AVRO - 使用解析器進行反序列化

如前所述，可以透過生成與模式對應的類或使用解析器庫來將 Avro 模式讀取到程式中。在 Avro 中，資料始終與其對應的模式一起儲存。因此，我們總是可以無需程式碼生成即可讀取序列化項。

本章介紹如何使用**解析器庫**讀取模式以及如何使用 Avro **反序列化**資料。

使用解析器庫進行反序列化

序列化資料儲存在檔案**mydata.txt**中。您可以使用 Avro 反序列化並讀取它。

請按照以下步驟從檔案中反序列化序列化資料。

步驟 1

首先，從檔案中讀取模式。為此，請使用**Schema.Parser**類。此類提供方法以解析不同格式的模式。

透過傳遞儲存模式的檔案路徑來例項化**Schema.Parser**類。

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

步驟 2

使用**SpecificDatumReader**類建立一個**DatumReader**介面的物件。

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

步驟 3

例項化**DataFileReader**類。此類從檔案中讀取序列化資料。它需要**DatumReader**物件和儲存序列化資料的檔案的路徑作為建構函式的引數。

DataFileReader<GenericRecord> dataFileReader = new DataFileReader<GenericRecord>(new File("/path/to/mydata.txt"), datumReader);

步驟 4

使用**DataFileReader**的方法列印反序列化資料。

• **hasNext()**方法返回一個布林值，指示讀取器中是否存在任何元素。

• **DataFileReader**的**next()**方法返回讀取器中的資料。

while(dataFileReader.hasNext()){

   em=dataFileReader.next(em);
   System.out.println(em);
}

示例 – 使用解析器庫進行反序列化

以下完整程式展示瞭如何使用解析器庫反序列化序列化資料：

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");
   }
}

瀏覽到放置生成程式碼的目錄。在本例中，它位於**home/Hadoop/Avro_work/without_code_gen**。

$ cd home/Hadoop/Avro_work/without_code_gen/

現在將上述程式複製並儲存到名為**DeSerialize.java**的檔案中。編譯並執行它，如下所示：

$ javac Deserialize.java
$ java Deserialize

輸出

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