【深入浅出 Yarn 架构与实现】2-1 Yarn 基础库概述( 二 ) _生活百科

以上就是一个 protocol buffers 使用的完整流程了。没什么难的，就是调用了一个第三方的序列化库，将对象序列化到文件，再反序列化读出来。只不过需要先在 proto 文件中定义好数据结构，并生成对应的工具类。
4、在 Yarn 中应用在 YARN 中，所有 RPC 函数的参数均采用 Protocol Buffers 定义的。RPC 仍使用 MRv1 中的 RPC 。
二）Apache Avro1、简要介绍Apache Avro 是 Hadoop 下的一个子项目。它本身既是一个序列化框架，同时也实现了 RPC 的功能。但由于 Yarn 项目初期，Avro 还不成熟，Avro 则作为日志序列化库使用，所有事件的序列化均采用 Avro 完成。特点：

丰富的数据结构类型;
快速可压缩的二进制数据形式;
存储持久数据的文件容器;
提供远程过程调用 RPC;
简单的动态语言结合功能。

相比于 Apache Thrift 和 Google 的 Protocol Buffers，Apache Avro 具有以下特点:

支持动态模式。Avro 不需要生成代码，这有利于搭建通用的数据处理系统，同时避免了代码入侵。
数据无须加标签。读取数据前，Avro 能够获取模式定义，这使得 Avro 在数据编码时只需要保留更少的类型信息，有利于减少序列化后的数据大小。
无须手工分配的域标识。Thrift 和 Protocol Buffers 使用一个用户添加的整型域唯一性定义一个字段，而 Avro 则直接使用域名，该方法更加直观、更加易扩展。

2、安装环境 & demo

参考：Avro学习入门

3、在 Yarn 中应用Apache Avro 最初是为 Hadoop 量身打造的 RPC 框架，考虑到稳定性，YARN 暂时采用 Protocol Buffers 作为序列化库，RPC 仍使用 MRv1 中的 RPC，而 Avro 则作为日志序列化库使用。在 YARN MapReduce 中，所有事件的序列化 / 反序列化均采用 Avro 完成，相关定义在 Events.avpr 文件中。
三、总结本节简要介绍了 Yarn 中五个重要的基础库，了解这些库会帮助了解 Yarn 代码逻辑和数据传递方式。对其中两个第三方开源库进行了介绍。Protocol Buffers 用作 RPC 函数参数的序列化和反序列化；Avro 在日志和事件部分的序列化库使用。