深入理解Hadoop序列化：Avro详解与应用

点 “float” double双精度(64位)IEEE754浮点数 “double” stringUTF-8编码的字符串 “string” bytes无符号字节序列 “bytes” 固定固定长度字节数组 { "type": "fixed", "name": "MD5", "size": 16 } 数组有序的、可变长度的值列表 { "type": "array", "items": "int" } 映射键值对集合，键必须为字符串 { "type": "map", "values": "long" } 记录包含字段的复杂数据结构 { "type": "record", "name": "Person", "fields": [ { "name": "name", "type": "string" }, { "name": "age", "type": "int" } ] } 枚举有限的符号集 { "type": "enum", "name": "Suit", "symbols": ["SPades", "Hearts", "Diamonds", "Clubs"] } 联合可为多种类型的值 { "type": "union", "types": [ "string", "int" ] } Avro复杂类型如记录（Record）、数组（Array）、映射（Map）、固定（Fixed）和枚举（Enum）允许创建更复杂的数据结构。其中，记录类型类似于类，包含多个字段，每个字段都有自己的类型和名称。数组用于表示一组有序的同类型元素，映射则用于存储键值对，键是字符串，值可以是任何Avro类型。固定类型定义了一个固定大小的字节数组，而枚举则定义了一组有限的符号。 Avro数据序列化/反序列化 Avro提供两种方式来处理序列化和反序列化： 1. 使用编译的方式序列化反序列化： Avro提供了Java和其他语言的SDK，这些SDK可以生成Java代码或者其他语言的代码，用于直接操作模式定义的数据。当使用这种方式时，需要先将模式编译成Java类，然后在代码中直接使用这些类进行序列化和反序列化。这种方法效率高，但需要编译过程。 2. 不使用编译的方式序列化反序列化： 如果不想生成编译后的类，Avro还提供了动态模式解析。在这种情况下，可以在运行时动态加载模式，并使用它来序列化和反序列化数据。这种方法灵活性较高，但可能比编译方式稍慢。 Avro的优势在于其自我描述性，每个Avro文件都包含了其模式信息，这使得不同的应用程序即使使用不同的编程语言也能读取和写入数据。此外，Avro还支持版本控制，允许数据模式随时间演进而不破坏向后兼容性。 总结，Avro作为Hadoop首选的串行化系统，凭借其高效的二进制数据格式、丰富的数据类型、跨语言支持以及模式驱动的特性，在大数据领域扮演着重要角色。无论是在Hadoop生态系统内部，如HBase和Hive，还是在其他分布式系统中，Avro都能提供可靠且高性能的数据序列化解决方案。