序列化存储使用，avro存储较java本身的序列化方式速度更快

运行Sqoop报错：Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/avro/Logical 将avro-1.8.1.jar包放到Sqoop的lib目录下，问题解决。

阿弗罗 Chr.Avro是.NET的Avro实现。 它旨在作为的灵活替代方案，并与无缝集成。 ：模式模型，类型解析和模式构建器 ：二进制序列化实现 ：命令行界面 ：实验性C＃代码生成 ：序列化器/解串器和胶水 ：JSON模式表示 有关更多信息，请查阅。 快速开始 要使用命令行界面：将安装为： $ dotnet tool install Chr.Avro.Cli --global You can invoke the tool using the following command: dotnet-avro Tool 'chr.avro.cli' (version '7.0.4') was successfully installed. $ dotnet avro help Chr.Avro 7.0.4 ... 要在您的项目中使用Kafka生产者/消费者构建器：将添加为项目依

Windows系统搭建的kafka C++客户端程序用的avro-cpp.dll 32位动态链接库。

csv2avro 将 CSV/TSV 文件转换为 AVRO 的命令行脚本 用法 用法：csv2avro.py [-h] [--dialect DIALECT] in_file out_file csv2avro.py：错误：参数太少 默认方言 = 'excel-tab' - 支持默认的 python 方言。 例子 python src/csv2avro.py examples/example.csv examples/example.avro --dialect excel 这会将 example.csv 转换为 example.avro，然后您可以使用提供的 src/read.py 读取并验证其具有与您期望的相同的行/内容： python src/read.py 示例/example.avro {u'food': u'Pizza', u'name': u'Mike'} {u'

Spark 与 Avro 和 Parquet 随附一个简单的 Spark 应用程序，演示如何以 Parquet 和 Avro 格式读取和写入数据。 Avro 指的是二进制格式和内存中的 Java 对象表示。 Parquet 仅指一种二进制格式，它支持可插入的内存表示。 Parquet 的内存中表示的选项之一是 Avro，这是我们在这里使用并普遍推荐的选项。 Avro 实际上有两个内存表示。 “特定”记录依赖于生成的代码。 “通用”记录本质上将对象表示为键值对。 我们在这里使用特定的表示，因为一旦设置了代码生成，它会更高效且更容易编程。 编译和打包： mvn package 这将从 Avro 模式生成 Java 类并构建项目。 Avro 模式是一个简单的“用户”对象，定义在 src/main/resources/user.avsc 中。 要测试写入 Avro 文件： spa

用于管理avro的schema，解决kafka以avro存储数据schema冗余问题，6.2.1版本

该资源是Avro C API接口库接口调用示例，示例程序是Avro源代码中提供的测试程序，工程在VC10.0下编译并测试通过。

java中使用avro1.10.2示例

学习 Avro Apache Avro:trade_mark: 是一个数据序列化系统。 有关更多信息，请参阅此。 你能在这个项目中找到什么？ 1.如何序列化java对象并存入文件 2.如何从文件中检索对象 3.如何将你的对象转化为字节流，然后你可以随心所欲，例如在机器之间发送 4.如何从字节流中检索对象 待续