hadoop深入研究:(十八)——Avro schema兼容

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兼容条件

在实际的应用中，因为应用版本的问题经常遇到读和写的schema不相同的情况，幸运的是avro已经提供了相关的解决方案。

下面图示说明：

record兼容

在hadoop的实际应用中，更多是以record的形式进行交互，接下来我们重点讲解下record的兼容。

首先从读写schema的角度取考虑，读写schema的不同无外乎就两种，读的schema比写的schema多了一个field，读的schema比写的schema少了一个field，这两种情况处理起来都很简单。

先看下写的schema：

{    "type":"record",    "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",    "doc":"A pair of strings",    "fields":[        {"name":"left","type":"string"},        {"name":"right","type":"string"}    ]}

增加了field的情况

增加了field后的schema

{    "type":"record",    "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",    "doc":"A pair of strings",    "fields":[        {"name":"left","type":"string"},        {"name":"right","type":"string"},        {"name":"description","type":"string","default":""}    ]}

用增加了field的schema取读数据。new GenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema)，第一个参数为写的schema，第二个参数为读的schema，

由于读的是avro datafile，schema已经在文件的头部指定，所以写的schema可以忽略掉。

    @Test    public void testAddField() throws IOException {        //将schema从newStringPair.avsc文件中加载        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();        Schema newSchema = parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/addStringPair.avsc"));        File file = new File("data.avro");        DatumReader<GenericRecord> reader = new GenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);        DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, reader);        for (GenericRecord record : dataFileReader) {            System.out.println("left=" + record.get("left") + ",right=" + record.get("right") + ",description="                    + record.get("description"));        }    }

输出结果为

left=L,right=R,description=left=L,right=R,description=

description用默认值空字符串代替

减少了field的情况

减少了field的schema

{    "type":"record",    "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",    "doc":"A pair of strings",    "fields":[        {"name":"left","type":"string"}    ]}

用减少了field的schema取读取

    @Test    public void testRemoveField() throws IOException {        //将schema从StringPair.avsc文件中加载        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();        Schema newSchema = parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/removeStringPair.avsc"));        File file = new File("data.avro");        DatumReader<GenericRecord> reader = new GenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);        DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, reader);        for (GenericRecord record : dataFileReader) {            System.out.println("left=" + record.get("left"));        }    }

输出结果为：

left=Lleft=L

删除的field被忽略掉

新旧版本schema

如果从新旧版本的角度取考虑。

新版本schema比旧版本schema增加了一个字段

1.新版本取读旧版本的数据，使用新版本schema里新增field的默认值

2.旧版本读新版本的数据，新版本schema里新增field被旧版本的忽略掉

新版本schema比旧版半schema较少了一个字段

1.新版本读旧版本的数据，减少的field被新版本忽略掉

2.旧版本读新版本的数据，旧版本的schema使用起被删除field的默认值，如果没有就会报错，那么升级旧版本

别名

别名是另一个用于schema兼容的方法，可以将写的schema的field名字转换成读的schema的field，记住并不是加了aliases字段。

而是将写的filed的name属性变为aliases，读的时候只认name属性。

来看下加了别名的schema

{    "type":"record",    "name":"com.sweetop.styhadoop.StringPair",    "doc":"A pair of strings",    "fields":[        {"name":"first","type":"string","aliases":["left"]},        {"name":"second","type":"string","aliases":["right"]}    ]}

使用别名schema去读数据，这里不能再用left，right，而要用first，second

    @Test    public void testAliasesField() throws IOException {        //将schema从StringPair.avsc文件中加载        Schema.Parser parser = new Schema.Parser();        Schema newSchema = parser.parse(getClass().getResourceAsStream("/aliasesStringPair.avsc"));        File file = new File("data.avro");        DatumReader<GenericRecord> reader = new GenericDatumReader<GenericRecord>(null, newSchema);        DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(file, reader);        for (GenericRecord record : dataFileReader) {            System.out.println("first=" + record.get("first")+",second="+record.get("second"));        }    }

输出结果

first=L,second=Rfirst=L,second=R