【技术分享】Apache Avro数据的序列化、反序列&&FlinkSQL解析Avro数据

南派三叔 发表于 2021/12/30 16:40:49 2021/12/30
【摘要】 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...

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

  1. 新建avro maven工程项目,配置pom依赖

pom文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.huawei.bigdata</groupId>
    <artifactId>avrodemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.avro</groupId>
            <artifactId>avro</artifactId>
            <version>1.8.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.avro</groupId>
                <artifactId>avro-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.8.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>generate-sources</phase>
                        <goals>
                            <goal>schema</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <sourceDirectory>${project.basedir}/src/main/avro/</sourceDirectory>
                            <outputDirectory>${project.basedir}/src/main/java/</outputDirectory>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>1.6</source>
                    <target>1.6</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

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"]}
 ]
}

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

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 constructor
User user2 = new User("Ben", 7, "red");

// Construct via builder
User user3 = User.newBuilder()
        .setName("Charlie")
        .setFavoriteColor("blue")
        .setFavoriteNumber(null)
        .build();

// Serialize user1, user2 and user3 to disk
DatumWriter<User> userDatumWriter = new SpecificDatumWriter<User>(User.class);
DataFileWriter<User> dataFileWriter = new DataFileWriter<User>(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

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"]}]}

至此avro数据已经生成。

5.反序列化

通过反序列化代码解析avro数据

// Deserialize Users from disk
DatumReader<User> userDatumReader = new SpecificDatumReader<User>(User.class);
DataFileReader<User> dataFileReader = new DataFileReader<User>(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

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/

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/lib

chmod 500 flink-sql-avro*.jar

chown omm:wheel flink-sql-avro*.jar

  • 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

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 into
  KafkaTable
select
  *
from
  testHdfs;

保存提交任务

9.查看对应topic中是否有数据

FlinkSQL解析avro数据成功。

【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区),文章链接,文章作者等基本信息,否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件至:cloudbbs@huaweicloud.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。