0016-Avro序列化&反序列化和Spark读取Avro数据

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1.简介

本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。

1.1Apache Arvo是什么？

Apache Avro 是一个数据序列化系统，Avro提供Java、Python、C、C++、C#等语言API接口，下面我们通过java的一个实例来说明Avro序列化和反序列化数据。

• 支持丰富的数据结构
• 快速可压缩的二进制数据格式
• 存储持久数据的文件容器
• 远程过程调用（RPC）
• 动态语言的简单集成

2.Avro数据生成

2.1定义Schema文件

1.下载avro-tools-1.8.1.jar

Avro官网：http://avro.apache.org/ Avro版本：1.8.1 下载Avro相关jar包：avro-tools-1.8.1.jar 该jar包主要用户将定义好的schema文件生成对应的java文件

2.定义一个schema文件，命名为CustomerAdress.avsc

{

"namespace":"com.peach.arvo",

"type": "record",

"name": "CustomerAddress",

"fields": [

{"name":"ca_address_sk","type":"long"},

{"name":"ca_address_id","type":"string"},

{"name":"ca_street_number","type":"string"},

{"name":"ca_street_name","type":"string"},

{"name":"ca_street_type","type":"string"},

{"name":"ca_suite_number","type":"string"},

{"name":"ca_city","type":"string"},

{"name":"ca_county","type":"string"},

{"name":"ca_state","type":"string"},

{"name":"ca_zip","type":"string"},

{"name":"ca_country","type":"string"},

{"name":"ca_gmt_offset","type":"double"},

{"name":"ca_location_type","type":"string"}

]

}

Schema说明：

• namespace：在生成java文件时import包路径
• type：omplex types（record, enum,array, map, union, and fixed）
• name：生成java文件时的类名
• fileds：schema中定义的字段及类型

3.生成java代码文件

使用第1步下载的avro-tools-1.8.1.jar包，生成java code

java -jar avro-tools-1.8.1.jar compile schema CustomerAddress.avsc .

末尾的"."代表java code 生成在当前目录，命令执行成功后显示：

2.2使用Java生成Avro文件

1.使用Maven创建java工程

在pom.xml文件中添加如下依赖

<dependency>

<groupId>org.apache.avro</groupId>

<artifactId>avro</artifactId>

<version>1.8.1</version>

</dependency>

2.新建java类GenerateDataApp，代码如下

动态生成avro文件，通过将数据封装为GenericRecord对象，动态的写入avro文件，以下代码片段：

3. Spark读Avro文件

1.使用Maven创建一个scala工程

在pom.xml文件中增加如下依赖

2.Scala事例代码片段

3.Spark运行结果

源码地址：

https://github.com/javaxsky/avrotospark

醉酒鞭名马，少年多浮夸！ 岭南浣溪沙，呕吐酒肆下！挚友不肯放，数据玩的花！
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0016-Avro序列化&反序列化和Spark读取Avro数据

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原文地址：http://blog.51cto.com/14049791/2318560