Avro 数据格式和文件格式

引言

Avro 是一种著名的数据序列化框架，常用于流处理和大数据应用程序。它由 Apache 创建，提供了一种小巧高效的方式来交换和存储结构化数据。它使用 JSON 定义模式，确保系统兼容性和灵活性。由于其支持多种数据类型和模式演进，数据结构可以随时间轻松修改。为了获得最佳效率和最小存储需求，Avro 文件以二进制格式存储数据。对于 Apache Hadoop 和 Kafka 等分布式系统，Avro 是完美的，因为其文件中内置的模式确保了自描述数据。

Avro 数据格式

大数据系统广泛使用这种高效的数据序列化基础设施。它非常适合数据结构可能随时间变化的场景，因为它允许模式演进。它通过以基于行的二进制格式存储数据及其模式，促进了不同编程语言之间的无缝数据交换。在 Hadoop 和 Kafka 等分布式系统中，这种自描述特性保证了兼容性并简化了数据处理。其对 JSON 模式的支持提高了可读性，其紧凑性降低了存储开销。由于其适应性，它成为可扩展应用程序中有效数据传输和存储的流行选择。

主要特点

• 基于模式：它允许通过将序列化数据嵌入到结构中来实现应用程序之间的数据无缝传输。这提高了向后兼容性，简化了模式演进，并消除了对外部模式定义的需求。其基于模式的方法使其非常适合现代数据序列化和分布式系统，因为它支持各种数据类型和结构。
• 紧凑高效：它以小巧高效而闻名，这使其成为大数据应用程序的理想选择。它通过使用二进制序列化最大限度地提高处理性能，同时最大限度地减少存储需求。其模式演进能力保证了版本之间的数据平滑处理。由于其效率和跨语言兼容性，它成为可扩展和高性能数据解决方案的强大选择。
• 互操作性：它保证了不同平台和编程语言之间的数据无缝传输。它通过将模式元数据嵌入到数据文件中来实现这一点，从而允许一致的读写。因此，它非常适合分布式系统，并在多语言环境中促进有效的数据共享，而不会出现兼容性问题。
• 动态灵活：它以其适应性强、动态的模式而闻名，这使得数据序列化和反序列化变得容易。随着时间的推移，可以进行更改，而不会影响兼容性，这得益于其模式演进功能。它有效地跨编程语言集成并支持各种数据格式，保证了复杂用例的适应性。它非常适合分布式系统和大数据操作，因为它具有多功能性。
• 支持模式演进：它保证了向后和向前兼容性，从而使更新或新模式与以前的模式共存。它通过将模式嵌入到数据文件中来消除依赖问题，使其成为远程系统中动态、可扩展数据处理的可靠选择。数据集成工作流通过这种灵活性得以简化。
• 自描述文件：它通过存储带有数据的模式来确保平滑的数据解释。通过这样做，消除了外部模式依赖，提高了跨平台互操作性。它通过在文件中编码元数据来促进模式演进，从而有效地管理动态数据集，同时在数据处理管道中保持向后和向前兼容性。
• 支持压缩：它提供强大的压缩支持，从而实现更快的数据传输和有效存储。Avro 通过集成 Snappy 和 Deflate 等编解码器来减小文件大小，同时保持数据完整性。由于此特性，它非常适合大数据应用程序，从而降低存储成本并提高 Hadoop 等分布式系统中的性能，在这些系统中，速度和可扩展性至关重要。
• 可拆分：它是 Avro 数据格式的一个独特特性，使得并行分析大型数据集变得有效。Avro 通过启用块级数据压缩来保证每个块都可以独立读取和处理。由于其改进的可扩展性，它成为分布式系统（例如 Hadoop）中大数据应用程序的理想选择，在这些系统中，节点之间的数据拆分至关重要。
• 语言无关：这保证了多种编程语言可以访问和处理以 Avro 格式存储的数据，而无需依赖用于写入数据的语言。它适用于跨平台数据交换和集成，因为它支持各种数据结构和模式演进。
• 针对大数据优化：由于其紧凑的二进制格式，它占用更少的磁盘空间，并且通过基于模式的序列化保证了与不同编程语言的互操作性。Avro 非常适合可扩展性和性能至关重要的大规模系统，因为它支持模式演进，从而可以随着时间的推移平滑处理数据。

示例模式

Avro 数据格式的用例

01. 大数据处理

• 用例：利用 Hadoop 和 Spark 等分布式系统存储和处理海量数据集。
• 原因：其小巧灵活的文件格式与 Hive 和 Pig 以及 Hadoop 的 HDFS 兼容。
• 示例：将交易记录或用户活动日志放入 HDFS 进行批处理。

02. 流系统的数据序列化

• 用例：在 Flink、Pulsar 或 Apache Kafka 等流平台上的实时数据交换。
• 原因：Avro 提供了有效的序列化和模式演进，因此非常适合高吞吐量、低延迟的环境。
• 示例：使用 Kafka 主题流式传输用户事件或传感器数据。

03. 模式演进和互操作性

• 用例：管理不断演变的数据模型，同时保持生产者-消费者兼容性。
• 原因：由于其支持模式演进，系统可以处理修改（例如添加新字段）而不会影响下游系统。
• 示例：向电子商务订单数据管道的模式添加“折扣”字段，而不会干扰已运行的应用程序。

04. 语言无关的数据交换

• 用例：促进异构系统中的跨平台通信。
• 原因：它支持 Java、Python、C++、Ruby 等语言，因此是语言无关的。
• 示例：在基于 Python 的分析引擎和基于 Java 的后端之间进行数据交换。

05. API 的数据序列化

• 用例：用于进程间通信和 API 的高效数据序列化和反序列化。
• 原因：其小的二进制格式加快了数据传输并减小了有效载荷大小。
• 示例：在分布式系统中微服务之间传输序列化的用户配置文件数据。

06. 日志记录和事件跟踪

• 用例：保存和发送事件数据或应用程序日志。
• 原因：模式演进保证了存档日志的长期兼容性，其紧凑性降低了存储成本。
• 示例：从网站获取点击流信息以分析用户行为。

07. 基于云的数据管道

• 用例：连接到基于云的服务进行数据处理和存储。
• 原因：它受众多云平台支持，用于数据摄取、处理和导出。
• 示例：数据使用 Avro 加载到 Google Big Query 进行分析。

08. 备份和存档

• 用例：用于长期保存的有效备份和存档数据存储。
• 原因：当数据检索时，通过模式支持保证兼容性，并且其小巧的格式降低了存储开销。
• 示例：记录消费者交易以遵守法规。

09. ETL 工作流

• 用例：ETL 管道用于数据加载、转换和提取。
• 原因：它通过支持结构化数据的序列化来确保 ETL 技术之间的兼容性。
• 示例：通过 Avro 将转换后的数据从本地数据库传输到云仓库。

10. 数据仓库

• 用例：将信息导入数据仓库进行分析。
• 原因：其基于模式的格式使得数据结构良好，并为 Snowflake 或 Redshift 等程序中的查询做好准备。
• 示例：将销售信息输入数据仓库进行商业智能。

11. IoT 和边缘计算

• 用例：将传感器信息从边缘设备发送到中央系统。
• 原因：其有效的序列化适用于高速数据采集和资源有限的 IoT 设备。
• 示例：IoT 传感器向中央服务器提供温度数据进行处理。

12. 机器学习管道

• 用例：传输和存储机器学习模型训练数据。
• 原因：有效处理大型数据集，并支持模式演进以为其他功能腾出空间。
• 示例：标记数据以 Avro 格式存储在 HDFS 上用于模型训练。

13. 跨企业数据集成

• 用例：在团队或组织之间传输信息。
• 原因：任何系统都可以读取和理解数据，这得益于其固有模式。
• 示例：在银行之间共享金融交易信息。

Avro 文件格式

Hadoop 和其他大数据系统广泛使用它。Avro 作为 Apache 项目的一部分创建，提供了紧凑的二进制格式和有效的数据序列化。它促进了模式演进，使得在不干扰当前流程的情况下包含修改或附加字段成为可能。模式和数据构成了 Avro 文件，它们提供自描述性和跨语言兼容性。由于其轻量级设计和压缩能力，它非常适合分布式系统中的数据交换。Avro 在 Apache Kafka、Hive 和 Spark 等系统中广泛使用，因此是数据工程中的重要工具。

主要特点

• 自描述：每个 Avro 文件都嵌入其模式，从而实现许多系统之间的兼容性和有效的数据解析。这促进了数据交换，支持模式演进，并消除了外部模式要求。由于其自描述特性和紧凑的二进制编码，Avro 非常适合大数据和分布式处理框架，如 Apache Hadoop 和 Spark。
• 紧凑和二进制编码：它在减少存储空间的同时提高了数据传输效率。Avro 通过以紧凑的二进制格式编码数据来减少开销，而不是基于文本的格式。因为它确保了卓越的性能、兼容性和更快的数据序列化/反序列化，所以它非常适合处理大量数据。
• 模式演进：在结构修改期间，它使数据兼容性平滑。由于其向前和向后兼容性，系统可以毫无问题地读取新旧数据版本。Avro 通过将模式与数据一起保存来实现这一点，从而简化更改并保证跨不断发展的应用程序的有效数据处理。
• 面向行存储：通过按行排列数据，此存储方法促进了流处理和事务等工作负载的快速数据检索。Avro 的二进制编码和模式演进紧凑高效，提高了性能，保证了兼容性，并降低了分布式系统实时数据处理工作负载的存储开销。
• 高效压缩：通过使用紧凑的二进制编码和支持 Snappy 和 Deflate 等编解码器，Avro 加快了数据传输并降低了存储成本。其基于模式的方法保证了一致的压缩，从而在分布式系统中实现最佳性能，而不会损害可读性或数据完整性。
• 互操作性：它保证了不同编程语言之间的数据无缝传输。它通过使用其模式序列化数据来实现这一点，这使得许多系统能够正确地反序列化和理解数据。Avro 是现代数据处理的流行选择，因为它支持大量语言，包括 Java、Python 和 C++，并使跨平台数据共享更容易。
• 基于块的文件结构：紧凑的数据块用于存储，每个数据块都有一个包含同步标记和模式信息的头部，以便于访问。Avro 非常适合大数据工作流和分布式系统，因为其结构改进了数据检索，为并行性提供了拆分处理，并保证了模式演进兼容性。
• 适合流处理：其基于模式的简洁序列化使其易于与 Apache Kafka 和其他流技术集成。Avro 有效的小块数据序列化确保了低延迟，从而降低了开销并支持高性能应用程序。Avro 由于此特性对于现代、可扩展的流系统至关重要。
• 针对大数据优化：它提供有效的数据序列化和小存储，并且非常适合大数据。其模式演进能力保证了与不断发展的数据结构的平滑兼容性。Avro 非常适合 Hadoop 和 Apache Spark 等大数据框架，因为其二进制编码降低了存储成本并加快了处理速度。
• 校验和验证：它保证了数据在传输和存储过程中的完整性。通过向数据块添加校验和，Avro 有效地识别损坏。Avro 由于此技术成为大数据应用程序的可靠选择，它允许快速评估数据一致性并防止大规模分布式系统中的错误。

文件格式的用例

01. 大数据存储和处理

• 用例：在分布式存储系统（例如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)）中存储结构化数据。
• 原因：对于涉及大量写入和高效分布式处理的活动，其小巧的、基于行的样式非常完美。
• 示例：将客户端交易数据存储在 HDFS 中，以便 Spark 可用于批处理分析。

02. Apache Kafka 中的数据序列化

• 用例：在生产者和消费者之间在 Kafka 主题中流式传输数据。
• 原因：由于其小的二进制结构和模式更改功能，它非常适合高吞吐量流处理。
• 示例：IoT 传感器数据使用 Kafka 和 Avro 编码消息实时传输。

03. 模式演进支持

• 用例：在管理动态数据集时保持分布式系统兼容。
• 原因：由于 Avro 的向前和向后兼容性，系统可以适应模式更改而不会出现任何功能中断。
• 示例：将“折扣”功能添加到电子商务销售数据集，而不会干扰数据被早期程序读取的能力。

04. 日志记录和事件数据存储

• 用例：保存事件数据或应用程序日志以进行处理和分析。
• 原因：其模式兼容性和小存储容量保证了长期可用性，同时降低了存储成本。
• 示例：以 Avro 格式收集和保存网站点击流日志以进行行为分析。

05. 数据压缩和高效存储

• 用例：在存储大量数据时最大限度地减少存储开销。
• 原因：其文件通过支持 Snappy 或 Deflate 等压缩编解码器实现有效存储。
• 示例：存储和压缩客户服务对话日志以供以后查看。

06. ETL 工作流

• 用例：通过 ETL 管道在数据库、仓库或分析平台之间传输数据。
• 原因：它保证了结构化数据的有效模式维护和序列化。
• 示例：将转换后的销售数据从 MySQL 数据库传输到 Redshift 等云仓库。

07. 备份和存档

• 用例：保留以前的数据以供以后使用或法律合规性。
• 原因：其紧凑的格式和对模式更改的支持保证了保留数据的长期可用性。
• 示例：记录金融交易以用于审计目的。

08. 机器学习管道

• 用例：存储和移动数据集以用于机器学习中的推理和训练。
• 原因：其模式保证了兼容性，同时添加功能，并且它有效地容纳了大型数据集。
• 示例：以 Avro 格式保存预处理的消费者细分数据，用于机器学习模型训练。

09. IoT 数据采集

• 用例：收集和保存来自物联网设备（例如智能设备或传感器）的数据。
• 原因：其格式保证了互操作性，而其简洁的序列化使用了更少的带宽。
• 示例：存储来自智能家居传感器的温度和湿度相关数据。

结论

大数据生态系统广泛使用这种高效灵活的数据序列化技术。由于其小的二进制格式，它非常适合管理大量数据，这保证了快速处理和少量存储。Avro 对模式演进的支持增加了其灵活性，从而可以在不影响兼容性的情况下进行改进。模式和数据的集成使得自描述文件成为可能，从而简化了系统之间的数据传输。其与各种语言和技术（包括 Apache Hadoop）的兼容性进一步增强了其可用性。总而言之，其效率、可扩展性和适应性使其成为分布式环境中现代数据传输和存储的首选。