怎么解析apache avro数据？本篇文章给大家介绍一下序列化生成avro数据、反序列化解析avro数据、使用flinksql解析avro数据的方法，希望对大家有所帮助！
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>
<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/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();</user></user></user></user>
执行序列化程序后，会在项目的同级目录下生成avro数据
Apache Superset 是一个广泛采用的开源 BI 平台，用于 SQL 探索、图表构建和仪表板交付。当代理需要查询仓库数据、组装仪表板或使用成熟的分析界面解释指标而不是临时笔记本代码时，此技能非常有用。
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);
}</user></user></user></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。
【推荐：Apache使用教程】
