这是系列博客，你应该从《hdfs系列 – Text格式与mapreduce》开始阅读。

由Hadoop工作组于2009年发布的Apache Avro，是一种基于行的、可高度拆分的数据格式。Avro能够支持多种编程语言。通常，它也被描述为类似于Java序列化的数据序列化系统。为了最大程度地减小文件大小、并提高效率，它将schema存储为JSON格式，而将数据存储为二进制格式。

Avro大家可能不熟悉，但是Protocolbuf大家应该都接触过，其实就是一个序列化协议。

总结Avro：

Avro通过JSON来描述一个对象的schema结构，然后就可以序列化或者反序列化为JAVA对象，没什么特殊的。
Avro除了能够序列化对象外，还定义了一种文件格式，可以把对象序列化到文件存储，并且能够对文件进行压缩和分片，适用于MR计算任务。

有了上述2个能力，我们可以利用Avro格式来存储数据与参与MR计算。

Maven依赖

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.avro</groupId>
            <artifactId>avro</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.avro/avro-mapred -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.avro</groupId>
            <artifactId>avro-mapred</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>

<groupId>org.apache.avro</groupId>

</dependency>

<groupId>org.apache.avro</groupId>

<artifactId>avro-mapred</artifactId>

</dependency>

包括Avro协议自身，以及avro对mapreduce框架的支持。

定义Avro schema

在maven项目的resources目录下放置一个user.avsc文件，描述avro结构体的schema：

{
	"type": "record",
	"name": "user",
	"doc": "user account",
	"fields": [{
			"name": "id",
			"type": "int"
		},
		{
			"name": "name",
			"type": "string"
		}
	]
}

{

"type": "record",

"name": "user",

"doc": "user account",

"fields": [{

"name": "id",

"type": "int"

{

"name": "name",

"type": "string"

}

]

}

类型为record结构体，名字叫做user，doc是个描述，fields是字段，每个字段有名字和类型。

该user.avsc文件会被mvn打包到jar里，稍后可以通过代码从classpath读取到这个文件。

HDFS程序

我们用avro协议和文件格式来读写文件。

package cc.yuerblog.fs;

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.file.CodecFactory;
import org.apache.avro.file.DataFileReader;
import org.apache.avro.file.DataFileWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumReader;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.mapred.FsInput;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

import java.io.IOException;

public class AvroFileTest {
    public void run(Configuration conf) throws IOException {
        // HDFS
        FileSystem dfs = FileSystem.get(conf);

        // 加载avro记录描述
        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
        Schema schema = parser.parse(getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("user.avsc"));

        // 文件路径
        Path path = new Path("/avro.txt");

        // 打开文件
        FSDataOutputStream out = dfs.create(path);

        // avro对象序列化
        DatumWriter ser = new GenericDatumWriter<GenericRecord>();
        // avro文件流编码
        DataFileWriter codecOut = new DataFileWriter<GenericRecord>(ser);
        codecOut.setCodec(CodecFactory.snappyCodec());  // 开启snappy压缩
        codecOut.setSyncInterval(10 * 1024 * 1024); // 10MB打一个sync marker，方便MR分片

        // 初始化avro文件
        codecOut.create(schema, out);

        // 写入1000行记录
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            GenericData.Record record = new GenericData.Record(schema);
            record.put("id", i);
            record.put("name", String.format("name-%d", i));
            codecOut.append(record);
        }
        codecOut.close();

        ////////////////

        // 读打开, 必须用avro这个api
        FsInput in = new FsInput(path, conf);
        // avro对象反序列化
        DatumReader de = new GenericDatumReader<GenericRecord>();
        // avro文件流解码
        DataFileReader codecIn = new DataFileReader<GenericRecord>(in, de);
        // 读取记录
        while (codecIn.hasNext()) {
            GenericRecord record = (GenericRecord) codecIn.next();
            System.out.printf("[Avro] id=%d name=%s\n", (Integer) record.get("id"), record.get("name"));
        }
        codecIn.close();
    }
}

package cc.yuerblog.fs;

import org.apache.avro.Schema;

import org.apache.avro.file.CodecFactory;

import org.apache.avro.file.DataFileReader;

import org.apache.avro.file.DataFileWriter;

import org.apache.avro.generic.GenericData;

import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;

import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;

import org.apache.avro.generic.GenericRecord;

import org.apache.avro.io.DatumReader;

import org.apache.avro.io.DatumWriter;

import org.apache.avro.mapred.FsInput;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import java.io.IOException;

public class AvroFileTest {

public void run(Configuration conf) throws IOException {

// HDFS

FileSystem dfs = FileSystem.get(conf);

// 加载avro记录描述

Schema.Parser parser = new Schema.Parser();

Schema schema = parser.parse(getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("user.avsc"));

// 文件路径

Path path = new Path("/avro.txt");

// 打开文件

FSDataOutputStream out = dfs.create(path);

// avro对象序列化

DatumWriter ser = new GenericDatumWriter<GenericRecord>();

// avro文件流编码

DataFileWriter codecOut = new DataFileWriter<GenericRecord>(ser);

codecOut.setCodec(CodecFactory.snappyCodec()); // 开启snappy压缩

codecOut.setSyncInterval(10 * 1024 * 1024); // 10MB打一个sync marker，方便MR分片

// 初始化avro文件

codecOut.create(schema, out);

// 写入1000行记录

for (int i = 0; i < 1000; i++) {

GenericData.Record record = new GenericData.Record(schema);

record.put("id", i);

record.put("name", String.format("name-%d", i));

codecOut.append(record);

}

codecOut.close();

////////////////

// 读打开, 必须用avro这个api

FsInput in = new FsInput(path, conf);

// avro对象反序列化

DatumReader de = new GenericDatumReader<GenericRecord>();

// avro文件流解码

DataFileReader codecIn = new DataFileReader<GenericRecord>(in, de);

// 读取记录

while (codecIn.hasNext()) {

GenericRecord record = (GenericRecord) codecIn.next();

System.out.printf("[Avro] id=%d name=%s\n", (Integer) record.get("id"), record.get("name"));

}

codecIn.close();

}

首先是加载schema，然后create一个输出文件流。

创建一个DatumWriter序列化对象，它会将GenericRecord通用结构体序列化为Avro二进制。

把上述对象序列化对象再交给DataFileWriter文件格式化对象，后续直接向该writer写入GenericRecord对象，将会自动的序列化为Avro并按Avro文件格式写入到磁盘文件。因为DataFileWriter负责Avro文件格式的处理，因此给它设置snappy压缩以及sync marker的写入间隔。

通过codecOut.create向打开的文件写入avro文件meta信息（比如schema、压缩、syncmaker间隔等），然后循环创建schema格式的Record对象，设置其id和name属性，通过append方法追加到avro文件。

读取类似，利用avro的FsInput打开文件，它会自动解析avro文件的meta信息，我们按照逆向流程配置GenericRecord类型的反序列化reader，然后再交给DataFileReader来解析avro文件。

最后循环迭代文件中的GenericRecord对象即可。

运行hdfs程序

执行方法与之前一样，我们看一下磁盘文件：

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -cat /avro.txt
Objavro.schema�{"type":"record","name":"user","doc":"user account","fields":[{"name":"id","type":"int"},{"name":"name","type":"string"}]}avro.codec
                                                                                                                                                   snappy{:�03��Ԉ"T&���P�T 
                                                                                                                                                                           name-0      1       2       4
       5

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -cat /avro.txt

Objavro.schema�{"type":"record","name":"user","doc":"user account","fields":[{"name":"id","type":"int"},{"name":"name","type":"string"}]}avro.codec

snappy{:�03��Ԉ"T&��P�T

name-0 1 2 4

是乱码的，但是也可以看出文件头部的meta信息，包括schema和codec是snappy。

尝试用-text解析显示它：

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -text /avro.txt
{"id":0,"name":"name-0"}
{"id":1,"name":"name-1"}
{"id":2,"name":"name-2"}
{"id":3,"name":"name-3"}
{"id":4,"name":"name-4"}
{"id":5,"name":"name-5"}
{"id":6,"name":"name-6"}
{"id":7,"name":"name-7"}
{"id":8,"name":"name-8"}
{"id":9,"name":"name-9"}

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -text /avro.txt

{"id":0,"name":"name-0"}

{"id":1,"name":"name-1"}

{"id":2,"name":"name-2"}

{"id":3,"name":"name-3"}

{"id":4,"name":"name-4"}

{"id":5,"name":"name-5"}

{"id":6,"name":"name-6"}

{"id":7,"name":"name-7"}

{"id":8,"name":"name-8"}

{"id":9,"name":"name-9"}

我们发现hadoop服务器默认就能解码avro格式的文件，看样是亲儿子。

同时我们注意到avro序列化协议与JSON是兼容的。

Mapreduce程序

该MR采用avro文件格式作为Mapper输入，中间K和V采用Avro对象序列化，最终Reducer输出继续采用Avro文件格式。

package cc.yuerblog.mr;

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.mapred.AvroKey;
import org.apache.avro.mapred.AvroValue;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroJob;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat;
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyOutputFormat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import java.io.IOException;

public class AvroMR {
    private static class Mapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<AvroKey<GenericData.Record>, NullWritable, AvroKey<GenericData.Record>, AvroValue<Long>> {
        @Override
        protected void map(AvroKey<GenericData.Record> key, NullWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Integer id = (Integer)key.datum().get("id");
            String name = (String)key.datum().get("name");
            System.out.printf("%d -> %s", id, name);

            Long val = new Long(1);
            context.write(key, new AvroValue<Long>(val));   // avro record -> 1次
        }
    }

    private static class Reducer extends org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<AvroKey<GenericData.Record>, AvroValue<Long>, AvroKey<GenericData.Record>, NullWritable> {
        @Override
        protected void reduce(AvroKey<GenericData.Record> key, Iterable<AvroValue<Long>> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            context.write(key, NullWritable.get()); // 原样输出avro record
        }
    }

package cc.yuerblog.mr;

import org.apache.avro.Schema;

import org.apache.avro.generic.GenericData;

import org.apache.avro.mapred.AvroKey;

import org.apache.avro.mapred.AvroValue;

import org.apache.avro.mapreduce.AvroJob;

import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat;

import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyOutputFormat;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;

import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import java.io.IOException;

public class AvroMR {

private static class Mapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<AvroKey<GenericData.Record>, NullWritable, AvroKey<GenericData.Record>, AvroValue<Long>> {

@Override

protected void map(AvroKey<GenericData.Record> key, NullWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

Integer id = (Integer)key.datum().get("id");

String name = (String)key.datum().get("name");

System.out.printf("%d -> %s", id, name);

Long val = new Long(1);

context.write(key, new AvroValue<Long>(val)); // avro record -> 1次

}

private static class Reducer extends org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer<AvroKey<GenericData.Record>, AvroValue<Long>, AvroKey<GenericData.Record>, NullWritable> {

@Override

protected void reduce(AvroKey<GenericData.Record> key, Iterable<AvroValue<Long>> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

context.write(key, NullWritable.get()); // 原样输出avro record

}

观察Mapper的输入K-V类型，会发现Avro InputFormat的RecordReader为Mapper喂入的只有K（就是avro对象），而V部分为NullWritable类型没实际作用。

注意GenericRecord类型不能直接用于MR的K而是要通过AvroKey包装一下变成Writable接口的实现才能与MR框架合作。

Mapper的输出K继续采用Avro序列化GenericRecord对象，V采用了Avro序列化的Long，其实V可以直接用LongWritable内置序列化而不必用Avro序列化。

Reducer的输出K继续采用Avro序列化的GenericRecord对象，V则NullWritable，这是Avro MR实现的约定，这样reducer输出的GenericReocrd对象就会被顺序写入Avro格式的文件中了。

    public void run(Configuration conf) throws Exception {
        Path input = new Path("/avro.txt");
        Path output = new Path("/avro-mr");

        // 删除之前的结果
        FileSystem.get(conf).delete(output, true);

        // 加载avro记录描述
        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
        Schema schema = parser.parse(getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("user.avsc"));

        // 创建Job
        Job job = Job.getInstance(conf, "AvroMR");
        job.setJarByClass(AvroMR.class); // mapper/reducer实现在该类内部，需要设置这个

        /// 输入
        AvroKeyInputFormat.addInputPath(job, input);   // 文件路径
        job.setInputFormatClass(AvroKeyInputFormat.class); // 文件格式
        job.setMapperClass(AvroMR.Mapper.class);   // mapper实现
        AvroJob.setMapOutputKeySchema(job, schema); // 中间输出key依旧是user结构
        AvroJob.setMapOutputValueSchema(job, Schema.create(Schema.Type.LONG));   // 中间输出value是avro序列化的long

        // 输出
        AvroKeyOutputFormat.setOutputPath(job, output);    // 文件路径
        AvroKeyOutputFormat.setCompressOutput(job, true);   // 输出压缩
        AvroKeyOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, SnappyCodec.class);   //  snappy压缩
        AvroJob.setOutputKeySchema(job, schema);    // 输出avro key的schema
        job.setOutputFormatClass(AvroKeyOutputFormat.class);   // 文件格式仅输出key
        job.setReducerClass(AvroMR.Reducer.class); // reducer实现

        // 等待任务执行，打印详情
        job.waitForCompletion(true);
    }

public void run(Configuration conf) throws Exception {

Path input = new Path("/avro.txt");

Path output = new Path("/avro-mr");

// 删除之前的结果

FileSystem.get(conf).delete(output, true);

// 加载avro记录描述

Schema.Parser parser = new Schema.Parser();

Schema schema = parser.parse(getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("user.avsc"));

// 创建Job

Job job = Job.getInstance(conf, "AvroMR");

job.setJarByClass(AvroMR.class); // mapper/reducer实现在该类内部，需要设置这个

/// 输入

AvroKeyInputFormat.addInputPath(job, input); // 文件路径

job.setInputFormatClass(AvroKeyInputFormat.class); // 文件格式

job.setMapperClass(AvroMR.Mapper.class); // mapper实现

AvroJob.setMapOutputKeySchema(job, schema); // 中间输出key依旧是user结构

AvroJob.setMapOutputValueSchema(job, Schema.create(Schema.Type.LONG)); // 中间输出value是avro序列化的long

// 输出

AvroKeyOutputFormat.setOutputPath(job, output); // 文件路径

AvroKeyOutputFormat.setCompressOutput(job, true); // 输出压缩

AvroKeyOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, SnappyCodec.class); // snappy压缩

AvroJob.setOutputKeySchema(job, schema); // 输出avro key的schema

job.setOutputFormatClass(AvroKeyOutputFormat.class); // 文件格式仅输出key

job.setReducerClass(AvroMR.Reducer.class); // reducer实现

// 等待任务执行，打印详情

job.waitForCompletion(true);

}

运行MR的时候也需要解析schema。

mapper：

AvroKeyInputFormat.addInputPath：输入路径
setInputFormatClass：Mapper输入为AvroKeyInputFormat文件格式，也就是把record反序列化传给Mapper的K。
setMapperClass：mapper实现。
setMapOutputKeySchema：mapper输出的K的avro schema，还是genericRecord
setMapOutputValueSchema：mapper输出的V的avro schema，是Long。

reducer：

AvroKeyOutputFormat.setOutputPath：输出路径
AvroKeyOutputFormat.setCompressOutput：输出avro文件开启压缩
AvroKeyOutputFormat.setOutputCompressorClass：采用snappy压缩
AvroJob.setOutputKeySchema：输出K的avro schema，仍旧是genericRecord。
job.setOutputFormatClass：输出格式，reducer的输出K作为avro的行记录。
setReducerClass：reducer实现。

运行mapreduce

输出文件如下：

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -ls /avro-mr
Found 2 items
-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2020-10-07 02:41 /avro-mr/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup       5359 2020-10-07 02:41 /avro-mr/part-r-00000.avro
root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -text /avro-mr/part-r-00000.avro
{"id":0,"name":"name-0"}
{"id":1,"name":"name-1"}
{"id":2,"name":"name-2"}
{"id":3,"name":"name-3"}
{"id":4,"name":"name-4"}
{"id":5,"name":"name-5"}
{"id":6,"name":"name-6"}
{"id":7,"name":"name-7"}
{"id":8,"name":"name-8"}

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -ls /avro-mr

Found 2 items

-rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2020-10-07 02:41 /avro-mr/_SUCCESS

-rw-r--r-- 1 root supergroup 5359 2020-10-07 02:41 /avro-mr/part-r-00000.avro

root@ubuntu:~/bigdata/demo# hdfs dfs -text /avro-mr/part-r-00000.avro

{"id":0,"name":"name-0"}

{"id":1,"name":"name-1"}

{"id":2,"name":"name-2"}

{"id":3,"name":"name-3"}

{"id":4,"name":"name-4"}

{"id":5,"name":"name-5"}

{"id":6,"name":"name-6"}

{"id":7,"name":"name-7"}

{"id":8,"name":"name-8"}

需要理解avro是一种对象序列化协议，同时也自带一种文件格式。

mapper的输入和reducer的输出同时涉及到avro对象序列化和avro文件格式。

mapper的输出K-V在这里仅仅用到了avro对象序列化，至于中间K-V的存储则是MR框架内置格式保存的，不需要我们关心。

如果文章帮助您解决了工作难题，您可以帮我点击屏幕上的任意广告，或者赞助少量费用来支持我的持续创作，谢谢~

鱼儿的博客

hdfs系列 – Avro格式与mapreduce

Maven依赖

定义Avro schema

HDFS程序

运行hdfs程序

Mapreduce程序

运行mapreduce

发表评论取消回复

Maven依赖

定义Avro schema

HDFS程序

运行hdfs程序

Mapreduce程序

运行mapreduce

发表评论 取消回复

发表评论取消回复