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文档简介

Hadoop大数据解决方案进阶应用Hadoop讲师：迪伦（北风网版权所有）Avro数据序列化系统(1)Flume日志集群构建什么是AvroAvro的特性课程目标日志集群构建Flume：日志收集HDFS/HBase：日志存储Hive：日志分析什么是Avro为了Hadoop的前途考虑，Doug

Cutting主导开发一套全新的序列化系统Avro，于09年加入Hadoop项目家族中Avro设计用于支持大批量数据交换的应用Avro可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式Avro的特性Avro的特性丰富的数据结构类型快速可压缩的二进制数据形式，对数据二进制序列化后可以节约数据存储空间和网络传输带宽存储持久数据的文件容器可以实现远程过程调用RPC简单的动态语言结合功能Avro支持跨编程语言实现（C,

C++,

C#，Java,

Python,Ruby,PHP）Avro依赖于模式（Schema），当Avro数据存储到文件中时，它的模式也随之存储Avro的模式主要由JSON对象来表示Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码Avro的主要作用Avro容器文件结构Avro为了便于MapReduce的处理定义了一种容器文件格式(Container

FileFormat)RPC使用Avro当在RPC中使用Avro时，服务器和客户端可以在握手连接时交换模式RPC使用Avro当在RPC中使用Avro时，服务器和客户端可以在握手连接时交换模式Avro与其他序列化系统的区别Avro提供与诸如Thrift和ProtocolBuffers等系统相似的功能，但是在一些基础方面还是有区别的动态类型整个数据的处理过程并不生成代码、静态数据类型未标记的数据减小了序列化的规模不需

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