像兩個(gè)交流一樣要找一個(gè)互相能理解的語(yǔ)言, 在國(guó)內(nèi)為普通話, 跑國(guó)外多用英語(yǔ)相通, 兩個(gè)進(jìn)程間通信也需要找一個(gè)大家都能理解的數(shù)據(jù)格式. 簡(jiǎn)單的如 JSON, XML, 那是自我描述性格式, XML 有 Schema 定義, 但尚無(wú)正式的 JSON Schema 規(guī)范. 在講求效率的場(chǎng)合, 純文本式的數(shù)據(jù)交換格式無(wú)法滿足要求, 于是有二進(jìn)制的 Google Protobuf 和 Apache Avro. 在 Apache 的生態(tài)像 Hadoop, Kafka 中自然是選用 Avro.

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Avro 支持多種語(yǔ)言, 如 C, C++, C#, Java, PHP, Python 和 Ruby. 它使用 JSON 來(lái)定義 Schema, 通過(guò)工具可以由 Schema 生成相應(yīng)語(yǔ)言的數(shù)據(jù)對(duì)象, 比如 Java 的  avro-tools.jar. 這樣可以在跨進(jìn)程跨語(yǔ)言透明的實(shí)現(xiàn)為對(duì)象交換.

本文體驗(yàn) Java 環(huán)境中 Avro 數(shù)據(jù)格式的序列化與反序列化.

Avro Schema 文件就是數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)端的通信協(xié)議; 我們可以由 Schema 生成相應(yīng)的 Java 對(duì)象, 然后以具體的 Java 對(duì)象交換, 或者不生成 Java 對(duì)象而純粹以 GenericRecord 交互. 為操作數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單, 我們通常采用前一種方式, 即生成具體數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象. 閱讀全文 >>