Apache Avro# 1.8.2 Specification (Avro 1.8.2规范)二

Apache Avro# 1.8.2 Specification


3 数据序列化(Data Serialization)

Avro数据总是用它的schema来序列化。存储Avro数据的文件应该总是在同一文件中包含数据对应的schema。基于AvroRPC系统必须保证远端接收者有一份写入数据时所用的schema


由于写入数据时所用的schema在读取时总是可以获取的,Avro数据本身不带有类型信息。解析数据时需要schema


通常,序列化和反序列化都按照深度优先,从左到右的顺序遍历schema,当遇到基本类型时直接序列化。


3.1 编码

Avro指定两种序列化编码:二进制(binary)JSON。大多数应用程序会使用二进制编码,因为它更小更快。但是,对于调试和基于web的应用程序,采用JSON编码有时是比较合适的。


3.2 二进制编码

3.2.1 基本类型

基本类型的二进制编码如下:


  • null写入0字节

  • boolean写入1字节,其值为0false)或1true

  • intlong写入时使用变长的zig-zag编码。例如:


value

hex

0

00

-1

01

1

02

-2

03

2

04

...


-64

7f

64

80

...






  • float写入4字节。float被转换成32位整数,使用一种类似于java floatToIntBits的方法,再以little-endian格式编码。


  • double写入8字节。double被转换成64位整数,使用的方法类似于javadoubleToLongBits,然后以little-endian格式编码。


  • bytes被编码成一个long型值后面跟随多个字节的数据。

  • string被编码成一个long型值后面跟随多个字节的UTF-8编码的字符数据。

例如,3个字符的字符串"foo" 将被编码为long3(编码为十六进制06)跟随UTF-8

编码的f oo(十六进制字节66 6f 6f




3.2.2 复合类型


复合类型的二进制编码如下


3.2.2.1 Records


record按照声明时的顺序对字段的值进行编码。换句话说,record的编码正是与它的字段的编码是相关联的。字段值按照各自的schema编码。


例如,recordschema如下:

{

"type": "record",

"name": "test",

"fields" : [

{"name": "a", "type": "long"},

{"name": "b", "type": "string"}

]

}


这个schema的一个实例,a字段的值为27(编码为十六进制36b字段的值为"foo"(编码为十六进制的06 66 6f 6f),实例的编码只是这些字段的级联,即十六进制字节序列:

36 06 66 6f 6f


3.2.2.2 Enums

枚举用一个int来编码,表示symbolschema中的位置(位置从0开始)


例如,考虑如下enum

{"type": "enum", "name": "Foo", "symbols": ["A", "B", "C", "D"] }


这将由一个03之间取值的int值编码,0表示A3表示D


3.2.2.3 Arrays

数组被编码成一系列的块。每个块包含一个long型计数值,后面跟随计数值个数组项。计数值为0的块指示数组的结束。每一项都按照数组项的schema进行编码。


如果块的计数是负数,则使用它的绝对值,计数后面紧跟一个long型的块大小(block size),指示块的字节数。这个块大小允许快速跳过数据,例如将record投影到它的字段的一个子集时。



例如,数组的schema

{"type": "array", "items": "long"}


一个包含327的数组可以编码为long2(编码为十六进制04)紧跟long327(编码为06 36),以0结束:

04 06 36 00


块形式的表示法允许读写超过内存缓冲区大小的数组,因为在不需要知道数组的完整长度的情况下就可以写入数组的项。



3.2.2.4 Maps

map被编码为一系列的块。每个块包含一个long型计数值,后面跟随计数值个key/value对。一个计数为0的块指示map的结束。每个项按照map值的schema进行编码。


如果块的计数值是负数,则使用它的绝对值,计数值后紧跟一个long型块大小指示块的字节数。这个块大小允许快速跳过数据,例如将record投影到它的字段的一个子集时。



块形式的表示法允许读写超过内存缓冲区大小的map,因为在不需要知道map的完整长度的情况下就可以写入map的项。


3.2.2.5 Unions

union被编码为:首先是一个long型值指示union值在schema中的位置(从0开始计数)。然后根据union中指示位置处的schema编码union的值。


例如,union schema ["null","string"] 将会编码为:

  • null 编码为0 nullunion中的位置):

00

  • 字符串a”编码为1stringunion中的位置,编码为十六进制02),随后是字符串的编码:

02 02 61




3.2.2.6 Fixed

Fixed实例使用schema中声明的字节数进行编码。


3.3. JSON编码


union外,JSON编码与用于字段默认值的编码相同。


union值被编码为JSON如下:


  • 如果它的类型是null,则它被编码为JSON null


  • 否则,它被编码为一个包含一个name/value对的JSON对象,name为类型的名称,

value是递归编码的值。对于Avro的命名类型(record fixed enum)采用用户指定的名称,

对于其他类型采用类型的名称。


例如,union schema ["null","string","Foo"], Foo是一个record名,将会被编码为

  • null 编码为null

  • 字符串"a" 编码为{"string":"a"}

  • 一个Foo实例编码为{"Foo":{....}} , {....}指示Foo实例的JSON编码


注意,仍然需要一个schema来正确处理JSON编码的数据。例如,JSON编码不能区分intlongfloatdouble,recordsmapsenums和字符串等。


3.4 一对象编码(Single-object encoding)


在某些情况下,一个单一Avro序列化的对象需要长期存储。一个常见的例子是将Avro records储存在Apache Kafka topic中几周。


当一个schema发生改变后的一段时间内,这种持久化系统将包含使用不同schema编码的记录。因此需要知道编码record使用了哪个schema来支持schema的演进。大多数情况下,schema大到无法包含在消息中,因此儿进制包装格式可以更有效的支持用例。


3.4.1. 一对象编码规范


单一Avro对象编码如下:


  1. 一个两字节标记,C3 01,表明消息是Avro和使用该单一记录(single-record)格式(版本1


  1. 对象schema8字节little-endian CRC-64-AVRO


  1. 使用Avro二进制编码的Avro对象。


使用2字节标记的实现来确定是否是AVRO。这个检查可以帮助避免当消息不是用Avro编码时所做的无效查找----通过指纹(fingerprint)决定schema



原文地址:https://www.cnblogs.com/majianguo/p/7725027.html