1. Backward Compatible change Backward:向后兼容,用新schema可以读取旧数据,有些字段没有数据,就用default 由于有了默认值,我们可以使用新schema读取旧数据。如果字段不存在,Avro将使用默认值 如果要向后兼容,新schema的新增栏位必须要有默认值 2. Forward Compatible change Forward: 向前兼容,用旧schema可以读取新...
和thrift这种每个字段有id的序列化框架不同,avro在schema变更(schema evolution)的时候,需要注意不能
Avro是一种面向大数据生态的高效数据序列化框架,其核心优势在于通过预定义模式(Schema)实现结构化数据的快速序列化与反序列化。该框架
使用avroSchemaEvolutionMode 选项启用架构演变。 下表描述了架构演变模式的选项:展开表 选项行为 none 默认。 忽略架构演变,作业继续。 restart 检测架构演变时引发 UnknownFieldException。 需要重启作业。备注 可以在流式处理作业之间更改此配置,并重复使用相同的检查点。 禁用架构演变可能会导致删除列。
模式演化是数据管理的一个非常重要的方面。 Hudi支持常见的模式演变场景，比如添加一个空字段或提升一个...
Hive表定义可以直接用avro schema来声明,Hive里用它来序列化日志文件,优点是可以直接用avro schema替代Hive本身表结构定义,这样能比较方便的解决schema evolution问题 在kafka和Flume 中也有很多使用avro的. flume主要的RPC source就是Avro source, 与 Avro sink, FlumeSDK等构成Flume内部通信 ...
在处理Avro契约与枚举的兼容性时,可以使用一些工具和技术来帮助实现兼容性检查和转换,例如Avro的Schema Evolution、Avro的Union类型、Avro的默认值等。 腾讯云提供了一系列与Avro相关的产品和服务,例如腾讯云消息队列CMQ、腾讯云数据同步DTS等,可以帮助用户在云计算环境中高效地处理Avro契约与枚举的兼容性。具体产品介绍和链...
Impala 如何处理 Avro Schema Evolution 从Impala 1.1 开始,Impala 可以处理采用模式演化的Avro 数据文件,其中同一个表中的不同数据文件使用略有不同的类型定义。(您将通过ALTER TABLE在Hive shell 中发出一条语句来执行模式演化操作。)任何已更改列的旧类型和新类型必须兼容,例如,列可能int以a开头,然后更改为 abig...
schema来声明，而且可以使用avro来序列化日志文件。这样做的好处是可以直接使用avro schema来替代Hive本身的表结构定义，从而比较方便地解决schema evolution问题。此外，在kafka和Flume中也有很多使用avro的场景。例如，Flume的主要RPC source是Avro source，与Avro sink、FlumeSDK等构成Flume内部通信。
英文原文地址martin.kleppmann.com/2012/12/05/schema-evolution-in-avro-protocol-buffers-thrift.html 当你希望将数据存储到文件或者通过网络传输的时候,你可能会发现自己将要经历以下几个阶段: 使用编程语言提供的内置序列化方案,比如Java serialization, Ruby的marshal,python的pickle等。或者你自己发明的格式。