Apache Avro 是一种数据序列化系统，使用 JSON 格式定义 Schema（数据结构）。它广泛应用于大数据生态（如 Kafka、Hadoop、Spark）中，支持跨语言的数据交换。Avro Schema 定义了数据的类型、字段名、默认值等信息，确保数据在生产者和消费者之间保持一致。

基本类型：null, boolean, int, long, float, double, bytes, string
复杂类型：record（结构体）、enum（枚举）、array（数组）、map（映射）、union（联合类型）、fixed（定长字节）

Union 类型用 JSON 数组表示，如 ["null", "string"] 表示字段可为 null 或字符串。在 Kafka 中常用来实现可选字段。注意 Union 中不能包含两个相同类型，且通常将 "null" 放在首位作为默认值类型。

Avro 支持向前和向后兼容的 Schema 演化。添加字段时必须提供默认值；删除字段时旧数据中的该字段会被忽略；修改字段类型需谨慎，通常只能升级（如 int → long）。字段顺序不影响兼容性，但名称匹配很重要。

字段名必须以字母或下划线开头，后续可包含字母、数字、下划线。Avro 官方推荐使用小写蛇形命名（snake_case），如 user_id、created_at。避免使用 Avro 保留字，不要使用特殊字符。

在 Record 的 field 定义中添加 "default": value 即可。默认值必须与字段类型匹配。对于 union 类型（如 ["null","string"]），默认值通常设为 null。添加新字段时必须提供默认值以保证向后兼容。