0016-Avro序列化&反序列化和Spark讀取Avro數據

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1.簡介

本篇文章主要講如何使用java生成Avro格式數據以及如何通過spark將Avro數據文件轉換成DataSet和DataFrame進行操作。

1.1Apache Arvo是什么？

Apache Avro 是一個數據序列化系統，Avro提供Java、Python、C、C++、C#等語言API接口，下面我們通過java的一個實例來說明Avro序列化和反序列化數據。

• 支持豐富的數據結構
• 快速可壓縮的二進制數據格式
• 存儲持久數據的文件容器
• 遠程過程調用（RPC）
• 動態語言的簡單集成

2.Avro數據生成

2.1定義Schema文件

1.下載avro-tools-1.8.1.jar

Avro官網：http://avro.apache.org/ Avro版本：1.8.1 下載Avro相關jar包：avro-tools-1.8.1.jar 該jar包主要用戶將定義好的schema文件生成對應的java文件

2.定義一個schema文件，命名為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說明：

• namespace：在生成java文件時import包路徑
• type：omplex types（record, enum,array, map, union, and fixed）
• name：生成java文件時的類名
• fileds：schema中定義的字段及類型

3.生成java代碼文件

使用第1步下載的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 生成在當前目錄，命令執行成功后顯示：

2.2使用Java生成Avro文件

1.使用Maven創建java工程

在pom.xml文件中添加如下依賴

<dependency>

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

<artifactId>avro</artifactId>

<version>1.8.1</version>

</dependency>

2.新建java類GenerateDataApp，代碼如下

動態生成avro文件，通過將數據封裝為GenericRecord對象，動態的寫入avro文件，以下代碼片段：

3. Spark讀Avro文件

1.使用Maven創建一個scala工程

在pom.xml文件中增加如下依賴

2.Scala事例代碼片段

3.Spark運行結果

源碼地址：

https://github.com/javaxsky/avrotospark

醉酒鞭名馬，少年多浮夸！ 嶺南浣溪沙，嘔吐酒肆下！摯友不肯放，數據玩的花！
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