简介
Apache Avro是一个数据序列化方法。
Avro提供：
- 丰富的数据结构。
- 紧凑、高效的二进制数据格式。
- 容器文件，用于存储持久数据。
- 远程过程调用(RPC)。
- 易于集成到动态语言的特性。
- 无论是读写数据文件，还是使用或实现RPC协议，都无需代码生成。代码生成是一个优化选项且只对静态类型语言的实现有意义。
Schema
Avro依赖于schema。当读取Avro数据时，总是能够获取到写入该数据时用到的schema。这样一来，每次写入数据都无需多余的开销，进而加快序列化速度、减小序列的大小。在动态的、脚本式语言中使用Avro也会变得更加容易，因为数据配合它的schema可以进行完整的自我描述。
当Avro数据被存入一个文件时，它的schema也会随之存入。随后，文件可以被任何程序处理。如果读取数据的程序期望另一个schema，这也容易解决，因为两个schema同时可以获取到。
当把Avro用于RPC时，客户端和服务器在连接握手时互换schema。（这一点还可以优化，对于大部分调用而言，实际上不会传输schema）。客户端和服务器都拥有对方的全部的schema，因此，在通信中的命名域、缺失域、附加域等都可以很容易被处理。
Avro schema是使用JSON定义的。在已经存在JSON库的语言中实现起来会更加方便。
同类比较
Thrift、Protocol Buffers等也提供了和Avro类似的功能。Avro区别于它们的主要方面如下：
- 动态类型：Avro不要求代码生成。数据总是和schema一起，无需代码生成和静态数据类型等就可以完整解析。这有助于在多种语言中构建通用的数据处理方法。
- 无标记数据：由于读取数据时总可以获取到schema，因此，极少的类型信息会被编码到数据中。这样使得序列化之后的大小更小。
- 无手动分配的域标识：当一个schema发生变化，处理数据时新的和旧的schema都可以获取到。所以，二者的差异使用域名即可解决。
参考链接
原始英文链接：http://avro.apache.org/docs/1.8.1/
