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AVRO - 使用解析器进行反序列化
如前所述,可以通过生成与模式对应的类或使用解析器库将 Avro 模式读入程序中。在 Avro 中,数据始终与其相应的模式一起存储。因此,我们总是可以读取序列化的项目而无需生成代码。
本章介绍如何使用解析器库读取模式并使用 Avro反序列化数据。
使用解析器库进行反序列化
序列化数据存储在文件mydata.txt中。您可以使用 Avro 反序列化并读取它。
按照下面给出的过程对文件中的序列化数据进行反序列化。
步骤1
首先,从文件中读取架构。为此,请使用Schema.Parser类。此类提供了解析不同格式模式的方法。
通过传递存储架构的文件路径来实例化Schema.Parser类。
Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("/path/to/emp.avsc"));
第2步
使用SpecificDatumReader类创建DatumReader接口的对象。
DatumReader<emp>empDatumReader = new SpecificDatumReader<emp>(emp.class);
步骤3
实例化DataFileReader类。此类从文件中读取序列化数据。它需要DatumReader对象和序列化数据所在文件的路径作为构造函数的参数。
DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(new File("/path/to/mydata.txt"), datumReader);
步骤4
使用DataFileReader的方法打印反序列化的数据。
如果 Reader 中有任何元素,则 hasNext() 方法返回一个布尔值。
DataFileReader的next ()方法返回 Reader 中的数据。
while(dataFileReader.hasNext()){ em=dataFileReader.next(em); System.out.println(em); }
示例 – 使用解析器库进行反序列化
以下完整程序显示了如何使用 Parsers 库反序列化序列化数据 -
public class Deserialize { public static void main(String args[]) throws Exception{ //Instantiating the Schema.Parser class. Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("/home/Hadoop/Avro/schema/emp.avsc")); DatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<GenericRecord>(schema); DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(new File("/home/Hadoop/Avro_Work/without_code_gen/mydata.txt"), datumReader); GenericRecord emp = null; while (dataFileReader.hasNext()) { emp = dataFileReader.next(emp); System.out.println(emp); } System.out.println("hello"); } }
浏览到生成的代码所在的目录。在本例中,它位于home/Hadoop/Avro_work/without_code_gen。
$ cd home/Hadoop/Avro_work/without_code_gen/
现在将上述程序复制并保存在名为DeSerialize.java的文件中。编译并执行它,如下所示 -
$ javac Deserialize.java $ java Deserialize
输出
{"name": "ramu", "id": 1, "salary": 30000, "age": 25, "address": "chennai"} {"name": "rahman", "id": 2, "salary": 35000, "age": 30, "address": "Delhi"}