【Avro介绍】

Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。

Avro提供了：

• 丰富的数据结构

• 可压缩、快速的二进制数据格式
  

• 一个用来存储持久化数据的容器文件

• 远程过程调用

• 与动态语言的简单集成，代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现RPC协议。代码生成是一种可选的优化，只值得在静态类型语言中实现。

基于以上这些优点，avro在hadoop体系中被广泛使用。除此之外，在hudi、iceberg中也都有用到avro作为元数据信息的存储格式。

【schema】

Avro依赖"schema"（模式）来实现数据结构的定义，schema通过json对象来进行描述表示，具体表现为：

• 一个json字符串命名一个定义的类型

• 一个json对象，其格式为`{"type":"typeName" ...attributes...}`，其中`typeName`为原始类型名称或复杂类型名称。

• 一个json数组，表示嵌入类型的联合

schema中的类型由原始类型（也就是基本类型）（null、boolean、int、long、float、double、bytes和string）和复杂类型（record、enum、array、map、union和fixed）组成。

1、原始类型

原始类型包括如下几种：

• null：没有值

• boolean：布尔类型的值

• int：32位整形

• long：64位整形

• float：32位浮点

• double：64位浮点

• bytes：8位无符号类型

• string：unicode字符集序列

原始类型没有指定的属性值，原始类型的名称也就是定义的类型的名称，因此，schema中的"string"等价于{"type":"string"}。

2、复杂类型

Avro支持6种复杂类型：records、enums、arrays、maps、unions和fixed。

1）Records

reocrds使用类型名称"record"，并支持以下属性

• name：提供记录名称的json字符串（必选）

• namespace：限定名称的json字符串

• doc：一个json字符串，为用户提供该模式的说明（可选）

• aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称

• fields：一个json数组，罗列所有字段（必选），每个字段又都是一个json对象，并包含如下属性：

  • name：字段的名称（必选）

  • doc：字段的描述（可选）

  • type：一个schema，定义如上

  • default：字段的默认值

  • order：指定字段如何影响记录的排序顺序，有效值为`"ascending"`（默认值）、"descending"和"ignore"。

  • aliases：别名

一个简单示例：

{
    "type": "record",
    "name": "LongList",
    "aliases": ["LinkedLongs"],
    "fields", [
        {"name": "value", "type": "long"},
        {"name": "next", "type": ["null", "LongList"]}
    ]
}

2）Enums

Enum使用类型名称"enum"，并支持以下属性

• name：提供记录名称的json字符串（必选）

• namespace：限定名称的json字符串

• aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称

• doc：一个json字符串，为用户提供该模式的说明（可选）

• symbols：一个json数组，以json字符串的形式列出符号。在枚举中每个符号必须唯一，不能重复，每个符号都必须匹配正则表达式"[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*"。

• default：该枚举的默认值。

示例：

{
    "type": "enum",
    "name": "Suit",
    "symbols": ["SPADES", "HEARTS", "DIAMONDS", "CLUBS"]
}

3） Arrays

• item：数组中元素的schema

一个例子：声明一个value为string的array

{
    "type": "array",
    "items": "string",
    "default": []
}

4）Maps

• values：map的值（value）的schema，其key被假定为字符串

一个例子：声明一个value为long类型，（key类型为string）的map

{
    "type": "map",
    "values": "long",
    "default": {}
}

5）Unions

联合使用json数组表示，例如[null, "test"]声明一个模式，它可以是空值或字符串。

需要注意的是：当为union类型的字段指定默认值时，默认值的类型必须与union第一个元素匹配，因此，对于包含"null"的union，通常先列出"null"，因为此类型的union的默认值通常为空。

另外， union不能包含多个相同类型的schema，类型为record、fixed和eum除外。

6）Fixed

Fixed使用类型名称"fixed"并支持以下属性：

• name：提供记录名称的json字符串（必选）

• namespace：限定名称的json字符串

• aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称

• doc：一个json字符串，为用户提供该模式的说明（可选）

• size：一个整数，指定每个值的字节数（必须）

例如，16字节的数可以声明为：

{
    "type": "fixed",
    "name": "md5",
    "size": 16
}

【Avro的文件存储格式】

1、数据编码

1）原始类型

对于null类型：不写入内容，即0字节长度的内容表示；

对于boolean类型：以1字节的0或1来表示false或true；

对于int、long：以zigzag的方式编码写入

对于float：固定4字节长度，先通过floatToIntBits转换为32位整数，然后按小端编码写入。

对于double：固定8字节长度，先通过doubleToLongBits转换为64位整型，然后按小端编码写入。

对于bytes：先写入长度（采用zigzag编码写入），然后是对应长度的二进制数据内容

对于string：同样先写入长度（采用zigzag编码写入），然后再写入字符串对应utf8的二进制数据。

2）复杂类型

对于enums：只需要将enum的值所在的Index作为结果进行编码即可，例如，枚举值为["A","B","C","D"]，那么0就表示”A“，3表示"D"。

对于maps：被编码为一系列的块。每个块由一个长整数的计数表示键值对的个数（采用zigzag编码写入），其后是多个键值对，计数为0的块表示map的结束。每个元素按照各自的schema类型进行编码。

对于arrays：与map类似，同样被编码为一系列的块，每个块包含一个长整数的计数，计数后跟具体的数组项内容，最后以0计数的块表示结束。数组项中的每个元素按照各自的schema类型进行编码。

对于unions：先写入long类型的计数表示每个value值的位置序号（从零开始），然后再对值按对应schema进行编码。

对于records：直接按照schema中的字段顺序来进行编码。

对于fixed：使用schema中定义的字节数对实例进行编码。

2、存储格式

在一个标准的avro文件中，同时存储了schema的信息，以及对应的数据内容。具体格式由三部分组成：

• 魔数

固定4字节长度，内容为字符'O'，'b'，'j'，以及版本号标识，通常为1。

• 元数据信息

文件的元数据属性，包括schema、数据压缩编码方式等。整个元数据属性以一个map的形式编码存储，每个属性都以一个KV的形式存储，属性名对应key，属性值对应value，并以字节数组的形式存储。最后以一个固定16字节长度的随机字符串标识元数据的结束。

• 数据内容

而数据内容则由一个或多个数据块构成。每个数据块的最前面是一个long型（按照zigzag编码存储）的计数表示该数据块中实际有多少条数据，后面再跟一个long型的计数表示编码后的（N条）数据的长度，随后就是按照编码进行存储的一条条数据，在每个数据块的最后都有一个16字节长度的随机字符串标识块的结束。

整体存储内容如下图所示：

3、存储格式

我们通过一个实际例子来对照分析下。

首先定义schema的内容，具体为4个字段的表，名称（字符串）、年龄（整型）、技能（数组）、其他（map类型），详细如下所示：

{
    "type":"record",
    "name":"person",
    "fields": [
        {
            "name": "name",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "age",
            "type": "int"
        },
        {
            "name": "skill",
            "type": {
                "type":"array",
                "items": "string"
            }
        },
        {
            "name": "other",
            "type": {
                "type": "map",
                "values": "string"
            }
        }
    ]
}

再按照上面的schema定义两条数据（person.json）：

{"name":"hncscwc","age":20,"skill":["hadoop","flink","spark","kafka"],"other":{"interests":"basketball"}}
{"name":"tom","age":18, "skill":["java","scala"],"other":{}}

通过avro-tools可以生成一个avro文件：

java -jar avro-tools-1.7.4.jar fromjson --schema-file person.avsc person.json > person.avro

通过二进制的方式查看生成的avro文件内容：

另外，对于一个已存在的文件，也可以通过avro-tools工具查看schema内容、数据内容。

[root@localhost avro]$ java -jar avro-tools-1.7.4.jar getschema ./person.avro
{
  "type" : "record",
  "name" : "person",
  "fields" : [ {
    "name" : "name",
    "type" : "string"
  }, {
    "name" : "age",
    "type" : "int"
  }, {
    "name" : "skill",
    "type" : {
      "type" : "array",
      "items" : "string"
    }
  }, {
    "name" : "other",
    "type" : {
      "type" : "map",
      "values" : "string"
    }
  } ]
}
[root@localhost avro]$ java -jar avro-tools-1.7.4.jar tojson ./person.avro
{"name":"hncscwc","age":20,"skill":["hadoop","flink","spark","kafka"],"other":{"interests":"basketball"}}
{"name":"tom","age":18,"skill":["java","scala"],"other":{}}

【小结】

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。

好了，这就是本文的全部内容，如果觉得本文对您有帮助，请点赞+转发，如果觉得有不正确的地方，也可以拍砖指点，最后，欢迎加我微信交流～