为了为Map<Integer,Map<Integer,Float>>创建Avro模式,我们需要按照以下步骤进行操作:
{
"type": "map",
"values": {
"type": "map",
"values": "float"
}
}
在这个示例中,我们定义了一个Map类型,其中键是整数类型,值是另一个Map类型,其中键也是整数类型,值是浮点数类型。
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.Schema.Parser;
String avroSchemaJson = "{\"type\":\"map\",\"values\":{\"type\":\"map\",\"values\":\"float\"}}";
Parser parser = new Parser();
Schema avroSchema = parser.parse(avroSchemaJson);
在这个示例中,我们使用Avro的Schema.Parser类将JSON表示形式解析为Avro模式对象。
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
Map<Integer, Map<Integer, Float>> data = new HashMap<>();
// 添加数据到data中...
GenericRecord avroData = new GenericData.Record(avroSchema);
avroData.put("data", data);
在这个示例中,我们创建了一个包含Avro模式的泛型记录对象,并将数据添加到该对象中。
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new SpecificDatumWriter<>(avroSchema);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
datumWriter.write(avroData, encoder);
encoder.flush();
byte[] serializedData = outputStream.toByteArray();
在这个示例中,我们使用Avro的DatumWriter类将Avro数据序列化为字节数组。
总结起来,为了为Map<Integer,Map<Integer,Float>>创建Avro模式,我们需要定义Avro模式的JSON表示形式,解析JSON表示形式为Avro模式对象,使用Avro模式对象创建Avro数据,并将Avro数据序列化为字节数组。这样,我们就可以使用Avro模式来序列化和反序列化Map<Integer,Map<Integer,Float>>类型的数据。
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