在avro模式中创建包含字符串数组的对象,可以按照以下步骤进行:
{
"type": "record",
"name": "MyObject",
"fields": [
{
"name": "id",
"type": "int"
},
{
"name": "strings",
"type": {
"type": "array",
"items": "string"
}
}
]
}
上述模式定义了一个名为"MyObject"的记录类型,包含一个整型字段"id"和一个字符串数组字段"strings"。
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.DatumWriter;
import org.apache.avro.io.Encoder;
import org.apache.avro.io.EncoderFactory;
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
public class AvroExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 1. 定义模式
String schemaJson = "{\"type\":\"record\",\"name\":\"MyObject\",\"fields\":[{\"name\":\"id\",\"type\":\"int\"},{\"name\":\"strings\",\"type\":{\"type\":\"array\",\"items\":\"string\"}}]}";
Schema schema = new Schema.Parser().parse(schemaJson);
// 2. 创建对象
GenericRecord myObject = new GenericData.Record(schema);
myObject.put("id", 1);
myObject.put("strings", new GenericData.Array<>(schema.getField("strings").schema(), new ArrayList<String>() {{
add("string1");
add("string2");
}}));
// 3. 序列化对象
DatumWriter<GenericRecord> writer = new SpecificDatumWriter<>(schema);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
writer.write(myObject, encoder);
encoder.flush();
byte[] serializedObject = outputStream.toByteArray();
// 输出序列化后的对象
System.out.println(Arrays.toString(serializedObject));
}
}
上述示例中,我们首先定义了avro模式,然后使用GenericRecord来创建对象,并设置相应的字段值。最后,我们使用Avro库提供的序列化功能将对象序列化为字节数组。
请注意,以上示例仅展示了如何在avro模式中创建包含字符串数组的对象,并进行序列化。在实际应用中,你可能还需要考虑反序列化、数据存储、数据传输等方面的需求。
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