本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第3章，第3.1节，南森·马茨（Nathan Marz） [美] 詹姆斯·沃伦（JamesWarren） 著 马延辉 向 磊 魏东琦 译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
第3章
大数据的数据模型：示例
本章内容
Apache Thrift
使用Apache Thrift实现图模式
序列化框架的局限性
在第2章中，你知道了形成一个数据模型的原则—原始数据的价值、处理语义规范化和不变性的至关重要作用。你知道了图模式可以满足所有这些属性，并了解了SuperWebAnalytics.com的图模式。
本章是第一个示例章节，将使用现实世界的工具演示前一章的概念。你可以只阅读本书的理论章节，学习整个Lambda架构，但示例章节展示了将理论转换为真正代码的细微差异。在本章中，我们将使用Apache Thrift实现SuperWebAnalytics.com的数据模型—Apache Thrift是一个序列化框架。你会看到，即使在一个类似写模式的简单任务中，理想化的理论和实践中的实现之间也是有冲突的。
3.1 为什么使用序列化框架
许多开发人员都曾将原始数据写为无模式的格式，如JSON。这是有吸引力的，因为它很容易入门，但这种方法很容易会导致问题。无论是由于错误还是不同开发人员之间的误解，数据损坏会不可避免地发生。根据经验，数据损坏错误是调试起来最耗时的错误之一。
数据损坏问题很难调试，因为你很难知道损坏是如何发生的。通常只有当处理的下游出现错误时，你才会注意到这一问题—在损坏的数据已经写入很长一段时间之后。例如，由于必需字段的丢失，你可能会得到一个空指针异常。你很快就会意识到这是由一个丢失的字段引起的，但绝对不会第一时间知道数据为什么会这样。
当创建一个可实施的模式时，你会在写数据时获得错误—返回完整的关于数据如何以及为什么变得无效的上下文（类似堆栈跟踪）。此外，错误阻止了程序通过写入这些数据来损坏主数据集。
序列化框架是一种能实现可实施模式的简单途径。如果你曾使用过面向对象和静态类型语言，那么会很快熟悉序列化框架的使用方法。序列化框架可以生成任何你希望用来读、写和验证可匹配模式的对象的代码。
然而，当谈到实现全面严格的模式时，序列化框架是有局限性的。讨论完如何将序列化框架应用到SuperWebAnalytics.com数据模型之后，我们将讨论这些局限性及其解决方法。
