下面是一个示例代码,展示了如何在不知道写入模式的情况下扩展(追加)读取模式的方法:
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumReader;
import org.apache.avro.generic.GenericDatumWriter;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.*;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
public class AvroAppendReadExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 定义原始Avro模式
String schemaString = "{\"type\":\"record\",\"name\":\"User\",\"fields\":[{\"name\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"name\":\"age\",\"type\":\"int\"}]}";
Schema schema = new Schema.Parser().parse(schemaString);
// 创建一个GenericRecord来表示数据
GenericRecord user1 = new GenericData.Record(schema);
user1.put("name", "John");
user1.put("age", 30);
// 将数据编码为二进制
ByteArrayOutputStream outStream = new ByteArrayOutputStream();
DatumWriter writer = new GenericDatumWriter<>(schema);
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outStream, null);
writer.write(user1, encoder);
encoder.flush();
outStream.close();
byte[] serializedData = outStream.toByteArray();
// 扩展(追加)新的字段到现有的模式
Schema extendedSchema = Schema.createRecord(schema.getName(), schema.getDoc(), schema.getNamespace(), schema.isError());
extendedSchema.setFields(schema.getFields());
extendedSchema.addField("address", Schema.create(Schema.Type.STRING));
// 创建一个新的GenericRecord,包含原始的数据和新的字段
GenericRecord extendedUser = new GenericData.Record(extendedSchema);
DatumReader reader = new GenericDatumReader<>(extendedSchema);
Decoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(new ByteArrayInputStream(serializedData), null);
GenericRecord user2 = reader.read(null, decoder);
// 复制原始数据到新的GenericRecord
for (Schema.Field field : schema.getFields()) {
extendedUser.put(field.name(), user2.get(field.name()));
}
// 设置新的字段的值
extendedUser.put("address", "123 Main St");
// 将扩展后的数据编码为二进制
ByteArrayOutputStream extendedOutStream = new ByteArrayOutputStream();
DatumWriter extendedWriter = new GenericDatumWriter<>(extendedSchema);
Encoder extendedEncoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(extendedOutStream, null);
extendedWriter.write(extendedUser, extendedEncoder);
extendedEncoder.flush();
extendedOutStream.close();
byte[] extendedSerializedData = extendedOutStream.toByteArray();
// 读取扩展后的数据
DatumReader extendedReader = new GenericDatumReader<>(extendedSchema);
Decoder extendedDecoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(new ByteArrayInputStream(extendedSerializedData), null);
GenericRecord extendedUserRead = extendedReader.read(null, extendedDecoder);
// 输出读取到的数据
System.out.println("Name: " + extendedUserRead.get("name"));
System.out.println("Age: " + extendedUserRead.get("age"));
System.out.println("Address: " + extendedUserRead.get("address"));
}
}
这个例子首先定义了一个简单的Avro模式,表示一个用户的姓名和年龄。然后,它使用该模式创建一个GenericRecord,并将其编码为二进制格式。接下来,它创建了一个新的模式,将原始模式的字段复制到其中,并添加了一个新的地址字段。然后,它创建了一个新的GenericRecord,将原始数据复制到其中,并设置了新的地址值。最后,它将扩展后的数据编码为二进制格式,并使用GenericDatumReader读取和输出扩展后的数据。