1. Avro格式：通过使用Avro Schema的Union特性，实现Schema的演进。

例如，将原始Schema中的字段类型修改为Union类型后，再添加新的字段类型：

原始Schema：

{ "name": "User", "type": "record", "fields": [ {"name": "id", "type": "int"}, {"name": "name", "type": "string"} ] }

修改后的Schema：

{ "name": "User", "type": "record", "fields": [ {"name": "id", "type": ["int", "null"]}, {"name": "name", "type": ["string", "null"]}, {"name": "email", "type": ["string", "null"]} ] }

使用Avro的Java API解析数据：

//创建Schema对象 Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("user.avsc"));

//解析数据 DatumReader datumReader = new GenericDatumReader<>(schema); DataFileReader dataFileReader = new DataFileReader<>(new File("users.avro"), datumReader); GenericRecord user = new GenericData.Record(schema);

while (dataFileReader.hasNext()) { user = dataFileReader.next(user);

//读取新字段 if (schema.getField("email") != null) { String email = user.get("email").toString(); //处理email字段 } }

2. ORC格式：ORC格式支持Schema投影和Schema演进。

投影：只选择需要的列进行读取，而不需要在Schema中包含所有字段。

例如，原始Schema中有10个字段，但只需要读取其中的3个字段：

Reader.Options options = OrcFile.readerOptions(conf) .filesystem(fs) .maxLength(256 * 1024 * 1024) .orcTail(Collections.emptyList()); options = options.include(new boolean[]{true, true, false, false, false, false, false, false, false, false});

//读取数据 Reader reader = OrcFile.createReader(file, options); RecordReader rows = reader.rows();

while (rows.hasNext()) { VectorizedRowBatch batch = rows.nextBatch(null);

//处理数据 }

Schema演进：通过添加新的列来演进Schema。

例如，将原始Schema中的字段类型修改为Union类型后，再添加新的字段类型：

原始Schema：

struct User { required int32 id; required string name; }

修改后的Schema：

struct User { union {null, int32} id; union