大家好! 我是深圳技术大学FSR实验室 的同学,在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部 里,与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿 等公司一起,学习和研究序列化技术 …
【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划---Apache Avro在Twister信息传递系统的应用
【简单回顾】
①【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—为什么JSON将逐渐取代XML? ②【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—几种常见的JSON解析器比较 ③【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—JSON-RPC ④【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—浅谈序列化规范 ⑤【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—Flatbuffers应用于MQTT协议 ⑥【FFH】OpenHarmony啃论文成长计划—序列化技术发展及应用综述
【本期看点】
Apache Avro 发展时间及应用- 文献场景概述
- 与Apache Avro集成后的Twister体系结构
Apache Avro发展时间及应用
开源地址:apache/avro: Apache Avro is a data serialization system. (github.com)
今天我们要讲的是Apache Avro ,其是Hadoop的一个子项目,由Hadoop的创始人Doug Cutting 牵头开发。Avro是一个数据序列化系统,设计用于支持大批量数据交换的应用。它的主要特点有:支持二进制序列化方式,可以便捷,快速地处理大量数据;动态语言友好,Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。
其主要应用场景也是在大数据处理方面。
Apache Avro的 schema可以为单个字段声明潜在类型的有序列表。在这些情况下,Apache Avro二进制编码会在值的前面加上一个32位 ZigZag编码的小尾端基数128(LEB128)可变长度有符号整数,该整数对应于有序类型列表的索引。
对于多种类型组成的字段 ,会被编码为数据类型索引(Type index) 。例如下图,如果schema定义了一个类型为[“string”、“int”、“null”] 的字段,那么如果值是字符串,则该值将以0x00作为前缀,如果值是整数,则以0x02 作为前缀,如果值为空,则以0x04 作为前缀,然后作为数据段的类型索引(Type index) 。
文献场景概述
这次我分享的文献是关于Apache Avro在Twister信息传递系统的应用 ,该项目的目标是研究并实现一种用于Twister消息传递系统的新方法.
Twister 是一个迭代的MapReduce框架,它将MapReduce范式提升到了一个更高的层次,满足了迭代性质的应用。Twister通过Narada Brokering 使用发布/订阅消息系统 ,但是由此引发的问题是,与较小的控制消息相比,在交换相对较大的数据消息时,消息传递体验会延迟。
为了研究这个问题,该论文提出了另一种方法实现,就是通过远程过程调用(RPC) ,并且选择Apache Avro 作为RPC框架,所有计算节点都可以直接从彼此发送和接收数据,而不是通过代理系统。下面我们来看看Apache Avro 和原Narada Brokerin 系统的性能差别吧。
与Apache Avro集成后的Twister体系结构
如上图,ApacheAvro用于Twister驱动程序(Twister Driver) 和Twister Daemon 之间,以及Twister Daemon 之间的通信。每个节点都可以通过RPC和序列化直接相互通信 ,而不是通过代理系统发送或接收消息 。这样就可以消除了发布/订阅代理系统 与计算节点之间的通信开销和瓶颈。
测试结果
上图展示了使用我们Apache Avro 和原Narada Brokerin 系统在不同的数据大小上运行K-means算法的时间性能差别。正如我们所期望的,这个基于Apache Avro的替代方法可以减少通信开销并提高系统性能 。
参考文献
①Improving Twister Messaging System Using Apache Avro ②A Survey of JSON-compatible Binary Serialization Specifications
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