AVRO - 使用解析器进行反序列化

如前所述，可以通过生成与模式对应的类或使用解析器库来将 Avro 模式读取到程序中。在 Avro 中，数据始终与其对应的模式一起存储。因此，我们总是可以无需代码生成即可读取序列化项。

本章介绍如何使用**解析器库**读取模式以及如何使用 Avro **反序列化**数据。

使用解析器库进行反序列化

序列化数据存储在文件**mydata.txt**中。您可以使用 Avro 反序列化并读取它。

请按照以下步骤从文件中反序列化序列化数据。

步骤 1

首先，从文件中读取模式。为此，请使用**Schema.Parser**类。此类提供方法以解析不同格式的模式。

通过传递存储模式的文件路径来实例化**Schema.Parser**类。

Schema schema = new Schema.Parser().parse(new File("/path/to/emp.avsc"));

步骤 2

使用**SpecificDatumReader**类创建一个**DatumReader**接口的对象。

DatumReader<emp>empDatumReader = new SpecificDatumReader<emp>(emp.class);

步骤 3

实例化**DataFileReader**类。此类从文件中读取序列化数据。它需要**DatumReader**对象和存储序列化数据的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**DataFileReader**的方法打印反序列化数据。

• **hasNext()**方法返回一个布尔值，指示读取器中是否存在任何元素。

• **DataFileReader**的**next()**方法返回读取器中的数据。

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

以下完整程序展示了如何使用解析器库反序列化序列化数据：

public class Deserialize {
   public static void main(String args[]) throws Exception{
	
      //Instantiating the Schema.Parser class.
      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。在本例中，它位于**home/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到名为**DeSerialize.java**的文件中。编译并执行它，如下所示：

$ javac Deserialize.java
$ java Deserialize

输出

{"name": "ramu", "id": 1, "salary": 30000, "age": 25, "address": "chennai"}
{"name": "rahman", "id": 2, "salary": 35000, "age": 30, "address": "Delhi"}