Apache Avro是一种数据序列化系统,它提供了丰富的数据结构类型、紧凑的二进制数据格式、存储持久数据的文件集、远程过程调用(RPC)以及与动态语言的简单交互。Avro不支持直接的数组类型,但可以通过定义一个包含数组字段的记录(record)来间接表示数组。
在Avro中,数组可以通过定义一个记录类型来实现,其中包含一个数组字段。例如:
{
"type": "record",
"name": "ExampleRecord",
"fields": [
{
"name": "arrayField",
"type": {
"type": "array",
"items": "int"
}
}
]
}
原因:Avro的设计哲学是提供一种灵活且高效的数据序列化方式,而不是直接支持所有编程语言的内置类型。通过定义记录类型来表示数组,可以更好地控制数据的序列化和反序列化过程。
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.file.DataFileReader;
import org.apache.avro.file.DataFileWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumReader;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class AvroArrayExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Schema schema = new Schema.Parser().parse("{\"type\":\"record\",\"name\":\"ExampleRecord\",\"fields\":[{\"name\":\"arrayField\",\"type\":{\"type\":\"array\",\"items\":\"int\"}}]}");
GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
record.put("arrayField", new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5});
File file = new File("example.avro");
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumWriter<>(schema);
DataFileWriter<GenericRecord> dataFileWriter = new DataFileWriter<>(datumWriter);
dataFileWriter.create(schema, file);
dataFileWriter.append(record);
dataFileWriter.close();
DatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<>(schema);
DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<>(file, datumReader);
GenericRecord readRecord = null;
while (dataFileReader.hasNext()) {
readRecord = dataFileReader.next(readRecord);
System.out.println(readRecord.get("arrayField"));
}
dataFileReader.close();
}
}
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