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Apache Avro

Informations

Développé par	Apache Software Foundation
Première version	11 janvier 2011[1]
Dernière version	1.11.5 (16 octobre 2025)[2] 1.12.1 (16 octobre 2025)[3]
Dépôt	github.com/apache/avro
Écrit en	Java, C, C++, C#, PHP, Python, Ruby, JavaScript, Perl et Rust
Formats lus	Avro Object Container File (d), Apache Avro Schema file format (d), Apache Avro IDL Data (d) et Apache Avro Protocol Data (d)
Formats écrits	Avro Object Container File (d), Apache Avro Schema file format (d), Apache Avro IDL Data (d) et Apache Avro Protocol Data (d)
Type	Format de sérialisation de données (d)
Licence	Licence Apache 2.0
Site web	avro.apache.org

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Avro est un framework de remote procedure call et de sérialisation de données élaboré au sein du projet Apache Hadoop. Il utilise JSON pour la définition des types de données et des protocoles, et sérialise les données dans un format binaire plus compact. La principale utilisation est dans Apache Hadoop, où il peut fournir à la fois un format de sérialisation pour les données persistantes, et un format "filaire" pour la communication entre les nœuds Hadoop, et de programmes client pour services Hadoop.

Il est similaire à Apache Thrift et Protocol Buffers, mais ne nécessite pas d'exécuter un programme de génération de code lors d'un changement de schéma (sauf si désiré pour les langages statiquement-typés).

Avro est reconnu et accepté par Apache Spark SQL comme source de données^[4].

Un fichier Avro Object Container se compose de:

• un en-tête, suivi par
• un ou plusieurs blocs de données.

L'en-tête se compose de:

• quatre octets ASCII 'O', 'b', 'j', suivi par 1.
• les métadonnées du fichier, y compris la définition de schéma.
• Le marqueur de synchronisation pour ce fichier. Il est constitué de 16 octets générés de façon aléatoire.

Pour les blocs de données Avro spécifie deux encodages de sérialisation^[5]: binaire et JSON. La plupart des applications utiliseront le codage binaire, car il est plus petit et plus rapide. Pour le débogage et les applications Web, l'encodage JSON peut parfois être approprié.

Dans Avro, les schémas sont définis à l'aide de JSON. Ils sont composés de types primitifs (null, boolean, int, long, float, double, bytes,  string) ou complexes (record, enum, array, map, union, fixed).

Exemple de schéma :

 {
   "namespace": "example.avro",
   "type": "record",
   "name": "User",
   "fields": [
      {"name": "name", "type": "string"},
      {"name": "favorite_number",  "type": ["int", "null"]},
      {"name": "favorite_color", "type": ["string", "null"]}
   ] 
 }

Les données en Avro peuvent être stockées avec le schéma correspondant, ce qui signifie qu'un élément sérialisé peut être lu sans connaître le schéma à l'avance.

La sérialisation:

import avro.schema
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter

schema = avro.schema.parse(open("user.avsc").read())  # nécessite la connaissance du schéma pour pouvoir ecrire

writer = DataFileWriter(open("users.avro", "w"), DatumWriter(), schema)
writer.append({"name": "Alyssa", "favorite_number": 256})
writer.append({"name": "Ben", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"})
writer.close()

Fichier "users.avro" va contenir le schéma JSON et une représentation compact binaire^[6] des données:

$ od -c users.avro
0000000    O   b   j 001 004 026   a   v   r   o   .   s   c   h   e   m
0000020    a 272 003   {   "   t   y   p   e   "   :       "   r   e   c
0000040    o   r   d   "   ,       "   n   a   m   e   s   p   a   c   e
0000060    "   :       "   e   x   a   m   p   l   e   .   a   v   r   o
0000100    "   ,       "   n   a   m   e   "   :       "   U   s   e   r
0000120    "   ,       "   f   i   e   l   d   s   "   :       [   {   "
0000140    t   y   p   e   "   :       "   s   t   r   i   n   g   "   ,
0000160        "   n   a   m   e   "   :       "   n   a   m   e   "   }
0000200    ,       {   "   t   y   p   e   "   :       [   "   i   n   t
0000220    "   ,       "   n   u   l   l   "   ]   ,       "   n   a   m
0000240    e   "   :       "   f   a   v   o   r   i   t   e   _   n   u
0000260    m   b   e   r   "   }   ,       {   "   t   y   p   e   "   :
0000300        [   "   s   t   r   i   n   g   "   ,       "   n   u   l
0000320    l   "   ]   ,       "   n   a   m   e   "   :       "   f   a
0000340    v   o   r   i   t   e   _   c   o   l   o   r   "   }   ]   }
0000360  024   a   v   r   o   .   c   o   d   e   c  \b   n   u   l   l
0000400   \0 211 266   / 030 334   ˪  **   P 314 341 267 234 310   5 213
0000420    6 004   ,  \f   A   l   y   s   s   a  \0 200 004 002 006   B
0000440    e   n  \0 016  \0 006   r   e   d 211 266   / 030 334   ˪  **
0000460    P 314 341 267 234 310   5 213   6
0000471

La désérialisation:

reader = DataFileReader(open("users.avro", "r"), DatumReader())  # le schéma est intégré dans le fichier avro
for user in reader:
    print user
reader.close()

Output:

{u'favorite_color': None, u'favorite_number': 256, u'name': u'Alyssa'}
{u'favorite_color': u'red', u'favorite_number': 7, u'name': u'Ben'}

Bien qu'en principe, il soit possible d'utiliser tout type de langage avec Avro, les langages suivants disposent d'une Api^[7],[8] :

• C
• C++
• C#^{[9],[10],[11]}
• GO
• Haskell^[12]
• Java
• Perl
• PHP
• Python
• Ruby
• Scala

En plus de prendre en charge JSON pour les types et les définitions de protocole, Avro inclut un support expérimental pour une autre syntaxe de langage de description d'interface (IDL) connue sous le nom d'Avro IDL. Précédemment connu sous le nom GenAvro, ce format est conçu  pour faciliter son adoption par les utilisateurs familiers avec des IDL et langages de programmation plus traditionnels, avec une syntaxe similaire à C / C ++, Protocol Buffers et autres.

• Apache Thrift
• Protocol Buffers
• Etch (protocole)
• MessagePack
• Apache Parquet
• Apache Kafka
• Apache Druid
• Apache ORC

• Tom White, Hadoop: The Definitive Guide, novembre 2010 (ISBN 978-1-4493-8973-4)

v · m Écosystème Hadoop
Distributions Hadoop	Cloudera Hortonworks MapR
Base de données	HBase
Flux de données	Apache Sqoop Apache Flume Apache Kafka Apache Storm Apache Flink
Interrogation	Apache Hive Spark SQL Pig
Machine Learning	Apache Mahout Apache Spark ML
SQL	Presto Apache Hive Apache Impala Apache Drill
Gestionnaire de cluster	Hadoop YARN Apache Mesos Apache Spark
Format de fichier	RCFile Apache Avro Apache Parquet Apache ORC
Vrac	Presto Impala Kudu Pig Apache ZooKeeper

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