据量很大,极大的浪费了服务器存储空间,本文通过将Json转为Avro数据格式,压缩数据,以供给后面处理提供提供便利。


在处理之前,我们先普及一下相关的概念。


1、Json

Json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript 规范的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。在互联网数据交换中大量被使用。


直观的来看,Json有以下的格式:

{"Name1": "Brett", "Name2": "McLaughlin"}

即:键值对


对于一般使用者来说,最常见的使用情况便是通过Json[‘Key’]去取到对应的Value。


关于Json,在这里就不展开了。


2、Avro

Avro是Hadoop的子项目,适用于大数据下的数据存储。

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。

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