Avro Schema格式

本文主要是介绍Avro Schema格式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Avro Schema格式

Avro是一个数据序列化系统，主要用于支持大批量数据交换的应用。

特点：

• 支持二进制序列化方式，可以便捷、快速的处理大量数据；
• 动态语言有好，Avro提供的机制使动态语言可以方便的处理Avro数据

1.Avro Schema结构

{"type":"record","name":"aaa","namespace":"bbb","fields":[{"name":"ccc","type":"int","doc":"ccc","default":0},{"name":"ddd","type":"string","doc":"ddd","default":""}]
}

• “type”: “record” 必须栏位
• “name”: “aaa” 必须栏位，记录名
• “namespace”: “bbb” 包名
• “fields”: [] 必须栏位，列举所有属性，是json数组
  • “name”:“ccc” 必须栏位，属性名
  • “type”:“int” 必须栏位，属性类型
  • “doc”:“ccc” 属性文档
  • “default”:0 属性默认值，需要对应属性类型

2.简单数据类型

类型	说明
null	没有值
boolean	布尔值
int	32位有符号整数
long	64位有符号整数
float	单精度（32位）的IEEE 754浮点数
double	双精度（64位）的IEEE 754浮点数
bytes	8位无符号字节序列
string	字符串

3.复杂数据类型

1).Array

{"type":"record","name":"aaa","namespace":"bbb","fields":[{"name":"ccc","type":{"type": "array","items": "string","default": []}}]
}

“items”: “string” array中元素的数据类型

2).Record

{"name":"aaa","default":null,"type":["null",{"type":"array","default":[],"items":{"name":"bbb","type":"record","fields":[{"name":"ccc","type":"string","doc":"ccc","default":""},{"name":"ddd","type":"string","doc":"ddd","default":""}]}}]
}

示例为array和record嵌套使用，适用于一个对象的元素包含其他对象的场景

3).Enum

{"type":"record","name":"aaa","namespace":"bbb","fields":[{"name":"ccc","type":"enum","symbols":["0","1","2"]}]
}

symbols：字符串数组，所有的枚举值(必填)，不允许重复数据

4).Map

{"type":"record","name":"aaa","namespace":"bbb","fields":[{"name":"ccc","type":"map","values":"long"}]
}

map的key必须是string，示例为一个key为string，value为long的map

5).Union

组合类型，表示各种类型的组合，使用数组进行组合。比如[“null”, “string”]表示类型可以为null或者string。

Unions不能包含多个相同类型的Schema，除非是命名的record类型、命名的fixed类型和命名的enum类型。比如，如果unions中包含两个array类型，或者包含两个map类型都不允许；但是两个具有不同name的相同类型却可以。

6).Fixed

{"type":"record","name":"aaa","namespace":"bbb","fields":[{"name":"ccc","type":"fixed","size":16}]
}

size指声明的fixed类型数据为16字节

这篇关于Avro Schema格式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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