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。

 Avro官方文档所写,http://avro.apache.org/docs/current/index.html.

Avro简介

avro是一个数据序列化系统

提供了:

  • 丰富的数据结构
  • 紧凑的,快速的,二进制的数据格式
  • 一种文件格式,用于存储持久化数据
  • 远程过程调用系统(RPC)
  • 和动态语言的简单交互。并不需要为数据文件读写产生代码,也不需要使用或实现RPC协议。代码生成是一种优化方式,但是只对于静态语言有意义。

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的高新技术,诸如电商网站、人脸识别、无人驾驶、智能家居、智慧城市等等,不仅方面方便了人们的衣食住行,背后更是时时刻刻有大量的数据在经过各种各样的系统平台的采集、清晰、分析,而保证数据的低时延、高吞吐、安全性就显得尤为重要,Apache Avro本身通过Schema的方式序列化后进行二进制传输,一方面保证了数据的高速传输,另一方面保证了数据安全性,avro当前在各个行业的应用越来越广泛,如何对avro数据进行处理解析应用就格外重要,本文将演示如果序列化生成avro数据,并使用FlinkSQL进行解析。

本文是avro解析的demo,当前FlinkSQL仅适用于简单的avro数据解析,复杂嵌套avro数据暂时不支持。

场景介绍

本文主要介绍以下三个重点内容:

  • 如何序列化生成Avro数据
  • 如何反序列化解析Avro数据
  • 如何使用FlinkSQL解析Avro数据

前提条件

  • 了解avro是什么,可参考apache avro官网快速入门指南
  • 了解avro应用场景

操作步骤

1、新建avro maven工程项目,配置pom依赖

一文解析Apache Avro数据_第1张图片

pom文件内容如下:



    4.0.0

    com.huawei.bigdata
    avrodemo
    1.0-SNAPSHOT
    
        
            org.apache.avro
            avro
            1.8.1
        
        
            junit
            junit
            4.12
        
    

    
        
            
                org.apache.avro
                avro-maven-plugin
                1.8.1
                
                    
                        generate-sources
                        
                            schema
                        
                        
                            ${project.basedir}/src/main/avro/
                            ${project.basedir}/src/main/java/
                        
                    
                
            
            
                org.apache.maven.plugins
                maven-compiler-plugin
                
                    1.6
                    1.6
                
            
        
    

注意:以上pom文件配置了自动生成类的路径,即${project.basedir}/src/main/avro/和${project.basedir}/src/main/java/,这样配置之后,在执行mvn命令的时候,这个插件就会自动将此目录下的avsc schema生成类文件,并放到后者这个目录下。如果没有生成avro目录,手动创建一下即可。

2、定义schema

使用JSON为Avro定义schema。schema由基本类型(null,boolean, int, long, float, double, bytes 和string)和复杂类型(record, enum, array, map, union, 和fixed)组成。例如,以下定义一个user的schema,在main目录下创建一个avro目录,然后在avro目录下新建文件 user.avsc :

{"namespace": "lancoo.ecbdc.pre",
 "type": "record",
 "name": "User",
 "fields": [
     {"name": "name", "type": "string"},
     {"name": "favorite_number",  "type": ["int", "null"]},
     {"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]}
 ]
}

一文解析Apache Avro数据_第2张图片

3、编译schema

点击maven projects项目的compile进行编译,会自动在创建namespace路径和User类代码

一文解析Apache Avro数据_第3张图片

4、序列化

创建TestUser类,用于序列化生成数据

User user1 = new User();
user1.setName("Alyssa");
user1.setFavoriteNumber(256);
// Leave favorite col or null

// Alternate constructor
User user2 = new User("Ben", 7, "red");

// Construct via builder
User user3 = User.newBuilder()
        .setName("Charlie")
        .setFavoriteColor("blue")
        .setFavoriteNumber(null)
        .build();

// Serialize user1, user2 and user3 to disk
DatumWriter userDatumWriter = new SpecificDatumWriter(User.class);
DataFileWriter dataFileWriter = new DataFileWriter(userDatumWriter);
dataFileWriter.create(user1.getSchema(), new File("user_generic.avro"));
dataFileWriter.append(user1);
dataFileWriter.append(user2);
dataFileWriter.append(user3);
dataFileWriter.close();

执行序列化程序后,会在项目的同级目录下生成avro数据

一文解析Apache Avro数据_第4张图片

user_generic.avro内容如下:

Objavro.schema�{"type":"record","name":"User","namespace":"lancoo.ecbdc.pre","fields":[{"name":"name","type":"string"},{"name":"favorite_number","type":["int","null"]},{"name":"favorite_color","type":["string","null"]}]}

5、反序列化

通过反序列化代码解析avro数据

// Deserialize Users from disk
DatumReader userDatumReader = new SpecificDatumReader(User.class);
DataFileReader dataFileReader = new DataFileReader(new File("user_generic.avro"), userDatumReader);
User user = null;
while (dataFileReader.hasNext()) {
    // Reuse user object by passing it to next(). This saves us from
    // allocating and garbage collecting many objects for files with
    // many items.
    user = dataFileReader.next(user);
    System.out.println(user);
}

执行反序列化代码解析user_generic.avro

一文解析Apache Avro数据_第5张图片

avro数据解析成功。

6、将user_generic.avro上传至hdfs路径

hdfs dfs -mkdir -p /tmp/lztest/
hdfs dfs -put user_generic.avro /tmp/lztest/

7、配置flinkserver

准备avro jar包

将flink-sql-avro-*.jar、flink-sql-avro-confluent-registry-*.jar放入flinkserver lib,将下面的命令在所有flinkserver节点执行

cp /opt/huawei/Bigdata/FusionInsight_Flink_8.1.2/install/FusionInsight-Flink-1.12.2/flink/opt/flink-sql-avro*.jar /opt/huawei/Bigdata/FusionInsight_Flink_8.1.3/install/FusionInsight-Flink-1.12.2/flink/lib
chmod 500 flink-sql-avro*.jar
chown omm:wheel flink-sql-avro*.jar

一文解析Apache Avro数据_第6张图片

同时重启FlinkServer实例,重启完成后查看avro包是否被上传

hdfs dfs -ls /FusionInsight_FlinkServer/8.1.2-312005/lib

一文解析Apache Avro数据_第7张图片

8、编写FlinkSQL

CREATE TABLE testHdfs(
  name String,
  favorite_number int,
  favorite_color String
) WITH(
  'connector' = 'filesystem',
  'path' = 'hdfs:///tmp/lztest/user_generic.avro',
  'format' = 'avro'
);CREATE TABLE KafkaTable (
  name String,
  favorite_number int,
  favorite_color String
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'testavro',
  'properties.bootstrap.servers' = '96.10.2.1:21005',
  'properties.group.id' = 'testGroup',
  'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
  'format' = 'avro'
);
insert into
  KafkaTable
select
  *
from
  testHdfs;

一文解析Apache Avro数据_第8张图片

保存提交任务

9、查看对应topic中是否有数据

一文解析Apache Avro数据_第9张图片

FlinkSQL解析avro数据成功。

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