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開発元 | Apache Software Foundation |
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初版 | 2009年11月2日[1] |
最新版 |
1.11.3
/ 2023年9月23日[2] |
リポジトリ | Avro Repository |
プログラミング 言語 | Java、C、C++、C#、Perl、Python、PHP、Ruby |
種別 | Remote procedure callフレームワーク |
ライセンス | Apache License 2.0 |
公式サイト |
avro |
AvroはHadoop Hadoopで開発された行指向のRPCおよびデータシリアライゼーションフレームワークである。JSONを使用してデータ型とプロトコルを定義し、データをコンパクトなバイナリフォーマットにシリアル化する。主な用途は、永続化データのシリアル化フォーマット、Hadoopノード間の通信とHadoopサービスのクライアントプログラムのためのワイヤーフォーマットである。Avroはエンコードされるデータを構造化するためのスキーマを使用する。人間が編集するためのスキーマ言語(Avro IDL)とJSONを基にしたより機械可読なスキーマ言語の2種類がある[3]。
ThriftやProtocol Buffersに似ているが、スキーマが変更された場合でも(静的な型付き言語が必要でない限り)、コード生成プログラムを実行する必要はない。
Apache Spark SQLはデータソースとしてAvroにアクセスできる[4]。
Avroのオブジェクトコンテナファイルには次の要素から構成される[5]。
ファイルヘッダは次の要素から構成される。
データブロックに対しては、Avroはシリアル化エンコーディングとしてバイナリとJSONの2種類が指定できる[6]。ほとんどのアプリケーションはサイズが小さく高速なため、バイナリエンコーディングを使用している。デバッグとウェブベースのアプリケーションの場合はJSONエンコーディングが適切な場合もある。
AvroのスキーマはJSONを使用して定義される。スキーマは、プリミティブ型(null、boolean、int、long、float、double、bytes、string)と複合型(record、enum、array、map、union、fixed)から構成される[7]。
単純なスキーマの例:
{
"namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "favorite_number", "type": ["null", "int"]},
{"name": "favorite_color", "type": ["null", "string"]}
]
}
Avroのデータは対応するスキーマとともに保存することもできる。その場合、シリアル化されたデータ事前にスキーマを知らなくても読み込むことが可能である。
シリアライズ:[8]
import avro.schema
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter
# Need to know the schema to write. According to 1.8.2 of Apache Avro
schema = avro.schema.parse(open("user.avsc", "rb").read())
writer = DataFileWriter(open("users.avro", "wb"), DatumWriter(), schema)
writer.append({"name": "Alyssa", "favorite_number": 256})
writer.append({"name": "Ben", "favorite_number": 8, "favorite_color": "red"})
writer.close()
ファイルusers.avro
は、以下のように、JSONのスキーマとデータのコンパクトなバイナリ表現[9]を格納している。
$ od -v -t x1z users.avro
0000000 4f 62 6a 01 04 14 61 76 72 6f 2e 63 6f 64 65 63 >Obj...avro.codec<
0000020 08 6e 75 6c 6c 16 61 76 72 6f 2e 73 63 68 65 6d >.null.avro.schem<
0000040 61 ba 03 7b 22 74 79 70 65 22 3a 20 22 72 65 63 >a..{"type": "rec<
0000060 6f 72 64 22 2c 20 22 6e 61 6d 65 22 3a 20 22 55 >ord", "name": "U<
0000100 73 65 72 22 2c 20 22 6e 61 6d 65 73 70 61 63 65 >ser", "namespace<
0000120 22 3a 20 22 65 78 61 6d 70 6c 65 2e 61 76 72 6f >": "example.avro<
0000140 22 2c 20 22 66 69 65 6c 64 73 22 3a 20 5b 7b 22 >", "fields": [{"<
0000160 74 79 70 65 22 3a 20 22 73 74 72 69 6e 67 22 2c >type": "string",<
0000200 20 22 6e 61 6d 65 22 3a 20 22 6e 61 6d 65 22 7d > "name": "name"}<
0000220 2c 20 7b 22 74 79 70 65 22 3a 20 5b 22 69 6e 74 >, {"type": ["int<
0000240 22 2c 20 22 6e 75 6c 6c 22 5d 2c 20 22 6e 61 6d >", "null"], "nam<
0000260 65 22 3a 20 22 66 61 76 6f 72 69 74 65 5f 6e 75 >e": "favorite_nu<
0000300 6d 62 65 72 22 7d 2c 20 7b 22 74 79 70 65 22 3a >mber"}, {"type":<
0000320 20 5b 22 73 74 72 69 6e 67 22 2c 20 22 6e 75 6c > ["string", "nul<
0000340 6c 22 5d 2c 20 22 6e 61 6d 65 22 3a 20 22 66 61 >l"], "name": "fa<
0000360 76 6f 72 69 74 65 5f 63 6f 6c 6f 72 22 7d 5d 7d >vorite_color"}]}<
0000400 00 05 f9 a3 80 98 47 54 62 bf 68 95 a2 ab 42 ef >......GTb.h...B.<
0000420 24 04 2c 0c 41 6c 79 73 73 61 00 80 04 02 06 42 >$.,.Alyssa.....B<
0000440 65 6e 00 10 00 06 72 65 64 05 f9 a3 80 98 47 54 >en....red.....GT<
0000460 62 bf 68 95 a2 ab 42 ef 24 >b.h...B.$<
0000471
デシリアライズ:
# The schema is embedded in the data file
reader = DataFileReader(open("users.avro", "rb"), DatumReader())
for user in reader:
print(user)
reader.close()
このコードの出力は次のようになる。
{'name': 'Alyssa', 'favorite_number': 256, 'favorite_color': None}
{'name': 'Ben', 'favorite_number': 8, 'favorite_color': 'red'}
理論的にはどんな言語もAvroを使用できるが、以下の言語にはすでにAPI実装が存在する:[10][11]
Avroの型とプロトコル定義には、JSONのサポートに加えて、Avro IDL(旧称GenAvro)と呼ばれる実験的な[24]代替のインタフェース記述言語(IDL)構文のサポートも提供されている。このフォーマットは、より伝統的なIDLやプログラミング言語に慣れたユーザーが簡単に適応できるように設計されており、C/C++やProtocol Buffersなどに似た構文を持つ。
オリジナルのApache Avroのロゴは現在は倒産したイギリスの航空機製造会社Avro(元A.V. Roe and Company)に由来している[25]。
Apache Avroのロゴは2023年末にオリジナルのデザインに更新された[26]。