Файл Avro

Apache Avro — это система сериализации данных. Avro предоставляет следующие возможности:

• Обширные структуры данных.
• Компактный и быстрый двоичный формат данных.
• Файл контейнера для хранения постоянных данных.
• Удаленный вызов процедур (RPC).
• Простая интеграция с динамическими языками. Создание кода не требуется для чтения или записи файлов данных, а также для использования или реализации протоколов RPC. Создание кода в качестве дополнительной оптимизации, имеет смысл реализовать только для языков со статической типизацией.

Источник данных Avro поддерживает:

• Преобразование схемы: автоматическое преобразование между Apache Spark SQL и записями Avro.
• Секционирование: простое чтение и запись секционированных данных без дополнительной настройки.
• Сжатие: сжатие, используемое при записи Avro на диск. Поддерживаемые типы данных:uncompressed, snappy и deflate. Можно также указать уровень сжатия.
• Имена записей: имя записи и пространство имен путем передачи схемы параметров с recordName и recordNamespace.

См. также Потоковые операции чтения и записи данных Avro.

Настройка

Поведение источника данных Avro можно изменить с помощью различных параметров конфигурации.

Чтобы игнорировать файлы без расширения .avro при чтении, можно задать параметр avro.mapred.ignore.inputs.without.extension в конфигурации Hadoop. Значение по умолчанию — false.

spark
  .sparkContext
  .hadoopConfiguration
  .set("avro.mapred.ignore.inputs.without.extension", "true")

Чтобы настроить сжатие при записи, задайте следующие свойства Spark:

• Кодек сжатия: spark.sql.avro.compression.codec. Поддерживаемые кодеки: snappy и deflate. Кодек по умолчанию — snappy.
• Если используется кодек сжатия deflate, можно задать уровень сжатия следующим образом: spark.sql.avro.deflate.level. По умолчанию используется уровень -1.

Эти свойства можно задать в конфигурации Spark кластера или во время выполнения с помощью spark.conf.set(). Например:

spark.conf.set("spark.sql.avro.compression.codec", "deflate")
spark.conf.set("spark.sql.avro.deflate.level", "5")

Для Databricks Runtime 9.1 LTS и более поздних версий можно изменить поведение вывода схемы по умолчанию в Avro, указав параметр mergeSchema при чтении файлов. Если для mergeSchema задано значение true, не будет происходить вывод схемы чтения из одного файла.Вместо этого схема будет выводиться из набора файлов Avro в целевом каталоге и объединять их.

Поддерживаемые типы для типа Avro — > Преобразование Spark SQL

Эта библиотека поддерживает чтение всех типов Avro. В ней используется следующее сопоставление типов Avro с типами Spark SQL:

Типы объединения

Источник данных Avro поддерживает чтение типов union. Avro рассматривает следующие три типа как типы union:

• union(int, long) сопоставляется LongType.
• union(float, double) сопоставляется DoubleType.
• union(something, null), где something — любой поддерживаемый тип Avro. Он сопоставляется с тем же типом Spark SQL, что и something, при этом параметру nullable присваивается значение true.

Все остальные типы union являются сложными типами. Они сопоставляются с StructType, где именами полей являются member0, member1 и т. д. в соответствии с членами union. Этот процесс соответствует поведению при преобразовании между Avro и Parquet.

Логические типы

Источник данных Avro поддерживает чтение следующих логических типов Avro:

Поддерживаемые типы для Spark SQL > Преобразование Avro

Эта библиотека поддерживает запись всех типов Spark SQL в Avro. Для большинства типов сопоставление типов Spark с типами Avro происходит просто (например, IntegerType преобразуется в int). Ниже приведен список некоторых особых случаев.

Можно также указать всю выходную схему Avro с помощью параметра avroSchema, чтобы типы Spark SQL можно было преобразовать в другие типы Avro. Следующие преобразования не применяются по умолчанию, и для них требуется определенная пользователем схема Avro:

Примеры

В этих примерах используется файл episodes.avro.

Scala

// The Avro records are converted to Spark types, filtered, and
// then written back out as Avro records

val df = spark.read.format("avro").load("/tmp/episodes.avro")
df.filter("doctor > 5").write.format("avro").save("/tmp/output")

В этом примере показана пользовательская схема Avro:

import org.apache.avro.Schema

val schema = new Schema.Parser().parse(new File("episode.avsc"))

spark
  .read
  .format("avro")
  .option("avroSchema", schema.toString)
  .load("/tmp/episodes.avro")
  .show()

В этом примере показаны параметры сжатия Avro:

// configuration to use deflate compression
spark.conf.set("spark.sql.avro.compression.codec", "deflate")
spark.conf.set("spark.sql.avro.deflate.level", "5")

val df = spark.read.format("avro").load("/tmp/episodes.avro")

// writes out compressed Avro records
df.write.format("avro").save("/tmp/output")

В этом примере показаны секционированные записи Avro:

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().master("local").getOrCreate()

val df = spark.createDataFrame(
  Seq(
    (2012, 8, "Batman", 9.8),
    (2012, 8, "Hero", 8.7),
    (2012, 7, "Robot", 5.5),
    (2011, 7, "Git", 2.0))
  ).toDF("year", "month", "title", "rating")

df.toDF.write.format("avro").partitionBy("year", "month").save("/tmp/output")

В этом примере показаны имя записи и пространство имен:

val df = spark.read.format("avro").load("/tmp/episodes.avro")

val name = "AvroTest"
val namespace = "org.foo"
val parameters = Map("recordName" -> name, "recordNamespace" -> namespace)

df.write.options(parameters).format("avro").save("/tmp/output")

Python

# Create a DataFrame from a specified directory
df = spark.read.format("avro").load("/tmp/episodes.avro")

#  Saves the subset of the Avro records read in
subset = df.where("doctor > 5")
subset.write.format("avro").save("/tmp/output")

SQL

Чтобы запросить данные Avro в SQL, зарегистрируйте файл данных как таблицу или временное представление:

CREATE TEMPORARY VIEW episodes
USING avro
OPTIONS (path "/tmp/episodes.avro")

SELECT * from episodes

Пример записной книжки: чтение и запись файлов Avro

В следующей записной книжке показано, как читать и записывать файлы Avro.

Чтение и запись в записной книжке файлов Avro

Получить записную книжку