AVRO：将空值存储在文件中

avro：将零值存储在文件中

avro通过利用基于架构的方法并避免需要明确存储每个字段的无效标记来有效地处理空值。 与某些可能专用空间代表无效值的格式不同，AVRO仅存储具有实际值的字段的数据。 当一个字段为null时，简单地从编码的数据中省略了它。 这是因为模式已经定义了预期的字段，因此解码过程中缺少字段意味着无效值。此遗漏直接有助于较小的文件大小。 解码器使用架构来了解存在哪些字段，哪些字段是隐式为空的。该机制比为每个潜在的无效字段存储明确的空指示器的空间有效。

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> AVRO如何有效地处理无效值，而不会影响文件大小？

>在AVRO方案中表示无效的值的最佳实践是确保数据完整性和可读性和可读性的最佳实践？

• 明确定义了无效：使用在您的Avro模式中键入键入，以明确声明一个字段可以为空。这清楚地将无效价值的可能性传达给使用该模式的任何人。 例如：null。这表明"myField": {"type": ["null", "string"]}可以是字符串或零。 例如，如果字段可能包含数字或不存在，则使用像myField这样的联合类型要比试图用特殊数字值（例如-1或0）代表NULL更好。 这避免了歧义性和潜在的数据损坏。
• >记录您的模式：清楚地记录了模式中null值的含义。解释一个零值对每个字段的含义。这样可以确保清晰度并防止误解。 在模式文件中使用注释来提供上下文。["null", "int"]
• >保持模式一致性：避免频繁更改模式的无效性。对无效值的处理不一致会导致数据演变和处理过程中的问题。 仔细的模式版本控制和迁移策略至关重要。
• >使用架构注册表：使用模式注册表来管理您的AVRO架构。 这有助于实施架构一致性，版本控制，并更容易访问数据的生产者和消费者。
  • 架构设计：仔细设计您的模式是至关重要的。避免包含经常无效的字段，尤其是如果它们大。 如果一个字段几乎总是为null，请考虑从模式中完全将其删除，除非潜在的非零值至关重要。 AVRO支持各种压缩编解码器（例如，快速的，Deflate，BZIP2）。选择正确的编解码器可以显着减少文件大小，即使有大量的空值。 建议对不同的编解码器进行实验，以找到压缩比和处理速度之间的最佳平衡。
  • 数据分配：如果您的数据具有较高的特定子集中零值的数据，请考虑将数据分配到将数据分组到将相似数据分组在一起。 这可以提高压缩的有效性并降低整体存储足迹。
  • 总结，Avro的固有设计已经有效地解决了无效的零值。 专注于架构设计，压缩和数据分配可以进一步优化存储，但是主要的收益是通过从编码数据中省略零值的基本机制来实现的。

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