Apache Avro

3 月，跳不动了？>>> 大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。 LinkedIn,Microsoft和Netflix每天都用Kafka处理万亿级的信息。Kafka主要应用于实时信息流的大数据收集或者实时分析（或者两者兼有）。Kafka既可以为内存微服务提供持久性服务，也可以用于向复杂事件流系统和IoT/IFTTT式自动化系统反馈事件。 为什么是Kafka？ Kafka常用于实时流数据结构的实时分析。由于Kafka是一种快速、可扩展、可持久和高容错的发布-订阅消息系统（publish-subscribe messaging system），所以Kafka对于一些Use Case（有大数据量和高响应需求）的支持远好于JMS、RabbitMQ和AMQP。相比于那些工具，Kafka支持更高的吞吐量，更高的稳定性和副本（replication）特性。这使得它比传统的MOM更加适合跟踪服务调用（可以跟踪每次调用）或跟踪IoT传感器数据。 Kafka可以与Flume/Flafka、Spark Streaming、Storm、HBase、Flink以及Spark配合使用，用于实时获取、分析和处理流数据

kafka connect分布式部署 Apache Kafka 消息分发组件，数据采集后先入Kafka Schema Registry Schema管理服务，消息出入kafka、入hdfs时，给数据做序列化/反序列化处理。 Kafka Connect 提供kafka到其他存储的管道服务，此次焦点是从kafka到hdfs，并建立相关HIVE表。 Kafka Rest Proxy 提供kafka的Rest API服务。 Kafka Clients 提供Client编程所需SDK。 说明：以上服务除Apache kafka由Linkedin始创并开源，其他组件皆由Confluent公司开发并开源。上图解决方案由confluent提供。 基本逻辑步骤 数据通过Kafka Rest/Kafka Client写入Kafka； kafka Connect任务作为consumer从kafka订阅数据； kafka Connect任务建立HIVE表和hdfs文件的映射关系； kafka connect任务收到数据后，以指定格式，写入指定hdfs目录; 实际操作： 启动kafka服务 首先进行集群间ssh免密登陆 后期为了测压可控，自己单独搭建了，在所有节点启动 安装zookeeper 具体安装见博文 ZOOKEEPER安装及测试 安装kafka 可以采取集成或自己单独搭建 kafka

1，python的码农涉猎Hadoop，首选pyspark 2，开发spark应用，需要知道的几个点： 【1】SQL语句：insert into / overwirte 【2】DataFrame的常用API 【3】UDF函数 【4】Kafka组件使用 【5】Avro序列化 【6】RDD的坑：谨防嵌套使用 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/107574/blog/2962594

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目均可使用的 列式存储 格式，而与选择数据处理框架，数据模型或编程语言无关。 parquet文件的优势 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据，降低IO数据量。 压缩编码可以降低磁盘存储空间,由于同一列的数据类型是一样 的，可以使用不同的压缩编码。 只读取需要的列,支持向量运算,能够获取更好的扫描 性能。 Parquet适配多种计算框架,查询引擎(Hive、Impala 、pig 、IBMBigSQL等等); 计算框架（MapReduce、Spark、Kite 、Cascading等等);数据模型（Avro、Thrift、 ProtocolBuffers等） 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4427158/blog/3148945

0. Data Lake Analytics（DLA）简介 关于Data Lake的概念，更多阅读可以参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake 以及AWS和Azure关于Data Lake的解读： https://amazonaws-china.com/big-data/datalakes-and-analytics/what-is-a-data-lake/ https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/data-lake/ 终于，阿里云现在也有了自己的数据湖分析产品： https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics 可以点击申请使用（目前公测阶段还属于邀测模式，我们会尽快审批申请），体验本教程的TPC-H CSV数据格式的数据分析之旅。 产品文档： https://help.aliyun.com/product/70174.html 1. 开通Data Lake Analytics与OSS服务 如果您已经开通，可以跳过该步骤。如果没有开通，可以参考： https://help.aliyun.com/document_detail/70386.html 进行产品开通服务申请。 2. 下载TPC-H测试数据集 可以从这下载TPC-H

1.简介 本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。 1.1Apache Arvo是什么？ 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，下面我们通过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） 动态语言的简单集成 2.Avro数据生成 2.1定义Schema文件 1.下载avro-tools-1.8.1.jar Avro官网： http://avro.apache.org/ Avro版本：1.8.1 下载Avro相关jar包：avro-tools-1.8.1.jar 该jar包主要用户将定义好的schema文件生成对应的java文件 2.定义一个schema文件，命名为CustomerAdress.avsc { "namespace":"com.peach.arvo", "type": "record", "name": "CustomerAddress", "fields": [ {"name":"ca_address_sk","type":"long"}, {"name":"ca_address_id",

导入Hadoop相关源码，真是一件不容易的事情，各种错误，各种红，让你体验一下解决万里江山一片红的爽快！ 一、准备 1、相关软件 Hadoop源码 ：本人这里选择的是hadoop-2.7.1-src.tar.gz 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/ JDK ：2.7版本的Hadoop建议使用1.7的JDK。本人这里选择的是：jdk-7u80-windows-x64.exe Eclipse ：Oxygen.2 Release (4.7.2) Maven ：apache-maven-3.3.1.zip 下载地址：http://mirrors.shu.edu.cn/apache/maven/ 历史下载地址：https://archive.apache.org/dist/maven/binaries/ libprotoc ：protoc-2.5.0-win32.zip 推荐版本下载地址：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 2.5.0版本下载地址：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases?after=v3.0.0-alpha-4.1 2、安装 1．JDK 本人这里安装的是jdk-7u80

网络传输和数据存储中都离不开序列化 使用的是jute,性能更强的有 Apache Avro ,thrift,protobuf等序列化组件 序列化所在模块org.apache.jute compiler下面有 外层有接口 Index 是用来做什么的？ InputArchive 实现类BinaryInputArchive OutputArchive 实现类 BrinaryOutputArchive ToStringOutputArchive Record 外层有接口 Index 是做什么用的？ 来源： https://my.oschina.net/iioschina/blog/3110648

物联网设备终端种类繁杂，各厂商使用的编码格式各异，所以在接入物联网平台的时候就产生了统一数据格式的需求，以便平台之上的应用进行设备管理。 EMQ X 企业版 3.4.0 提供了 Schema Registry 功能，提供编解码能力。Schema Registry 管理编解码使用的 Schema、处理编码或解码请求并返回结果。Schema Registry 配合规则引擎，可适配各种场景的设备接入和规则设计。 数据格式 下图展示了 Schema Registry 的一个应用案例。多个设备上报不同格式的数据，经过 Schema Registry 解码之后，变为统一的内部格式，然后转发给后台应用。 [图1: 使用 Schema Registry 对设备数据进行编解码] 二进制格式支持 EMQ X 3.4.0 内置的 Schema Registry 数据格式包括 Avro 和 Protobuf 。Avro 和 Protobuf 是依赖 Schema 的数据格式，编码后的数据为二进制，使用 Schema Registry 解码后的内部数据格式(Map，稍后讲解) 可直接被规则引擎和其他插件使用。此外 Schema Registry 支持用户自定义的 (3rd-party) 编解码服务，通过 HTTP 或 TCP 回调的方式，进行更加贴近业务需求的编解码。 架构设计 Schema

Kafka连接器 是Apache Kafka®的一部分，提供数据存储与Kafka之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要使用JSON格式配置文件即可。目前已经有很多数据存储的连接器，仅举几例来说，包括 JDBC ， Elasticsearch ， IBM MQ ， S3 和 BigQuery 。 对于开发者，Kafka连接器有丰富的 API ，如有必要，可以 开发 自己的连接器。此外它还具有用于配置和管理连接器的 REST API 。 Kafka连接器本身是模块化的，提供了非常强大的满足集成需求的方法，部分关键组件包括： 连接器：定义了一组如何与数据存储集成的JAR文件； 转换器：处理数据的序列化和反序列化； 变换：传输过程中的消息处理（可选）。 围绕Kafka连接器，常见的错误或者误解之一是数据的序列化，这是Kafka连接器通过转换器进行处理的，下面会介绍它们的工作机制，并说明一些常见问题如何处理。 Kafka消息只是字节 Kafka消息是按照主题进行组织的。每条消息都是一个键/值对，不过Kafka就需要这些。当数据在Kafka中存储时都只是字节，这使得Kafka可以适用于各种场景，但这也意味着开发者有责任决定如何对数据进行序列化。 在配置Kafka连接器时，标准步骤的关键之一是序列化格式，要确保主题的读取方和写入方使用相同的序列化格式，否则会出现混乱和错误！ 常见的格式有很多