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定义avro模式,编码avro数据,解析avro数据。接收kafka中的avro数据。
1 avro简介
avroc是一个高性能的Python库,用于读取和写入Apache Avro数据格式。Avro是一种用于数据序列化的框架,常用于大数据处理和存储。
Apache Avro是一种与编程语言无关的数据序列化系统,设计用于支持大规模数据处理应用。它被广泛应用于大数据生态系统中,尤其是在Hadoop项目里。
1.1 关键特点
以下是Avro的一些关键特点和概念:
(1)数据定义:Avro依赖于模式(schema)来序列化和反序列化数据。模式定义了数据的结构,包括字段名称、类型等信息。这使得Avro在不损失性能的情况下提供了丰富的数据结构。
(2)动态类型:Avro不需要生成代码即可使用数据。数据总是伴随着它的模式,这意味着可以在运行时解析数据而不需要预先编译的类或接口。
(3)压缩支持:Avro支持多种压缩编码,如Deflate和Snappy,以减少存储空间和提高传输效率。
(4)互操作性:由于其独立于编程语言的特性,Avro能够很好地支持不同编程语言之间的数据交换。官方为多种语言提供了API,包括Java、C、C++、Python、Ruby等。
(5)文件存储格式:Avro还提供了一种有效的文件存储格式,该格式是面向行的,并且支持块级别的压缩。这种格式非常适合长期存储大量数据。
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