TonyMoMo的部落格

相信大家有寫過，利用繼承WritableComparator的方式實做自己的比較器，大家會發現其實寫起來好像不是那麼的方便，由於Avro在執行資料操作也是"不"需要反序列化後再做處理，且使用Avro的好處則是，

1. 若是要改變排序順序只需調整schema即可。

趁著上班空檔，再分享一篇關於Avro於HBase的操作，其實說穿了無非就是如下所示：

Put : Data -> Avro(servialize) -> HBase

繼上一篇實做的code generation，發現run完整個procedure已經要吐之後，接下來就是要介紹一下如何在不使用code generation的情況下來玩Avro。

PS. 後輩是使用Hadoop 1.0.3的版本，執行的時候出現了paranamer的error，所以有請google大神幫後輩抓了一下paranamer的jar包，請前輩們自行抓取囉^_^~

由於Avro 將在MapReduce V2(YARN)上被使用，所以小弟也來研究一下Avro的一些觀念與實作方式囉^_^~，當然MapReduce V1也可以用到拉。

做為Hadoop資料的序列化(Serialize)與反序列化(Deserialize)，比起傳統的Writable，Avro使用來改進Writable的缺點: 可攜性的問題(Writable序列化後的資料無法讓其他程式語言使用)。