Apache Avro入门实战

一、Avro简介

avro是一个数据序列化系统

Avro是Hadoop中的一个子项目，也是Apache中一个独立的项目，Avro是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。在Hadoop的其他项目中例如HBase(Ref)和Hive(Ref)的Client端与服务端的数据传输也采用了这个工具。Avro是一个数据序列化的系统。Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。

二、Schemas

Avro文件的读写是依据schema而进行的。通常情况下，Avro的schema是用JSON编写，而数据部分则是二进制格式编码，并采用压缩算法对数据进行压缩，以便减少传输量。

所谓shemas，就是一种描述文件，能够说清楚对象的描述文件。如对象成员和属性，逻辑关系等。比如说对人的描述包括身高、体重等。

当把Avro数据存储到文件的时候，会把它的schema数据一起存储，这样数据就可以被接下来的任意程序使用了。

三、Avro的使用

1.下载相关JAR包

下载avro-1.8.2.jar和avro-tools-1.8.2.jar到指定的文件目录

（下载链接：http://mirror.bit.edu.cn/apache/avro/avro-1.8.2/）

avro-tools.jar 将被用于代码生成

2.定义schema

如定义schema文件student.avsc

文件为Json格式：

{
	"type" : "record",
	"namespace" : "com.avro",
	"name" : "Student",
	"fields" : [
		{ "name" : "Name" , "type" : "string" },
		{ "name" : "age" , "type" : "int" }
	]
}

3. 通过编译方式进行序列化/反序列化

首先编译schema，生成java代码包

语法为：

java -jar /path/to/avro-tools-xxx.jar compile schema < schema file> < destination>

E:\work\avro>java -jar avro-tools-1.8.2.jar compile schema student.avsc .

可以看到根据Schema文件生成了一个代码包，里面有一个Student.java文件，将代码包直接导入项目src下。

注意：项目的包名称应与Schemas文件的namespace名称一致。

接着通过junit编写测试程序，序列化与反序列化代码如下：

public void write() throws Exception {
    //创建writer对象
    SpecificDatumWriter empDatumWriter = new SpecificDatumWriter<Student>(Student.class);
    //写入文件
    DataFileWriter<Student> empFileWriter = new DataFileWriter<Student>(empDatumWriter);

    //创建对象
    Student e1 = new Student();
    e1.setName("Susan");
    e1.setAge(19);

    Student e2 = new Student();
    e2.setName("james");
    e2.setAge(29);

    //串行化数据到磁盘
    empFileWriter.create(e1.getSchema(), new File("d:/avro/student.avro"));
    empFileWriter.append(e1);
    empFileWriter.append(e2);

    //关闭流
    empFileWriter.close();
}

@Test
public void read() throws Exception {
    //创建Reader对象
    SpecificDatumReader empDatumReader = new SpecificDatumReader<Student>(Student.class);
    //读取文件
    DataFileReader<Student> dataReader = new DataFileReader<Student>(new File("d:/avro/emp.avro")  ,empDatumReader);
    Iterator<Student> it = dataReader.iterator();
    while(it.hasNext()){
        Student emp = it.next();
        System.out.println(emp.getName()+" "+emp.getAge());
    }

    /*关闭流*/
    dataReader.close();
}

4.通过非编译方式进行序列化/反序列化

avro也可以不通过schemas文件编译生成代码，直接使用schemas

相关代码：

/**
 * 直接使用schema文件进行操作，不需要进行编译
 */
@Test
public void writeBySchema() throws  Exception {
    //指定定义的avsc文件。
    Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("d:/avro/student.avsc"));

    DatumWriter w1 = new SpecificDatumWriter (schema);
    DataFileWriter w2 = new DataFileWriter(w1);

    //创建GenericRecord,相当于Employee
    GenericRecord e1 = new GenericData.Record(schema);
    //设置javabean属性
    e1.put("Name", "mesi");
    e1.put("age", 25);

    GenericRecord e2 = new GenericData.Record(schema);
    //设置javabean属性
    e2.put("Name", "jack");
    e2.put("age", 26);

    w2.create(schema,new File("d:/avro/student2.avro")) ;
    w2.append(e1);
    w2.append(e2);

    w2.close();
}

/**
 * 反序列化读取avro数据
 */
@Test
public void readBySchema() throws  Exception {
    //指定定义的avsc文件。
    Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("d:/avro/student.avsc"));

    DatumReader r1 = new SpecificDatumReader (schema);
    DataFileReader r2 = new DataFileReader(new File("d:/avro/student2.avro"),r1);
    while(r2.hasNext()){
        GenericRecord rec = (GenericRecord)r2.next();
        System.out.println(rec.get("Name")+" "+rec.get("age"));
    }

    r2.close();
}

Apache Avro入门实战

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