不带名称的Avro架构数组

基础概念

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。

类型

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"
      }
    }
  ]
}

应用场景

数据存储：用于存储结构化数据，如日志文件、传感器数据等。
数据交换：在不同系统之间传输数据时，提供高效的数据格式。
RPC通信：用于构建高效的远程过程调用系统。

遇到的问题及解决方法

问题：为什么Avro不直接支持数组类型？

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。

解决方法

定义记录类型：如上所示，通过定义一个包含数组字段的记录类型来表示数组。
序列化和反序列化：使用Avro提供的API进行数据的序列化和反序列化。

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();
    }
}