AVRO 使用解析器的反序列化
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，我们始终可以在不生成代码的情况下读取序列化项目。
本章介绍如何阅读架构 使用解析器库 and 反序列化 使用 Avro 的数据。
使用解析器库进行反序列化
序列化的数据存储在文件中 我的数据.txt .你可以使用 Avro 反序列化和读取它。
按照下面给出的过程从文件中反序列化序列化数据。
步骤 1
首先，从文件中读取架构。为此，请使用 模式解析器 班级。该类提供了以不同格式解析模式的方法。
实例化 模式解析器 通过传递存储模式的文件路径来创建类。
Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("/path/to/emp.avsc"));
步骤 2
创建一个对象 基准阅读器 interface using 具体数据读取器 class.
DatumReader<emp>empDatumReader = new SpecificDatumReader<emp>(emp.class);
步骤 3
实例化 数据文件读取器 班级。此类从文件中读取序列化数据。它需要 基准阅读器 对象，以及序列化数据所在文件的路径，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
使用以下方法打印反序列化的数据 数据文件读取器 .
-
The 有下一个() 如果 Reader 中有任何元素，方法返回一个布尔值 .
-
The next() 的方法 数据文件读取器 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
下面的完整程序展示了如何使用 Parsers 库对序列化的数据进行反序列化：
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");
}
}
浏览到放置生成代码的目录。在这种情况下，它位于 主页/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 反序列化.java .编译执行如下图：
$ javac Deserialize.java $ java Deserialize
{"name": "ramu", "id": 1, "salary": 30000, "age": 25, "address": "chennai"}
{"name": "rahman", "id": 2, "salary": 35000, "age": 30, "address": "Delhi"}