Hadoop之AVRO

    Avro是個支持多語言的數據序列化框架，支持c，c++，c＃，python，java，php，ruby，java。他的誕生主要是為了彌補Writable只支持java語言的缺陷。

1 AVRO簡介

很多人會問類似的框架還有Thrift和Protocol，那為什么不使用這些框架，而要重新建一個框架呢，或者說Avro有哪些不同。首先，Avro和其他框架一樣，數據是用與語言無關的schema描述的，不同的是Avro的代碼生成是可選的，schema和數據存放在一起，而schema使得整個數據的處理過程并不生成代碼、靜態(tài)數據類型等，為了實現這些，需要假設讀取數據的時候模式是已知的，這樣就會產生緊耦合的編碼，不再需要用戶指定字段標識。

Avro的schema是JSON格式的，而編碼后的數據是二進制格式（當然還有其他可選項）的，這樣對于已經擁有JSON庫的語言可以容易實現。

Avro還支持擴展，寫的schema和讀的schema不一定要是同一個，也就是說兼容新舊schema和新舊客戶端的讀取，比如新的schema增加了一個字段，新舊客戶端都能讀舊的數據，新客戶端按新的schema去寫數據，當舊的客戶端讀到新的數據時可以忽略新增的字段。

Avro還支持datafile文件，schema寫在文件開頭的元數據描述符里，Avro datafile支持壓縮和分割，這就意味著可以做Mapreduce的輸入。

2 Avro Schemas

2.1 Schema 定義

Schema是JSON格式的，包括下面三種形式：

1.JSON string類型,主要是原生類型

2.JSON 數組，主要是union

3.JSON 對象，格式：

{"type": "typeName" ...attributes...}

包括除原生類型和union以外的其他類型，attributes可以包括avro未定義的屬性，這些屬性并不會影響數據的序列化。

2.2 原生類型

總共8種原生類型null,boolean,int,long,float,double,bytes,strings.

1.原生類型不需要attributes

2.可以通過type指定“string” 和 ｛"type":"string"｝是等同的

3.不同語言的實現是不同的，比如double類型，在C,C++和java里就是double,而在Python里是float，在Ruby里是Float.

2.3 復合類型

1、records

records一般是序列化數據的最終展現單元，而且可以自己嵌套。

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

2、enums，枚舉。

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

3、arrays，數組。

{"type": "array", "items":"string"}

4、maps

map，keys必須是string，所以這里只指定了values的類型

{"type": "map", "values": "long"}

5、unions

不能包含兩個或者兩個以上沒有name屬性的相同類型

["string", "null"]

6、fixed

size指定每個值占用多少個字節(jié)

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

2.4 三種mapping

generic mapping

針對一種語言來說可能有不同的mapping，但是所有語言必須支持動態(tài)mapping，在處理之前并不知道schema

specific mapping

java和C++都可以事先生成源代碼，比generic mapping有更多domain-oriented的api

reflect mapping

使用反射將avro類型轉換成java類型，但這種mapping比前兩種都慢，故棄用。

3 Avro序列化與反序列化

3.1 準備工作

將一下schema保存成文件StringPair.avsc,放在src/test/resources目錄下。

{
   "type":"record",
   "name":"StringPair",
    "doc":"A pair ofstrings",
    "fields":[
       {"name":"left","type":"string"},
       {"name":"right","type":"string"}
    ]
}

引入最新版本的avro時要主要，最新的avro包為1.7.4，依賴org.codehaus.jackson:jackson-core-asl:1.8.8包，但是maven庫中已經沒有該版本，所以要換成其他版本。

<dependency>
<groupId>org.codehaus.jackson</groupId>
<artifactId>jackson-core-asl</artifactId>
<version>1.9.9</version>
</dependency>

如果你用的是1.0.4版本的hadoop（或者其他版本），依賴于jackson-mapper-asl，如果與jackson-core-asl版本不一致就會產生找不到方法等異常你需要入引入相同版本。

<dependency>
<groupId>org.codehaus.jackson</groupId>
<artifactId>jackson-mapper-asl</artifactId>
<version>1.9.9</version>
</dependency>

3.2 generic方式

package com.sweetop.styhadoop;
 
import junit.framework.Assert;
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.*;
import org.junit.Test;
 
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
 
/**
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 * To change this template use File| Settings | File Templates.
 */
public class TestGenericMapping {
    @Test
    public void test() throwsIOException {
        //將schema從StringPair.avsc文件中加載
        Schema.Parser parser = newSchema.Parser();
        Schema schema =parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/StringPair.avsc"));
 
        //根據schema創(chuàng)建一個record示例
          GenericRecord datum = newGenericData.Record(schema);
        datum.put("left","L");
        datum.put("right","R");
 
 
        ByteArrayOutputStream out =new ByteArrayOutputStream();
        //DatumWriter可以將GenericRecord變成edncoder可以理解的類型
       DatumWriter<GenericRecord> writer = newGenericDatumWriter<GenericRecord>(schema);
        //encoder可以將數據寫入流中，binaryEncoder第二個參數是重用的encoder，這里不重用，所用傳空
        Encoder encoder =EncoderFactory.get().binaryEncoder(out, null);
        writer.write(datum,encoder);
        encoder.flush();
        out.close();
 
       DatumReader<GenericRecord> reader=newGenericDatumReader<GenericRecord>(schema);
        Decoderdecoder=DecoderFactory.get().binaryDecoder(out.toByteArray(),null);
        GenericRecordresult=reader.read(null,decoder);
       Assert.assertEquals("L",result.get("left").toString());
       Assert.assertEquals("R",result.get("right").toString());
    }
}

result.get返回的是utf-8格式，需要調用toString方法，才能和字符串一致。

3.3 specific方式

首先使用avro-maven-plugin生成代碼，pom的配置。

<plugin>
<groupId>org.apache.avro</groupId>
<artifactId>avro-maven-plugin</artifactId>
<version>1.7.0</version>
<executions>
<execution>
<id>schemas</id>
<phase>generate-sources</phase>
       <goals>
<goal>schema</goal>
 </goals>
        <configuration>
           <includes>
               <include>StringPair.avsc</include>
           </includes>
<sourceDirectory>src/test/resources</sourceDirectory>                         <outputDirectory>${project.build.directory}/generated-sources/java</outputDirectory>
         </configuration>
      </execution>
</executions>
</plugin>

avro-maven-plugin插件綁定在generate-sources階段，調用mvn generate-sources即可生成源代碼，我們來看下生成的源代碼：

package com.sweetop.styhadoop;
 
/**
 * Autogenerated by Avro
 * <p/>
 * DO NOT EDIT DIRECTLY
 */
@SuppressWarnings("all")
/** A pair of strings */
public class StringPair extendsorg.apache.avro.specific.SpecificRecordBase implementsorg.apache.avro.specific.SpecificRecord {
    public static finalorg.apache.avro.Schema SCHEMA$ = new org.apache.avro.Schema.Parser().parse("{\"type\":\"record\",\"name\":\"StringPair\",\"doc\":\"Apair ofstrings\",\"fields\":[{\"name\":\"left\",\"type\":\"string\",\"avro.java.string\":\"String\"},{\"name\":\"right\",\"type\":\"string\"}]}");
    @Deprecated
    public java.lang.CharSequence left;
    @Deprecated
    public java.lang.CharSequenceright;
 
    public org.apache.avro.SchemagetSchema() {
        return SCHEMA$;
    }
 
    // Used by DatumWriter.  Applications should not call.
    public java.lang.Object get(intfield$) {
        switch (field$) {
            case 0:
                return left;
            case 1:
                return right;
            default:
                throw neworg.apache.avro.AvroRuntimeException("Bad index");
        }
    }
 
    // Used by DatumReader.  Applications should not call.
    @SuppressWarnings(value ="unchecked")
    public void put(int field$,java.lang.Object value$) {
        switch (field$) {
            case 0:
                left =(java.lang.CharSequence) value$;
                break;
            case 1:
                right =(java.lang.CharSequence) value$;
                break;
            default:
                throw neworg.apache.avro.AvroRuntimeException("Bad index");
        }
    }
 
    /**
     * Gets the value of the 'left'field.
     */
    public java.lang.CharSequencegetLeft() {
        return left;
    }
    
     /**
     * Sets the value of the 'left'field.
     *
     * @param value the value toset.
     */
    public voidsetLeft(java.lang.CharSequence value) {
        this.left = value;
    }
 
    /**
     * Gets the value of the 'right'field.
     */
    public java.lang.CharSequencegetRight() {
        return right;
    }
 
    /**
     * Sets the value of the 'right'field.
     *
     * @param value the value toset.
     */
    public voidsetRight(java.lang.CharSequence value) {
        this.right = value;
    }
}

為了兼容之前的版本生成了一組get，put方法，1.6.0后生成添加了getter/setter方法，還有一個與Builder的類，沒什么用已經被我刪掉

schama里的name里可以使用命名空間，如com.sweetop.styhadoop.StringPair，這樣生成的源代碼才會是帶package的。

那我們來看如果使用這個生成的類，和generic方式有什么不同：

package com.sweetop.styhadoop;
 
import junit.framework.Assert;
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.io.*;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
import org.junit.Test;
 
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
 
/**
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 */
 public class TestSprecificMapping {
    @Test
    public void test() throwsIOException {
        //因為已經生成StringPair的源代碼，所以不再使用schema了，直接調用setter和getter即可
        StringPair datum=newStringPair();
       datum.setLeft("L");
       datum.setRight("R");
 
        ByteArrayOutputStreamout=new ByteArrayOutputStream();
        //不再需要傳schema了，直接用StringPair作為范型和參數，
       DatumWriter<StringPair> writer=newSpecificDatumWriter<StringPair>(StringPair.class);
        Encoder encoder=EncoderFactory.get().binaryEncoder(out,null);
        writer.write(datum,encoder);
        encoder.flush();
        out.close();
 
       DatumReader<StringPair> reader=newSpecificDatumReader<StringPair>(StringPair.class);
        Decoder decoder=DecoderFactory.get().binaryDecoder(out.toByteArray(),null);
        StringPairresult=reader.read(null,decoder);
       Assert.assertEquals("L",result.getLeft().toString());
       Assert.assertEquals("R",result.getRight().toString());
    }
 }

同點總結一下：

schema->StringPair.class,     GenericRecord->StringPair。

4 AvroDatafile

4.1 datafile組成

datafile的組成如下圖：

datafile分為文件頭是數據塊，如果看圖還是不明白，那么看這個應該會很清楚，datafile文件頭的schema：

{"type": "record", "name":"org.apache.avro.file.Header",
 "fields" : [
   {"name":"magic", "type": {"type": "fixed","name": "Magic", "size": 4}},
   {"name":"meta", "type": {"type": "map","values": "bytes"}},
   {"name":"sync", "type": {"type": "fixed","name": "Sync", "size": 16}},
  ]
}

要注意的是16字節(jié)的同步標記，這個標記意味著datafile支持隨機讀，并且可以做分割，也意味著可以作為mapreduce的輸入。

DataFileReader可以通過同步標記去隨機讀datafile文件。

void   seek(long position)
Move to a specific, known synchronization point, one returned fromDataFileWriter.sync() while writing.
void   sync(long position)
Move to the next synchronization point after a position.

4.2 datafile寫操作

以代碼注釋的方式進行講解：

//首先創(chuàng)建一個擴展名為avro的文件（擴展名隨意，這里只是為了容易分辨）
File file = new File("data.avro");
//這行和前篇文章的代碼一致，創(chuàng)建一個Generic Record的datum寫入類
DatumWriter<GenericRecord> writer = newGenericDatumWriter<GenericRecord>(schema);
//和Encoder不同，DataFileWriter可以將avro數據寫入到文件中
DataFileWriter<GenericRecord>dataFileWriter = new DataFileWriter<GenericRecord>(writer);
//創(chuàng)建文件，并且寫入頭信息
dataFileWriter.create(schema,file);
//寫datum數據
dataFileWriter.append(datum);
dataFileWriter.append(datum);
dataFileWriter.close();

4.3 datafile讀操作

以代碼注釋的方式進行講解：

//這行也和前篇文章相同，Generic Record的datum讀取類，有點不一樣的就是這里不需要再傳入schema，因為schema已經包含在datafile的頭信息里:

DatumReader<GenericRecord> reader=newGenericDatumReader<GenericRecord>();
        //datafile文件的讀取類，指定文件和datumreader
        DataFileReader<GenericRecord>dataFileReader=new DataFileReader<GenericRecord>(file,reader);
        //測試下讀寫的schema是否一致
       Assert.assertEquals(schema,dataFileReader.getSchema());
        //遍歷GenericRecord
        for (GenericRecord record : dataFileReader){
           System.out.println("left="+record.get("left")+",right="+record.get("right"));
        }

5 Avro schema兼容

5.1 兼容條件

在實際的應用中，因為應用版本的問題經常遇到讀和寫的schema不相同的情況，幸運的是avro已經提供了相關的解決方案。

下面圖示說明：

5.2 Record兼容

在hadoop的實際應用中，更多是以record的形式進行交互，接下來我們重點講解下record的兼容。

首先從讀寫schema的角度取考慮，讀寫schema的不同無外乎就兩種，讀的schema比寫的schema多了一個field，讀的schema比寫的schema少了一個field，這兩種情況處理起來都很簡單。

先看下寫的schema：

{
   "type":"record",
   "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",
    "doc":"A pair ofstrings",
    "fields":[
       {"name":"left","type":"string"},
       {"name":"right","type":"string"}
    ]
}

1、增加了field的情況

增加了field后的schema：

{
   "type":"record",
   "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",
    "doc":"A pair ofstrings",
    "fields":[
       {"name":"left","type":"string"},
       {"name":"right","type":"string"},
       {"name":"description","type":"string","default":""}
    ]
}

用增加了field的schema取讀數據。

new GenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema)，第一個參數為寫的schema，第二個參數為讀的schema，

由于讀的是avro datafile，schema已經在文件的頭部指定，所以寫的schema可以忽略掉。

    @Test
    public void testAddField()throws IOException {
        //將schema從newStringPair.avsc文件中加載
        Schema.Parser parser = newSchema.Parser();
        Schema newSchema =parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/addStringPair.avsc"));
 
        File file = new File("data.avro");
       DatumReader<GenericRecord> reader = newGenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);
       DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = newDataFileReader<GenericRecord>(file, reader);
        for (GenericRecord record :dataFileReader) {
           System.out.println("left=" + record.get("left") +",right=" + record.get("right") + ",description="
                    +record.get("description"));
        }
    }

輸出結果為：

left=L,right=R,description=
left=L,right=R,description=

description用默認值空字符串代替。

2、減少了field的情況

減少了field的schema：

{
   "type":"record",
   "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",
    "doc":"A pair ofstrings",
    "fields":[
        {"name":"left","type":"string"}
    ]
}

用減少了field的schema取讀?。?/span>

   @Test
    public void testRemoveField()throws IOException {
        //將schema從StringPair.avsc文件中加載
        Schema.Parser parser = newSchema.Parser();
        Schema newSchema = parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/removeStringPair.avsc"));
 
        File file = newFile("data.avro");
       DatumReader<GenericRecord> reader = newGenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);
       DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = newDataFileReader<GenericRecord>(file, reader);
        for (GenericRecord record :dataFileReader) {
           System.out.println("left=" + record.get("left"));
        }
    }

輸出結果為：

left=L
left=L

刪除的field被忽略掉。

3、新舊版本schema

如果從新舊版本的角度取考慮。

新版本schema比舊版本schema增加了一個字段

1.新版本取讀舊版本的數據，使用新版本schema里新增field的默認值

2.舊版本讀新版本的數據，新版本schema里新增field被舊版本的忽略掉

新版本schema比舊版半schema較少了一個字段

1.新版本讀舊版本的數據，減少的field被新版本忽略掉

2.舊版本讀新版本的數據，舊版本的schema使用起被刪除field的默認值，如果沒有就會報錯，那么升級舊版本。

5.3 別名

別名是另一個用于schema兼容的方法，可以將寫的schema的field名字轉換成讀的schema的field，記住并不是加了aliases字段。

而是將寫的filed的name屬性變?yōu)閍liases，讀的時候只認name屬性。

來看下加了別名的schema：

{
   "type":"record",
   "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",
    "doc":"A pair ofstrings",
    "fields":[
       {"name":"first","type":"string","aliases":["left"]},
       {"name":"second","type":"string","aliases":["right"]}
    ]
}

使用別名schema去讀數據，這里不能再用left，right，而要用first，second：

   @Test
    public void testAliasesField()throws IOException {
        //將schema從StringPair.avsc文件中加載
        Schema.Parser parser = newSchema.Parser();
        Schema newSchema =parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/aliasesStringPair.avsc"));
 
        File file = newFile("data.avro");
       DatumReader<GenericRecord> reader = newGenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);
        DataFileReader<GenericRecord>dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, reader);
        for (GenericRecord record :dataFileReader) {
           System.out.println("first=" +record.get("first")+",second="+record.get("second"));
        }
    }

輸出結果為：

first=L,second=R
first=L,second=R