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【一文解析Apache Avro数据】1、新建avro maven工程项目，配置pom依赖

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pom文件内容如下：
4.0.0com.huawei.bigdataavrodemo1.0-SNAPSHOT org.apache.avroavro1.8.1 junitjunit4.12 org.apache.avroavro-maven-plugin1.8.1generate-sourcesschema${project.basedir}/src/main/avro/${project.basedir}/src/main/java/org.apache.maven.pluginsmaven-compiler-plugin1.61.6 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"]} ]}

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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

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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 constructorUser user2 = new User("Ben", 7, "red");// Construct via builderUser user3 = User.newBuilder() .setName("Charlie") .setFavoriteColor("blue") .setFavoriteNumber(null) .build();// Serialize user1, user2 and user3 to diskDatumWriter 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
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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 diskDatumReader 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
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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/
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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/libchmod 500 flink-sql-avro*.jarchown omm:wheel flink-sql-avro*.jar
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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

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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 intoKafkaTableselect*fromtestHdfs;
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9、查看对应topic中是否有数据
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FlinkSQL解析avro数据成功。
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