Apache Avro è un sistema di serializzazione dei dati creato da Doug Cutting, il creatore di Apache Hadoop. È un formato di dati binari utilizzato per serializzare gli oggetti di dati. Avro è utilizzato come formato di scambio dati in molte applicazioni, tra cui Apache Kafka, Apache Spark e Apache Hadoop. Avro è un progetto open source e viene mantenuto dalla Apache Software Foundation.
Apache Avro è un sistema di serializzazione dei dati che li memorizza in un formato binario compatto. È stato progettato per fornire una serializzazione efficiente e compatta degli oggetti di dati ed è utilizzato in molte applicazioni. Avro supporta diversi linguaggi, tra cui Java, C, Python e JavaScript. È inoltre progettato per essere indipendente dal linguaggio e può essere utilizzato in sistemi distribuiti e non distribuiti.
Avro offre una serie di vantaggi alle applicazioni che lo utilizzano. È altamente efficiente e utilizza un formato binario compatto che riduce la quantità di dati da memorizzare. Avro è anche indipendente dal linguaggio e può essere utilizzato in molte applicazioni diverse. Inoltre, Avro è un progetto open source e viene mantenuto dalla Apache Software Foundation.
Avro si basa su un approccio basato su schemi. Memorizza i dati in un formato binario compatto basato sullo schema. Lo schema definisce la struttura dei dati e viene utilizzato per codificare e decodificare gli oggetti di dati. Avro supporta anche le chiamate di procedura remote (RPC), che consentono alle applicazioni di scambiare dati in rete.
Avro offre diversi vantaggi rispetto ad altri sistemi di serializzazione dei dati. È altamente efficiente e utilizza un formato binario compatto che riduce la quantità di dati da memorizzare. Inoltre, Avro è indipendente dal linguaggio e può essere utilizzato in molte applicazioni diverse. Avro supporta anche le chiamate di procedura remote, rendendo più semplice lo scambio di dati tra le applicazioni.
Avro ha anche alcuni svantaggi. Non è efficiente come altri sistemi di serializzazione dei dati, come i Protocol Buffers. Inoltre, Avro non supporta schemi dinamici, il che significa che la struttura dei dati deve essere nota in anticipo.
I casi d'uso di Avro sono numerosi. È comunemente usato nei sistemi distribuiti, come Apache Kafka e Apache Hadoop. Inoltre, Avro è utilizzato nelle applicazioni che devono scambiare dati in rete, come le chiamate di procedura remote. Avro è anche utilizzato in molti servizi web, come Google Cloud Dataflow.
Esistono diverse alternative ad Apache Avro. Protocol Buffers è un popolare sistema di serializzazione dei dati utilizzato da molte applicazioni. Apache Thrift è un'altra opzione simile ad Avro. Anche JSON è un sistema di serializzazione dei dati molto diffuso e utilizzato in molte applicazioni.
Apache Avro è un sistema di serializzazione dei dati utilizzato in molte applicazioni. È altamente efficiente e utilizza un formato binario compatto. Avro è indipendente dal linguaggio e può essere utilizzato sia in sistemi distribuiti che non distribuiti. Avro è un progetto open source e viene mantenuto dalla Apache Software Foundation. Esistono molti casi d'uso per Avro e diverse alternative che possono essere utilizzate.
Ci sono diverse differenze tra Avro e parquet:
Avro è un formato basato sulle righe, mentre parquet è un formato basato sulle colonne.
Avro utilizza uno schema per definire la struttura dei dati, mentre parquet utilizza schemi autodescrittivi.
Avro è progettato per essere efficiente sia in termini di memorizzazione che di elaborazione, mentre parquet è progettato per essere efficiente in termini di memorizzazione.
Avro supporta schemi sia dinamici che statici, mentre parquet supporta solo schemi statici.
Gli schemi Avro sono definiti in JSON, mentre gli schemi parquet sono definiti in Thrift.
Uno schema Apache Avro è una struttura di dati indipendente dal linguaggio che definisce il formato dei dati utilizzati nel formato di file Apache Avro. È simile a uno schema JSON, ma utilizza un formato più compatto, ottimizzato per un'analisi più rapida e per ridurre le dimensioni dei file.
Esistono diversi modi per convertire Avro in JSON. Un modo è usare uno strumento come il convertitore Avro-JSON del progetto Apache Avro. Questo strumento prende in input un file Avro e produce un file JSON. Un altro modo è utilizzare uno strumento come il convertitore json-avro del progetto clj-avro. Questo strumento prende in input un file JSON e produce un file Avro.
Sì, Kafka usa Avro. Avro è un sistema di serializzazione dei dati che consente a Kafka di scambiare dati con altri sistemi in modo privo di schema. In questo modo è facile aggiungere nuovi tipi di dati ed evolvere quelli esistenti senza dover ricompilare il codice che li utilizza.
Ci sono alcune ragioni per usare Avro invece di JSON. Uno di questi è che Avro ha uno schema, il che significa che i dati sono sempre strutturati in modo prevedibile. Questo può essere utile quando i dati devono essere passati tra sistemi diversi, perché è più facile garantire che i dati vengano interpretati correttamente. Un'altra ragione è che Avro supporta la compressione, che consente di risparmiare spazio quando si memorizzano i dati o si trasmettono in rete. Infine, Avro supporta più lingue, il che può essere utile se si ha bisogno di lavorare con dati in più lingue.