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。在 Avro 中，数据始终与其对应的模式一起存储。因此，我们始终可以读取序列化项而无需生成代码。

本章介绍如何使用解析器库读取模式以及使用 Avro 对数据进行反序列化。

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 对其进行反序列化和读取。

按照下面给出的步骤从文件中反序列化序列化数据。

步骤 1

首先，从文件中读取模式。为此，请使用 Schema.Parser 类。此类提供以不同格式解析模式的方法。

通过传递存储模式的文件路径来实例化 Schema.Parser 类。

Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("/path/to/emp.avsc"));

步骤 2

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。此类从文件读取序列化数据。它需要 DatumReader 对象以及序列化数据所在的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，hasNext() 方法将返回布尔值。

• DataFileReader 的 next() 方法将返回 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

以下完整程序显示如何使用解析器库反序列化序列化数据 −

public class Deserialize {
public static void main(String args[]) throws Exception{

    //实例化 Schema.Parser 类。
    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");
    }
}

浏览放置生成代码的目录。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。编译并执行如下图 −

$ 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"}