Exemple de fichier avro

Apache Avro (TM) est un système de sérialisation de données. Pour tous les exemples suivants, utilisez. Nous créons un SpecificDatumReader, analogue au SpecificDatumWriter que nous avons utilisé dans la sérialisation, qui convertit les éléments sérialisés en mémoire en instances de notre classe générée, dans ce cas utilisateur. Il est similaire à Thrift and Protocol buffers, mais ne nécessite pas l`exécution d`un programme de génération de code lorsqu`un schéma change (sauf si désiré pour les langages statiquement typés). Apache Spark SQL peut accéder à Avro en tant que source de données. Pour ignorer les fichiers sans. Cette bibliothèque prend en charge l`écriture de tous les types Spark SQL dans Avro. Les noms de types primitifs sont également des noms de types définis. Il utilise JSON pour définir des types de données et des protocoles, et sérialise les données dans un format binaire compact.

Apache Avro devient l`un des formats de sérialisation de données les plus populaires de nos jours, ce qui est vrai en particulier pour les plateformes de Big Data basées sur Hadoop car des outils comme PIG, Hive et bien sûr Hadoop lui-même prennent en charge nativement la lecture et l`écriture de données dans Avro Format. Bien sûr, si vos besoins de stockage de données sont si simples, vous pouvez simplement utiliser un tableau d`octets pour stocker l`entier dans le magasin. Ensuite, nous utilisons le DataFileReader pour itérer au sein des utilisateurs sérialisés et imprimer l`objet désérialisé à stdout. Attribut facultatif qui fournit un tableau JSON de noms alternatifs pour l`enum. La génération de code nous permet de créer automatiquement des classes basées sur notre schéma précédemment défini. Les attributs Name, type, doc et alias sont utilisés exactement de la même manière que décrit plus haut dans cette section. Site miroir Apache. Ventes.

En outre, Avro utilise les API Jackson pour l`analyse de JSON. Les valeurs autorisées pour l`attribut par défaut dépendent du type du champ. Et voici quelques exemples de données correspondantes avec deux enregistrements qui suivent le schéma défini dans la section précédente. Vous pouvez définir ces propriétés dans votre configuration de cluster ou au cours de l`exécution à l`aide de Spark. Avro 1. Beaucoup d`utilisateurs semblent profiter Avro mais j`ai entendu de nombreuses plaintes au sujet de ne pas être en mesure de lire ou d`écrire facilement des fichiers Avro avec des outils en ligne de commande-“Avro est agréable, mais pourquoi dois-je écrire du code Java ou python juste pour voir rapidement ce qui est dans un fichier binaire Avro , ou découvrir au moins son schéma Avro? Normalement, c`est suffisant pour comprendre comment ils doivent être utilisés. Avro est utilisé pour définir le schéma de données pour la valeur d`un enregistrement. Votre code doit ensuite être écrit pour gérer les différentes définitions d`enregistrements.