注：本文涉及书中4.4小结
数据序列化系统 Avro
Apache Avro是一个独立于编程语言的数据序列化系统，旨在解决Hadoop中Writable类型缺乏语言的可移植性问题。
1. Avro数据类型和模式
Avro定义了少量数据基本类型，包括基本类型和复杂类型，如本书4.4.1小节表4-9和4-10。
每个Avro语言API都可能有多种表示或映射：
（1）所有语言都支持动态映射，Java将这种映射称为“Java通用（genetic）映射”
（2）Java和C++可以实现自动生成代码来表示符合某种Avro模式的数据，Java将这种映射称为“Java特殊映射”
（3）Java拥有第三类映射，称为“Java自反映射（reflect mapping）”
2. Avro的序列化和反序列化
Avro为序列化和反序列化提供了API
3. 特定API
补充：什么是 Maven 插件？
Maven 实际上是一个依赖插件执行的框架，每个任务实际上是由插件完成。Maven 插件通常被用来：
1. 创建 jar 文件
2. 创建 war 文件
3. 编译代码文件
4. 代码单元测试
5. 创建工程文档
6. 创建工程报告
4. Avro数据文件
Avro的对象容器文件格式主要用于存储Avro对象序列。
Avro数据文件是可切分的，适合MapReduce快速处理。
5. Avro的互操作性
所谓“互操作性”，就是用某种语言写入数据文件，另一种语言读取该文件。
书中以Python写文件，C读文件为例，详见4.4.4小节
6.模式的解析
补充
Avro依赖于模式（Schema），通过模式定义各种数据结构，只有确定了模式才能对数据进行解释，所以在数据的序列化和反序列化之前，必须先确定模式的结构。同时可动态加载相关数据的模式，数据的读写都使用模式，这使得数据之间不存在任何其他标识，这样就减少了开销，使得序列化快速又轻巧，同时这种数据及模式的自我描述也方便了动态脚本语言的使用。
7. 排列顺序
Avro定义了对象的排列顺序。
8. Avro MapReduce
Avro提供了很多类，以便对Avro数据运行MapReduce程序。
还可以使用Avro MapReduce进行排序，详见4.4.8小节范例4-13
除了Java外，也可以用其他语言使用Avro数据。
