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Apache Avro

Apache Avro Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。 Avro 数据通过与语言无关的 schema 来定义。schema 通过 JSON 来描述，数据被序列化成二进制文件或 JSON 文件，不过一般会使用二进制文件

安装flume

一、安装flume 1.解压安装包切换到解压路径下，将解压的文件名改为flume，简化操作： 2.配置环境变量添加如下代码，JAVA_HOME已经设置的按照之前的设置即可：修改flume-env.sh配置文件：添加下面一行，用于设置JAVA_HOME变量：由于会与安装的hbase有

Apache Avro 学习

参考官方文档:https://avro.apache.org/docs/current/spec.html#schema_record 1.Schema的定义 Schema的结构其实就是一种json格式。基本数据类型基本数据类型一共有8种: null,boolean,int,long,float,double,bytes,string。{"type":"string"}代表的就是类型是string的schema 复

python 基于Avro实现RPC

Download Avro implementations for C, C++, C#, Java, PHP, Python, and Ruby can be downloaded from the Apache Avro™ Releases page. This guide uses Avro 1.7.7, the latest version at the time of writing. Download and unzip avro-1.7.7.tar.gz, and install via

一文解析Apache Avro数据

摘要：本文将演示如果序列化生成avro数据，并使用FlinkSQL进行解析。本文分享自华为云社区《【技术分享】Apache Avro数据的序列化、反序列&&FlinkSQL解析Avro数据》，作者：南派三叔。技术背景随着互联网高速的发展，云计算、大数据、人工智能AI、物联网等前沿技术已然成为当今时代主流

刚哥谈架构（七）- 大数据系统的文件存储

上一次我们谈到了各种类型的数据库，今天我们来谈谈在大数据，尤其是Hadoop栈下的数据和文件的存储。我们知道为了解决大数据的存储和处理问题，google最先设计了推出了Map/Reduce的算法，而hadoop就是Google的map/reduce的开源实现。Hadoop主要由分布式的文件系统HDFS（参考Google的GFS）和M

SpringBoot-kafka序列化使用 Avro

【需求】：生产者发送数据至 kafka 序列化使用 Avro，消费者通过 Avro 进行反序列化，并将数据通过 MyBatis 存入数据库。一、Pom 【1】Apache Avro 1.8；【2】Spring Kafka 1.2；【3】Spring Boot 1.5；【4】Maven 3.5； <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http:/

Avro使用手册

1. Overview Data serialization is a technique of converting data into binary or text format. There are multiple systems available for this purpose. Apache Avro is one of those data serialization systems. Avro is a language independent, schema-based data s

20.Avro与Spark

20.1 Apache Arvo简介与实验介绍 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

Hadoop支持的文件格式之Avro

文章目录 0x00 文章内容 0x01 行存储与列存储 1. 行存储 2. 列存储 2. Avro与Parquet 0x02 编码实现Avro格式的读写 1. 编码实现读写Avro文件 2. 查看读写Avro文件结果 3. 编码实现读写Avro文件（HDFS） 4. 查看读写Avro文件结果（HDFS） 0xFF 总结 0x00 文章内容行存储与列存储

Flume 多个agent串联

多个agent串联采集需求：比如业务系统使用log4j生成的日志，日志内容不断增加，需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs,使用agent串联根据需求，首先定义以下3大要素第一台flume agent l 采集源，即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F fil

iceberg文件详解

t20 ├── data │ ├── 00000-0-9c7ff22e-a767-4b85-91ec-a2771e54c209-00001.parquet │ └── 00000-0-ecd3f21c-1bc0-4cdc-8917-d9a1afe7ce55-00001.parquet └── metadata ├── 00000-d864e750-e5e2-4afd-bddb-2fab1e627a21.metadata.json ├── 00001-aabf

图文带你理解 Apache Iceberg 时间旅行是如何实现的？

为了更好的使用 Apache Iceberg，理解其时间旅行是很有必要的，这个其实也会对 Iceberg 表的读取过程有个大致了解。不过在介绍 Apache Iceberg 的时间旅行（Time travel）之前，我们需要了解 Apache Iceberg 的底层数据组织结构。Apache Iceberg 的底层数据组织我们在《一条数据在 Apache

Apache Iceberg 是如何解决小文件问题的？

在《一条数据在 Apache Iceberg 之旅：写过程分析》这篇文章中我们分析了 Apache Iceberg 写数据的源码。如下是我们使用 Spark 写两次数据到 Iceberg 表的数据目录布局（测试代码在这里[1]）：/data/hive/warehouse/default.db/iteblog├── data│ └── ts_year=2020│ ├─

Flume+Morphlines实现数据的实时ETL

Flume+Morphlines实现数据的实时ETL 徐宇辉过往记忆大数据本文来自徐宇辉（微信号：xuyuhui263）的投稿，目前在中国移动从事数字营销的业务支撑工作，感谢他的文章。 Apache Flume介绍 Apache Flume是一个Apache的开源项目，是一个分布的、可靠的软件系统，主要目的是从大量的分散的数据

flume监听日志文件

控制台监听打印flume-exec.log文件写入数据 # Define a memory channel called ch1 on agent1 agent1.channels.ch1.type = memory agent1.channels.ch1.capacity = 1000 agent1.channels.ch1.transactionCapacity = 100 # Define an Avro source called avro-source1 on a

Flink-v1.12官方网站翻译-P027-State Schema Evolution

状态方案的演变 Apache Flink流媒体应用通常被设计为无限期或长时间运行。与所有长期运行的服务一样，应用程序需要更新以适应不断变化的需求。这对于应用程序所针对的数据模式也是一样的，它们会随着应用程序的发展而发展。本页提供了关于如何演进状态类型的数据模式的概述。

Java原生序列化、Avro、RPC与Log4j

目录一、Java原生序列化机制 1、序列化作用 2、Java原生序列化的局限性 3、案例演示

flume基础入门

flume 1.1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。大数据框架大致分为3类：数据的采集和传输：flume 数据的存储：HDFS 数据的计算：MapReduce 1.2 应用场景 flume主要应用于数仓数仓中，HDFS用来存

java-Maven无法找到符号,但独立的构建工程

我正在编写Pig UDF,并尝试使用Maven将其编译到jar中.该代码在Eclipse中注册为正常,但是当我在Maven中进行构建时,出现一个找不到符号错误,如下所示.我已经检查了openReader方法的方法签名,它与我传递给它的类匹配,因此我不太确定Maven编译出了什么问题. 依赖项摘要： <dependency>

在Java中创建Avro文件时如何编写并集

我正在尝试用Java创建Avro文件(目前仅测试代码).一切正常,代码看起来像这样： GenericRecord record = new GenericData.Record(schema); File file = new File("test.avro"); DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumWriter<GenericRecord>(schema); DataFileW

java-在消费者端通过kafka对UUID进行Avro自定义解码

我已经编写了一个类,用于将UUID类型的对象自定义编码为字节,以跨kafka和avro进行传输. 要使用此类,我在目标对象的uuid变量上方放置了一个@AvroEncode(using = UUIDAsBytesEncoding.class). (这是由Apache Avro反射库实现的) 我很难弄清楚如何让消费者自动使用自定义解码器. (或者

java-AWS EMR上的avro错误

我正在使用使用avro进行传输的spark-redshift(https://github.com/databricks/spark-redshift). 从Redshift读取是可以的,而在写入时 Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.avro.generic.GenericData.createDatumWriter(Lorg/apache/avro/Schema;)Lorg/apache/avro

如何将嵌套的avro GenericRecord转换为Row

我有一个代码,使用函数avroToRowConverter()将我的avro记录转换为Row directKafkaStream.foreachRDD(rdd -> { JavaRDD<Row> newRDD= rdd.map(x->{ Injection<GenericRecord, byte[]> recordInjection = GenericAvroCodecs.toBinary(SchemaRegstryClien

在for循环python中捕获错误

我在avro数据读取器对象上有一个for循环 for i in reader: print i 然后我在for语句中遇到了unicode解码错误,所以我想忽略那个特定的记录.所以我这样做了 try: for i in reader: print i except: pass 但它不会继续下去.我怎样才能克服这个问题编辑：添加