要在Avro中创建一个非空/必需的新字段,可以按照以下步骤操作:
String schemaString = "{\n" +
" \"type\": \"record\",\n" +
" \"name\": \"Example\",\n" +
" \"fields\": [\n" +
" {\"name\": \"field1\", \"type\": \"string\"},\n" +
" {\"name\": \"field2\", \"type\": \"int\"},\n" +
" {\"name\": \"newField\", \"type\": \"string\", \"doc\": \"The new required field\", \"default\": \"\"}\n" +
" ]\n" +
"}";
在上面的示例中,我们定义了一个名为"newField"的新字段,并将其类型设置为"string"。使用"default"属性,可以将该字段的默认值设置为空字符串。
Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
Schema schema = parser.parse(schemaString);
SchemaRegistryClient registryClient = new CachedSchemaRegistryClient("http://localhost:8081", 100);
int schemaId = registryClient.register("example-topic", schema);
在上面的示例中,我们使用Schema.Parser解析schema字符串,并使用CachedSchemaRegistryClient连接到本地Schema Registry。然后,使用register方法将schema注册到指定的topic中,并获取返回的schema ID。
GenericRecord record = new GenericData.Record(schema);
record.put("field1", "value1");
record.put("field2", 123);
record.put("newField", "newValue");
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
BinaryEncoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
DatumWriter writer = new GenericDatumWriter<>(schema);
writer.write(record, encoder);
encoder.flush();
outputStream.close();
byte[] serializedData = outputStream.toByteArray();
// 反序列化
InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(serializedData);
BinaryDecoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(inputStream, null);
DatumReader reader = new GenericDatumReader<>(schema);
GenericRecord deserializedRecord = reader.read(null, decoder);
System.out.println(deserializedRecord.get("newField"));
在上面的示例中,我们创建了一个GenericRecord对象,设置了字段的值,并使用BinaryEncoder将其序列化为字节数组。然后,我们使用BinaryDecoder将字节数组反序列化为GenericRecord对象,并打印出"newField"字段的值。
这就是使用Avro和Schema Registry创建一个非空/必需的新字段的基本步骤。请注意,这只是一个简单示例,实际中可能需要根据具体的应用程序需求进行适当的调整。