数据序列化：ProtocolBuffers、Thrift与Avro的使用指南

### 数据序列化：Protocol Buffers、Thrift与Avro的使用指南 #### 1. Protocol Buffers在Hadoop中的应用 Protocol Buffers是由Google开发者发明的，用于在多语言服务之间以紧凑高效的方式交换数据。目前，它已成为Google事实上的数据格式，在Google内部，有超过48,000种不同的消息类型，定义在超过12,000个.proto文件中。 不过，自2008年以来，一直有关于在MapReduce中添加对Protocol Buffers原生支持的需求，但至今尚未实现。因此，在Hadoop中使用Protocol Buffers时，需要采用一些替代方法： - **使用SequenceFiles编码**：可以将Protocol Buffers对象以二进制形式序列化到SequenceFiles中。示例代码如下： ```java job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Stock.class); job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class); ProtobufSerialization.register(job.getConfiguration()); public static class PbMapper extends Mapper<Text, Stock, Text, Stock> { @Override protected void map(Text key, Stock value, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, value); } } public static class PbReducer extends Reducer<Text, Stock, Text, Stock> { @Override protected void reduce(Text symbol, Iterable<Stock> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { for (Stock stock : values) { context.write(symbol, stock); } } } ``` 操作步骤如下： 1. 编写SequenceFile： ```bash $ hip hip.ch3.seqfile.protobuf.SequenceFileProtobufWriter \ --input test-data/stocks.txt \ --output stocks.pb ``` 2. 运行MapReduce作业： ```bash $ hip hip.ch3.seqfile.protobuf.SequenceFileProtobufMapReduce \ --input stocks.pb \ --output output ``` 3. 查看作业输出内容： ```bash $ hip hip.ch3.seqfile.protobuf.SequenceFileProtobufReader \ --input output/part-r-00000 ``` - **使用Elephant Bird**：这是Twitter的一个开源项目，它在自己的二进制文件格式中支持Protocol Buffers。不过使用它需要依赖LZOP。 - **使用Parquet**：Parquet是一种列式文件格式，它支持Protocol Buffers对象模型，允许将Protocol Buffers数据以列式形式读写。推荐使用Parquet来处理Protocol Buffers数据，因为它不仅能原生处理Protocol Buffers，还能与众多Hadoop工具集成。 #### 2. Thrift在Hadoop中的应用 Thrift是由Facebook创建的，用于高效的数据表示和传输。Facebook在搜索、日志记录和广告平台等多个应用中使用Thrift。 与Protocol Buffers类似，Thrift在MapReduce中也没有开箱即用的支持，同样可以采用上述三种方法来处理Thrift数据，并且也推荐使用Parquet作为文件格式。 #### 3. Avro的概述 Avro是由Doug Cutting创建的，它是一个数据序列化和RPC库，旨在提高MapReduce中的数据交换、互操作性和版本控制能力。Avro采用紧凑的二进制数据格式，还可以选择对数据进行压缩，从而实现快速的序列化。与Protocol Buffers类似，Avro也有模式的概念，但它的代码生成是可选的，并且会将模式嵌入到容器文件格式中，方便动态发现和数据交互。 Avro文件格式如下： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(Header):::process --> B(Magic):::process A --> C(Metadata):::process A --> D(Sync):::process E(Data):::process --> F(Block 1):::process E --> G(Block 2):::process E --> H(Block 3):::process E --> I(...):::process ``` - **Magic**：三个字节“Obj”，用于标识文件为Avro文件。 - **Metadata**：包含模式和压缩编解码器等信息。 - **Sync**：一个随机生成的同步标记，用于分隔数据块。 - **Block**：每个数据块包含一定数量的Avro记录，默认大小为16 KB。 #### 4. Avro的模式和代码生成 Avro有通用数据和特定数据的概念： - **通用数据**：允许在不了解模式细节的情况下，以较低的级别处理数据。 - **特定数据**：使用代码生成的Avro原语来处理数据，提供了一种简单且类型安全的方式。 以下是使用特定数据的具体步骤： - **定义Avro模式**：以JSON形式编写模式，示例如下： ```json { "name": "Stock", "type": "record", "namespace": "hip.ch3.avro.gen", "fields": [ {"name": "symbol", "type": "string"}, {"name": "date", "type": "string"}, {"name": "open", "type": "double"}, {"name": "high", "type": "double"}, {"name": "low", "type": "double"}, {"name": "close", "type": "double"}, {"name": "volume", "type": "int"}, {"name": "adjClose", "type": "double"} ] } ``` - **生成Java代码**：使用Avro工具生成代码，命令如下： ```bash $ cd $HIP_HOME && mkdir src && cd src $ jar -xvf ../hip-2.0.0-sources.jar $ cd .. $ java -jar $HIP_HOME/lib/avro-tools-1.7.4.jar \ compile schema \ $HIP_HOME/src/hip/ch3/avro/stock.avsc \ $HIP_HOME/src/hip/ch3/avro/stockavg.avsc \ $HIP_HOME/src/ ``` - **写入Avro容器文件**：示例代码如下： ```java DataFileWriter<Stock> writer = new DataFileWriter<Stock>( new SpecificDatumWriter<Stock>()); writer.setCodec(CodecFactory.snappyCod ```