高效的数据处理对于依赖大数据分析做出明智决策的企业和组织至关重要。显著影响数据处理性能的一个关键因素是数据的存储格式。本文探讨了不同存储格式（特别是Parquet、Avro和ORC）对GoogleCloudPlatform（GCP）上大数据环境中查询性能和成本的影响。本文提供了基准测试，讨论了成本

支持的Formats1.概述Format定义如何对Record进行编码以进行存储，目前支持以下格式：AvroAzureTableHadoopParquetTextfiles2.AvroformatFlink内置支持ApacheAvro格式，Flink的序列化框架可以处理基于Avroschemas生成的类，为了能够使用Avroformat，需要添

1、处理器QueryDatabaseTable，该组件生成一个SQL查询，或者使用用户提供的语句，并执行它以获取所有在指定的最大值列中值大于先前所见最大值的行。查询结果将被转换为Avro格式，如下图所示： 本示例通过QueryDatabaseTable处理器连接数据库查询表数据，然后连接到LogMessage打印日志

1、上一节课我们学习了avroinput，本节课我们一起学习下avroout步骤。本节课通过jsoninput加载json文件，通过avroout生成avro二进制文件，写日志步骤打印日志。将jsoninput、avrooutput、写日志三个步骤拖到画布，然后连线，如下图所示：jsoninput步骤不在过多讲解，不了解的可以学

1、我们在学习nifi的过程中有接触到Avroschema，当时我在想kettle应该也支持Avro，果不其然kettle也是支持Avro文件的读和写的。今天我们一起来学习下kettle中如何使用Avroinput读步骤。对Avro不了解的，可以学习文章ETL工具-nifi干货系列第四讲Avroschema序列化框架。打开spoo

一、在使用nifi的过程中会使用到遇到avroschema、avrodata、avroReader、avroWriter等，所以本节课和大家一起学习下avro相关知识。 二、什么是AvroApacheAvro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。三、什么

1.1  创建avro.conf#Namethecomponentsonthisagenta1.sources=r1a1.sinks=k1a1.channels=c1#Describe/configurethesourcea1.sources.r1.type=avroa1.sources.r1.channels=c1a1.sources.r1.bind=0.0.0.0a1.sources.r1.port=4141#Describet

1.背景介绍Avro是一个开源的数据序列化框架，它可以在多种编程语言之间交换结构化数据。Avro的设计目标是提供一种简单、高效、可扩展的数据序列化和反序列化方法，同时支持数据的schemaevolution（架构演进）。Avro的核心组件包括Avro数据模型、数据序列化和反序列化的实现、以及数

{"name":"UEProcedures","type":"record","fields":[{"name":"imsi","type":"string"},{"name":"time_at","type":&quo

前言这周主要是学习使用Flink,其中有一部分学习的内容就是生成parquet。Flink自身提供的文档写了个大概，但是真要自己动手去生成pqrquet文件，发现还是有些小坑，本文就是记录这些坑。开始官方文档总是最好的开始的地方,下面是官方文档上面的内容https://nightlies.apache.org/

1.开启JobManager日志（1）编辑NameNode配置文件${hadoop_home}/etc/hadoop/yarn-site.xml和mapred-site.xml编辑yarn-site.xml<!--SitespecificYARNconfigurationproperti

有关AvroLogicalTypes的序列化，官网给的文档十分粗糙，这里给出详细的序列和反序列化方法1.本地1.1LogicalType在avro文件中的写法{"type":"record","name":"

介绍当组织具有基于消息传递的发布/订阅体系结构并且多个创建者和使用者微服务相互通信时，所有这些微服务通常需要就基于架构的协定达成一致。当这样的架构需要发展以适应新

了解Yarn基础库是后面阅读Yarn源码的基础，本节对Yarn基础库做总体的介绍。并对其中使用的第三方库ProtocolBuffers和Avro是什么、怎么用做简要的介绍。一、主要

前言 该文章中将会整理一些大数据中常见的文件格式及压缩算法的理论知识，作为后期实践的理论指导。理论+实践才会更方便用这些文件格式和压缩算法。    目前hadoop中