【发布时间】:2015-12-15 00:29:53
【问题描述】:
我正在处理 JSON 格式的服务器日志,我想以 Parquet 格式将我的日志存储在 AWS S3 上(并且 Parquet 需要 Avro 模式)。首先,所有日志都有一组共同的字段,其次,所有日志都有很多不属于共同组的可选字段。
例如,以下是三个日志:
{ "ip": "172.18.80.109", "timestamp": "2015-09-17T23:00:18.313Z", "message":"blahblahblah"}
{ "ip": "172.18.80.112", "timestamp": "2015-09-17T23:00:08.297Z", "message":"blahblahblah", "microseconds": 223}
{ "ip": "172.18.80.113", "timestamp": "2015-09-17T23:00:08.299Z", "message":"blahblahblah", "thread":"http-apr-8080-exec-1147"}
三个日志都有 3 个共享字段:ip、timestamp 和 message,部分日志还有额外字段,例如 microseconds 和 thread。
如果我使用以下架构,那么我将丢失所有其他字段。:
{"namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "Log",
"fields": [
{"name": "ip", "type": "string"},
{"name": "timestamp", "type": "String"},
{"name": "message", "type": "string"}
]
}
以下架构可以正常工作:
{"namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "Log",
"fields": [
{"name": "ip", "type": "string"},
{"name": "timestamp", "type": "String"},
{"name": "message", "type": "string"},
{"name": "microseconds", "type": [null,long]},
{"name": "thread", "type": [null,string]}
]
}
但唯一的问题是,除非我扫描所有日志,否则我不知道所有可选字段的名称,而且将来还会有新的附加字段。
然后我想出了一个结合record和map的想法:
{"namespace": "example.avro",
"type": "record",
"name": "Log",
"fields": [
{"name": "ip", "type": "string"},
{"name": "timestamp", "type": "String"},
{"name": "message", "type": "string"},
{"type": "map", "values": "string"} // error
]
}
不幸的是,这不会编译:
java -jar avro-tools-1.7.7.jar compile schema example.avro .
它会抛出一个错误:
Exception in thread "main" org.apache.avro.SchemaParseException: No field name: {"type":"map","values":"long"}
at org.apache.avro.Schema.getRequiredText(Schema.java:1305)
at org.apache.avro.Schema.parse(Schema.java:1192)
at org.apache.avro.Schema$Parser.parse(Schema.java:965)
at org.apache.avro.Schema$Parser.parse(Schema.java:932)
at org.apache.avro.tool.SpecificCompilerTool.run(SpecificCompilerTool.java:73)
at org.apache.avro.tool.Main.run(Main.java:84)
at org.apache.avro.tool.Main.main(Main.java:73)
有没有办法以 Avro 格式存储 JSON 字符串,可以灵活地处理未知的可选字段?
基本上这是一个模式演化问题,Spark可以通过Schema Merging处理这个问题。我正在寻找 Hadoop 的解决方案。
【问题讨论】:
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您的地图没有名称属性。给它一个。 :)
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我猜你从来没有尝试过 avro。它行不通。
{"namespace": "example.avro", "type": "record", "name": "Log", "fields": [ {"name": "ip", "type": "string"}, {"name": "timestamp", "type": "string"}, {"name": "message", "type": "string"}, {"name": "addtional", "type": "map", "values": "string"} ] }
标签: avro