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Apache Avro Schema Formatter & Validator

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Apache Avro-Schema-Formatter & Validator

Apache Avro Schema Formatter & Validator

Fügen Sie einen Apache Avro-JSON-Schema ein und erhalten Sie eine formatierte, validierte Version gemäß der offiziellen Avro-Spezifikation im Browser. Das Tool erkennt Probleme, die ein einfaches JSON-Prüfwerkzeug oder ein LLM verpasst – ungültige Typunionen, Standardwerte, die nicht mit dem ersten Union-Verzweig übereinstimmen, doppelte Feldnamen, unbehandelte referenzierte Typen, Enum-Symbole, die die Namensregeln verletzen, und mehr.

Es erzeugt auch die Parsung in kanonischer Form wie sie in der Avro-Spezifikation definiert ist, die die deterministische Darstellung für Schema-Fingerprints und Kompatibilitätsprüfungen zwischen Produzenten und Verbrauchern verwendet wird.

Nutzung

  1. Fügen Sie Ihre .avsc Fügen Sie das Schema (ein JSON-Dokument) in das Eingabefeld ein, oder ziehen Sie eine Datei auf das Upload-Widget.
  2. Wählen Sie die Einrückungsstil für das formatierte Ausgabedokument – 2 Leerzeichen, 4 Leerzeichen, eine Tabulierung oder vollständig minimiert.
  3. Markieren Sie optional Objekt-Schlüssel alphabetisch sortieren für deterministische Differenzen zwischen Schema-Änderungen.
  4. Ankreuzen Ausgabeparsung in kanonischer Form wenn Sie das spezifikationsdefinierte Fingerabdruckeingabedokument benötigen. Einrückung und Sortierung werden in diesem Modus ignoriert.
  5. Lesen Sie die grüne/rote Statusleiste oberhalb des Ausgabebereichs – sie zeigt gültig/ungültig sowie Anzahl von Aufzeichnungen, Feldern, Enum-Werten, Union-Verzweigungen und Fikten an. Warnungen (z. B. ein nicht-NULL-Standardwert, der nicht mit dem ersten Union-Verzweig übereinstimmt) erscheinen darunter.
  6. Verwenden Sie die Kopier- oder Download-Taste am Ausgabebereich, um das formatierte Schema zu exportieren.

Funktionen

  • Strenges Avro-Spezifikationsvalidierung – prüft primitive und komplexe Typen, Namens- und Namespace-Syntax, Regeln für Union-Verzweigungen und die Erkennung doppelter benannter Typen.
  • Standardwertkompatibilität – überprüft jeden Feldstandardwert auf seine deklarierte Typen, mit besonderer Behandlung der Regel des ersten Verzweigungsabschnitts bei Union-Typen.
  • Bezeichnungs-Typ-Resolutions – löst Referenzen wie com.example.User gegenüber früheren Definitionen im gleichen Dokument auf.
  • Parsung in kanonischer Form – emittiert die spezifikationsdefinierte deterministische JSON-Darstellung, die für Schema-Fingerprints verwendet wird.
  • Formatierungsoptionen – 2/4 Leerzeichen, Tab oder minimierte Ausgabe, mit optionaler alphabetischer Sortierung der Schlüssel für stabile Differenzen.
  • Inline-Statistiken – Anzahl von Aufzeichnungen, Feldern, Enum-Werten, Union-Verzweigungen und Fikten, die nach jeder Validierung angezeigt werden.
  • Laufend im Browser – Kein Schema wird an einen Server hochgeladen, daher ist das Tool sicher für proprietäre oder interne Schemata.

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Häufig gestellte Fragen

  1. Was ist Apache Avro?

    Apache Avro ist ein row-basierendes Datenserialisierungssystem, das stark in den Hadoop- und Kafka-Ökosystemen verwendet wird. Es beschreibt Daten mit einem JSON-Schema und serialisiert Payloads in einem kompakten binären Format. Das Schema reist mit (oder wird von den Daten referenziert), was Avro für evolvierende Datenpipelines populär macht.

  2. Warum müssen Avro-Standardwerte mit dem ersten Verzweig einer Union übereinstimmen?

    Avro-Leser lösen eine Union durch die Übereinstimmung des Schreibers-Verzweigungsindexes mit einem lesbar kompatiblen Verzweigungsindex. Wenn ein Feld in den Daten fehlt, hat der Leser keinen Index, um zu suchen. Daher verlangt die Spezifikation, dass der Standardwert als der erste Verzweig des Lesers dargestellt werden kann. Deshalb werden nullable Felder konventionell als ['null', T] mit einem null-Standardwert geschrieben.

  3. Was ist die Parsung in kanonischer Form?

    Es ist eine normalisierte JSON-Darstellung, wie sie in der Avro-Spezifikation definiert ist. Kurze Namen werden durch vollständig qualifizierte Namen ersetzt, nicht-essentielle Attribute wie doc und aliases werden entfernt, die Schlüsselreihenfolge ist festgelegt und alle Leerzeichen werden entfernt. Zwei Schemata erzeugen die gleiche kanonische Form (und den gleichen Fingerabdruck), wenn sie semantisch äquivalent sind, selbst wenn ihre autorisierten JSON-Formen unterschiedlich sind.

  4. Wie werden Namespaces gelöst?

    Ein Name ohne Punkt wird durch den engsten umgebenden Namespace qualifiziert. Ein Name mit Punkt wird als vollständiger Name behandelt und wörtlich verwendet. Jedes Record, Enum und Fixed muss innerhalb des Schemadokuments einen einzigartigen vollständigen Namen haben.

  5. Sind logische Typen unterstützt?

    Logische Typen wie Dezimalzahl, Datum, Zeit-Milli, und Zeitstempel-Milli sind einfache Avro-Typen mit zusätzlichen Annotationen. Dieses Tool validiert den zugrundeliegenden primitiven Typ und behält die logischen Typenmetadaten im formatierten Ausgabedokument bei, aber es überwacht nicht die logischen Typenbeschränkungen (z. B. Dezimalzahl Präzision und Skalierung).

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