AVRO

最新推荐文章于 2025-05-20 11:44:49 发布
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AVRO是Apache提供的高效序列化和RPC机制，最初为Hadoop设计，后独立发展。它解决了数据存储和传输的问题，通过JSON格式确保跨平台和语言的兼容性。此外，AVRO支持远程过程调用，简化节点间方法调用。

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AVRO

  1. AVRO是Apache提供的一套用于序列化和RPC的机制
  2. AVRO早起为Hadoop设计的一套序列化系统，后来把AVRO独立出来了

序列化

  1. 序列化的目的：数据的存储和传输
  2. 序列化的衡量标准：

            a：序列化的时间以及占用的CPU

            b：序列化之后产生的数据量

            c：序列化机制能否跨平台跨语言

     3. AVRO考虑了语言传输的问题，采用json格式

 RPC

  1. RPC是远程调用，允许一个结点远程显示调用另外一个结点上的方法而不用实现
  2. 存根的作用是限制两个结点限制前后台调用的方法是一致

 

 

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【AVRO】详解 AVRO 格式
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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，最后也以一个实际例子进行了对照说明。另外， 在官网中还涉及 rpc 的使用、mapreduce 的使用，这里就没有展开说明，有兴趣的可移步官网进行查阅。
Avro 文件不同压缩格式的写入时间和文件大小比较
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本文对比了Avro文件在不同压缩格式(null、deflate、snappy、bzip2)下与CSV文件的存储性能和写入效率。测试数据显示：对于简单文件结构，未压缩的Avro(null)和snappy压缩格式文件大小与CSV接近(99.5%)，写入耗时约为CSV的90%；而deflate和bzip2压缩后文件缩小约25%，但写入时间显著增加(deflate耗时285%，bzip2耗时514%)。对于复杂文件结构，代码展示了详细的Avro schema定义，但未提供具体对比数据。
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全栈工程师，热爱编程，喜欢探索各种技术栈。分享前端、后端、数据库等技术学习心得，以及在项目开发中的实践经验。
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Apache Avro是一种数据序列化框架，最初由Apache Hadoop项目开发。它使用JSON格式来定义数据结构（模式），并提供了一种紧凑的二进制格式来存储和传输数据。Avro具有高效的序列化和反序列化性能，是Hadoop生态系统中的标准数据交换格式。首先，需要定义一个Avro模式文件（schema）来描述数据结构。
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### 如何在 Python 中使用 Avro Apache Avro 是一种数据序列化框架，支持丰富的数据结构、压缩以及跨语言兼容性。以下是有关如何在 Python 中使用 Avro 的详细说明。 #### 安装 `avro-python3` 库 要开始使用 Avro，在 Python 环境中需安装官方推荐的库 `avro-python3`。可以通过 pip 工具完成安装： ```bash pip install avro-python3 ``` 此命令会下载并安装最新版本的 `avro-python3` 库[^4]。 #### 使用 Avro 进行数据序列化和反序列化的示例代码 以下是一个简单的例子，展示如何定义 Schema 并通过 Avro 对数据进行编码和解码操作。 ```python from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter from avro.io import DatumReader, DatumWriter import avro.schema # 定义 Avro schema schema_str = """ { "namespace": "example.avro", "type": "record", "name": "User", "fields": [ {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "age", "type": "int"} ] } """ schema = avro.schema.Parse(schema_str) # 数据写入到文件 with open("users.avro", "wb") as out: writer = DataFileWriter(out, DatumWriter(), schema) writer.append({"name": "Alice", "age": 25}) writer.append({"name": "Bob", "age": 30}) writer.close() # 从文件读取数据 with open("users.avro", "rb") as inp: reader = DataFileReader(inp, DatumReader()) users = [user for user in reader] reader.close() print(users) # 输出 [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}] ``` 以上代码展示了如何创建一个名为 User 的记录类型，并将其保存为 `.avro` 文件。随后又演示了如何从该文件中读取这些记录[^5]。 #### 关于 Avro 和 Python 的更多资源 对于更深入的学习需求，可以参考以下链接获取更多信息： - **官方文档**: 提供详细的 API 参考和技术细节 https://avro.apache.org/docs/current/gettingstartedpython/ - **GitHub 示例项目**: 包含多个实际应用案例 https://github.com/apache/avro/tree/master/lang/py/examples[^6] #### 注意事项 当处理大数据集时，请注意内存管理问题；如果需要频繁访问部分字段，则可能考虑其他优化策略来减少不必要的计算开销[^7]。
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