原文: https://www.douban.com/note/523340109/ Google protobuf: 优点  二进制消息,性能好/效率高(空间和时间效率都很不错)     proto文件生成目标代码,简单易用     序列化反序列化直接对应程序中的数据类,不需要解析后在进行映射(XML,JSON都是这种方式)     支持向前兼容(新加字段采用默认值)和向后兼容(忽略新加字段),简化升级     支持多种语言(可以把proto文件看做IDL文件)     Netty等一些框架集

文章发自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4170174.html  转发请注明     java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/avro/ipc/Responder   出现了这个异常,代表有依赖包没有找到...   avro-ipc 是这个,引用上这个就OK啦.  

http://www.tbdata.org/archives/1307 Avro和Thrift都是跨语言,基于二进制的高性能的通讯中间件. 它们都提供了数据序列化的功能和RPC服务. 总体功能上类似,但是哲学不一样. Thrift出自Facebook用于后台各个服务间的通讯,Thrift的设计强调统一的编程接口的多语言通讯框架. Avro出自Hadoop之父Doug Cutting, 在Thrift已经相当流行的情况下Avro的推出,其目标不仅是提供一套类似Thrift的通讯中间件更是要建立一个

h5 { text-indent: 0.71cm; margin-top: 0.49cm; margin-bottom: 0.51cm; direction: ltr; color: #000000; line-height: 155%; text-align: justify; page-break-inside: avoid; orphans: 0; widows: 0 } h5.western { font-family: "Times New Roman", serif; fo

h4 { text-indent: 0.71cm; margin-top: 0.49cm; margin-bottom: 0.51cm; direction: ltr; color: #000000; line-height: 155%; text-align: justify; page-break-inside: avoid; orphans: 0; widows: 0 } h4.western { font-family: "Arial", sans-serif; font-si

1 详细异常 org.apache.avro.AvroRemoteException: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused) at org.apache.avro.ipc.specific.SpecificRequestor.invoke(SpecificRequestor.java:88) at com.sun.proxy.$Proxy123.queryEvents(Unknown Source)

Hadoop基础-Apache Avro串行化的与反串行化 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Apache Avro简介 1>.Apache Avro的来源 Apache Avro 是一个中立性语言,它是有Hadoop之父Doug Cutting开发而来.因为hadoop的Writerable的串行化只支持Java语言,即非跨语言.所以Doug Cutting开发了Avro ,它是一个语言独立的数据结构,也就是说它是跨语言的. 2>.Avro特点 Apach

原文: http://blog.cloudera.com/blog/2009/11/avro-a-new-format-for-data-interchange/ 注:由于个人英语能力有限,翻译不准确,请指出.英语好,如有意愿一起翻译一些博客,请加qq 583368684 Apache Avro 最近加入了Hadoop项目的大家庭.Avro定义了一个数据格式,从设计上支持数据密集型应用,并且为多编程语言提供该格式支持. 背景 我们希望数据驱动的应用是动态.人们应该能够快速组合来自不同数据源的数据

//maven org.apache.avr 下载不完全 ,去maven   If you are using maven to build your jar, you need to add the following dependency: <dependency> <groupId>org.apache.avro</groupId> <artifactId>avro</artifactId> </dependency> 注意,e

Caused by: java.lang.RuntimeException: java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTargetException at org.apache.hadoop.hbase.client.HTableFactory.createHTableInterface(HTableFactory.java:43) at org.apache.hadoop.hbase.client.HTablePool.createHT

参考 Apache Avro™ 1.9.0 Specification Avro介绍 小而巧的数字压缩算法:zigzag   原始类型(Primitive Types) 类型名 描述 描述 二进制编码(Binary Encoding) 排序(Sort Order) null 空 no value 0字节(zero bytes) 总是相等 boolean 布尔值(0或1) a binary value 1字节,值是0(false)或者1(true) false在前,true在后 int 32位有符

为什么需要schema registry? 首先我们知道: Kafka将字节作为输入并发布 没有数据验证 但是: 如果Producer发送了bad data怎么办? 如果字段被重命名怎么办? 如果数据类型改变了怎么办? 这些情况都会导致consumer break 所以: 我们需要数据能够自我描述 我们需要能够在不破坏下游消费者的情况下演化数据 能够拒绝坏数据 为什么不在kafka broker收到消息时验证消息,而是使用schema registry? 由下面两幅图可以看到,schema re

摘要:本文将演示如果序列化生成avro数据,并使用FlinkSQL进行解析. 本文分享自华为云社区<[技术分享]Apache Avro数据的序列化.反序列&&FlinkSQL解析Avro数据>,作者: 南派三叔. 技术背景 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

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能

一.Kafka简介 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. 1.2 Kafka诞生 Kaf

一:介绍 1.官网 kafka.apache.org 2.产生 Kafka由 linked-in 开源  kafka-即是解决上述这类问题的一个框架,它实现了生产者和消费者之间的无缝连接.  kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system) 3.状况 Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统,它具备快速.可扩展.可持久化的特点. 它现在是Apache旗下的一个开源系统,作为

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 1 2 1 2 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之

一.kafka 简介 今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统