Arvo 是一种数据序列化系统,它提供了丰富的数据结构类型,快速可压缩的二进制数据格式,用于存储和交换数据。GenericRecord 是 Avro 中的一个接口,用于表示 Avro 数据模式中的记录。以下是将 JSON 数组转换为 Avro GenericRecord 列表的基本步骤:
假设我们有一个简单的 Avro 模式文件 user.avsc
:
{
"type": "record",
"name": "User",
"fields": [
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "age", "type": "int"}
]
}
以下是将 JSON 数组转换为 Avro GenericRecord 列表的 Java 代码示例:
import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.avro.io.*;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class AvroJsonConverter {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Avro 模式字符串
String schemaString = "{\"type\":\"record\",\"name\":\"User\",\"fields\":[{\"name\":\"name\",\"type\":\"string\"},{\"name\":\"age\",\"type\":\"int\"}]}";
Schema schema = new Schema.Parser().parse(new StringReader(schemaString));
// JSON 数组字符串
String jsonArrayString = "[{\"name\":\"Alice\",\"age\":30},{\"name\":\"Bob\",\"age\":25}]";
// 创建 DatumReader 和 JsonDecoder
DatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<>(schema);
JsonDecoder jsonDecoder = DecoderFactory.get().jsonDecoder(schema, jsonArrayString);
// 创建 DatumWriter 和 BinaryEncoder
DatumWriter<GenericRecord> datumWriter = new GenericDatumReader<>(schema);
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
BinaryEncoder binaryEncoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(outputStream, null);
// 解析 JSON 数组并转换为 GenericRecord 列表
List<GenericRecord> records = new ArrayList<>();
while (jsonDecoder.hasNext()) {
GenericRecord record = datumReader.read(null, jsonDecoder);
records.add(record);
}
// 输出转换后的 GenericRecord 列表
for (GenericRecord record : records) {
System.out.println(record);
}
}
}
通过上述步骤和代码示例,可以将 JSON 数组转换为 Avro GenericRecord 列表,适用于多种数据处理场景。
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