AVRO는 스키마 기반 접근 방식을 활용하고 모든 필드에 대한 널 마커를 명시 적으로 저장할 필요가 없음으로써 널 값을 효율적으로 처리합니다. AVRO는 널 값을 나타내는 공간을 전용 할 수있는 일부 형식과 달리 실제 값이있는 필드에 대한 데이터 만 저장합니다. 필드가 null이면 인코딩 된 데이터에서 단순히 생략됩니다. 이는 스키마가 이미 예상 필드를 정의하기 때문에 디코딩 중에 필드가 없으면 널 값을 의미합니다. 이 누락은 더 작은 파일 크기에 직접 기여합니다. 디코더는 스키마를 사용하여 어떤 필드가 존재하고 암시 적으로 무효인지 이해합니다. 이 메커니즘은 모든 잠재적 인 널 필드에 대해 명백한 널 표시기를 저장하는 것보다 훨씬 우주 효율적입니다.
AVRO는 파일 크기에 영향을 미치지 않으면 서 널 값을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 스키마는 청사진 역할을하여 데이터의 구조를 정의합니다. 데이터를 인코딩 할 때 AVRO는 NULL이 아닌 필드의 값 만 기록합니다. 스키마에 대해 해석 될 때 인코딩 된 데이터에 필드가 없으면 널 값으로 해석됩니다. 이렇게하면 NULL 마커를 명시 적으로 저장하는 오버 헤드가 제거됩니다. 이 접근법은 파일에 불필요한 바이트를 쓰지 않기 때문에 파일 크기가 작고 처리 시간이 빠르기 때문에 매우 효율적입니다. 스키마는 널 상태를 암시 적으로 전달하므로 데이터 자체 내에서 NULL의 명시 적 표현을 피합니다. 이것은 널 값이 특정 비트 패턴 또는 전용 널 마커로 표현되는 형식과 대조적입니다. 전체 파일 크기에 추가됩니다.
AVRO Schemas에서 NULL 값을 나타내는 모범 사례는 무엇입니까?
Avro Schemas에서 NULL 값을 처리 할 때 데이터 무결성과 읽기를 처리 할 때 데이터 무결성과 읽기를 보장하기 위해 데이터 무결성을 보장합니다.
- nullability를 명시 적으로 정의하십시오 : avro 스키마에서 유형을 사용하여 필드가 null이 될 수 있음을 명시 적으로 선언하십시오. 이것은 널 값의 가능성을 스키마로 작업하는 사람에게 분명히 전달합니다. 예를 들면 :
null
. 이는 가 문자열 또는 null 일 수 있음을 나타냅니다."myField": {"type": ["null", "string"]}
myField
적절한 데이터 유형 사용 : 잠재적 널 값을 처리하는 데 적합한 데이터 유형을 선택하십시오. 예를 들어, 필드에 숫자를 포함하거나 결석 할 수있는 경우 - 와 같은 노조 유형을 사용하는 것이 특수 숫자 값 (-1 또는 0)으로 null을 나타내는 것보다 낫습니다. 이것은 모호성과 잠재적 데이터 손상을 피합니다. 스키마를 문서화하십시오. 스키마 내에서 널 값의 의미를 명확하게 문서화하십시오. 각 필드에 대한 널 값의 의미를 설명하십시오. 이것은 명확성을 보장하고 오해를 방지합니다. 스키마 파일 내에서 주석을 사용하여 컨텍스트를 제공합니다.
["null", "int"]
스키마 일관성 유지 : 스키마의 무효 성을 자주 변경하지 마십시오. 널 값의 일관되지 않은 처리는 데이터 진화 및 처리 중에 문제를 일으킬 수 있습니다. 신중한 스키마 버전 및 마이그레이션 전략이 중요합니다. - 스키마 레지스트리 사용 : AVRO 스키마를 관리하기 위해 스키마 레지스트리를 사용하십시오. 이것은 데이터의 생산자와 소비자 모두에 대한 스키마 일관성, 버전 제어 및 스키마 정의에 대한 쉽게 액세스 할 수 있도록 도와줍니다. avro 파일 스토리지를 최적화하여 널 값으로 소비되는 공간을 최소화 할 수 있습니까?
- avro는 Omission 값을 통해 소비되는 공간을 최소화 할 수 있지만 여전히 일부 최적화 할 수 있습니다.
- 스키마 설계 : 스키마를 신중하게 설계하는 것이 가장 중요합니다. 특히 큰 경우 자주 늘어나는 필드를 포함하지 마십시오. 필드가 거의 항상 널 인 경우, 잠재적 인 비 널 값이 중요하지 않은 한 스키마에서 제거하는 것을 고려하십시오. 데이터 압축 :
- 효율적인 압축 알고리즘을 사용하십시오. AVRO는 다양한 압축 코덱 (예 : Snappy, Deflate, BZIP2)을 지원합니다. 올바른 코덱을 선택하면 상당수의 널 값이 있더라도 파일 크기를 크게 줄일 수 있습니다. 압축 비율과 처리 속도 사이의 최적 균형을 찾는 데 다른 코덱을 사용한 실험이 권장됩니다. 데이터 파티셔닝 : 특정 서브 세트에서 NULL 값의 유병률이 높은 데이터가있는 경우 데이터를 유사한 데이터를 함께 그룹화하기 위해 데이터를 분할하는 것을 고려하십시오. 이것은 압축의 효과를 향상시키고 전체 스토리지 발자국을 줄일 수 있습니다. 요약하면, Avro의 고유 한 설계는 이미 널 값을 효율적으로 다루고 있습니다. 스키마 설계, 압축 및 데이터 파티션에 중점을두면 스토리지를 더욱 최적화 할 수 있지만, 1 차 이득은 인코딩 된 데이터에서 널 값을 생략하는 기본 메커니즘을 통해 실현됩니다.
위 내용은 AVRO : 파일에 NULL 값을 저장합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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