大数据开发要知道的关于AVRO的知识

            Avro是apache Avro的简称，其实是一个独立于编程语言的数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。干过大数据都知道，hadoop自身提供了一个轻量级的序列化的系统Writable.虽然这个Writable相比Java提供的系列化Serializable更加轻便简洁好用，但是Writable类型也有很多不足，比如缺乏语言的可移植性，不能让Writable类型处理的数据在java，C, C++,python等多种语言之前相互转换。而Avro正好解决了这个问题。

       当然市面上序列化系统也不止Avro一家，比如Apache旗下还有一个Thrift也是序列化系统，Google也自己开发一个Protocol Buffer系统。但是相比用的多的，好用的还是Avro.它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。

      关于Avro:数据序列化/反序列化(data serialization/deserialization)
      Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码。使用二进制编码会高效序列化，并且序列化后得到的结果会比较小；而JSON一般用于调试系统或是基于WEB的应用。对Avro数据序列化/反序列化时都需要对模式以深度优先(Depth-First)，从左到右(Left-to-Right)的遍历顺序来执行。
      Avro依赖模式(Schema)来实现数据结构定义。可以把模式理解为Java的类，它定义每个实例的结构，可以包含哪些属性。可以根据类来产生任意多个实例对象。对实例序列化操作时必须需要知道它的基本结构，也就需要参考类的信息。这里，根据模式产生的Avro对象类似于类的实例对象。每次序列化/反序列化时都需要知道模式的具体结构。所以，在Avro可用的一些场景下，如文件存储或是网络通信，都需要模式与数据同时存在。Avro数据以模式来读和写(文件或是网络)，并且写入的数据都不需要加入其它标识，这样序列化时速度快且结果内容少。由于程序可以直接根据模式来处理数据，所以Avro更适合于脚本语言的发挥。

    另外Avro数据文件支持压缩，并且是可切分的（对于MapReduce的输入格式至关重要）,同时我们大数据常用的数据处理框架，比如Pig,Hive,Crunch,Spark等都能读写Avro文件。