Avro有C, C++, C#, Java, PHP, Python, and Ruby等语言的实现，本文只简单介绍如何在Java中使用Avro进行数据的序列化(data serialization)。本文使用的是Avro 1.7.4，这是写这篇文章时最新版的Avro。读完本文，你将会学到如何使用Avro编译模式、如果用Avro序列化和反序列化数据。

一、准备项目需要的jar包

文本的例子需要用到的Jar包有这四个：avro-1.7.1.jar、avro-tools-1.7.4.jar、 jackson-core-asl-1.8.8.jar、jackson-mapper-asl-1.8.8.jar，请先将这几个jar包下载好，并存放在一个地方(本文是存放在$HIVE_HOME/lib目录中)。如果你是用Maven，你可以在你项目的pom.xml文件中加入以下依赖：

org.apache.avro

avro

1.7.4

org.apache.avro

avro-maven-plugin

1.7.4

generate-sources

schema

${project.basedir}/src/main/avro/

${project.basedir}/src/main/java/

org.apache.maven.plugins

maven-compiler-plugin

1.6

1.6

当然，如果你需要，你也可以在Avro源码中进行编译，获取avro-1.7.1.jar和avro-tools-1.7.4.jar。关于如何编译avro已经超出本文的范围。

二、定义模式(Schema)

在avro中，它是用Json格式来定义模式的。模式可以由基础类型(null, boolean, int, long, float, double, bytes, and string)和复制类型(record, enum, array, map, union, and fixed)的数据组成。本文只是定义了一个简单的模式user.avsc： {

"namespace": "example.avro",

"type": "record",

"name": "User",

"fields": [

{

"name": "name",

"type": "string"

},

{

"name": "favorite_number",

"type": [

"int",

"null"

]

},

{

"name": "favorite_color",

"type": [

"string",

"null"

]

}

]

}

上面的模式是定义了一个用户的记录，在模式定义中，必须包含它的类型("type": "record")、一个名字("name": "User")以及fields。在本例中fields包括了name, favorite_number和favorite_color，上面的模式我们还定义了一个命名空间 ("namespace": "example.avro"),namespace可以名字一起使用，从而组成模式的全名(本例为example.avro.User)。

三、编译模式

Avro可以允许我们根据模式的定义而生成相应的类，一旦我们定义好相关的类，我们程序中就不需要直接使用模式了。可以用avro-tools jar包来生成代码，语法如下： java -jar $HIVE_HOME/lib/avro-tools-1.7.4.jar

compile schema

所以，在本例中我们可以这样来使用 java -jar $HIVE_HOME/lib/avro-tools-1.7.4.jar compile schema user.avsc .

这时候，在当前目录下会生成example/avro/User.java类，细心的读者可能会发现example/avro不就是模式定义中的namespace么？的确是的。

如果你直接用Avro Maven plugin，那么你就不需要手动的编译模式，因为Avro Maven plugin会自动给你编译好。

现在我们已经生成好了一个User.java类，我们就可以用代码生成User，并用avro将它序列化存放到本地文件中，最后我们再将其反序列化。

四、如何使用

我们可以用下面的代码生成几个User: User user1 = new User();

user1.setName("Alyssa");

user1.setFavoriteNumber(256);

// Leave favorite color null

// Alternate constructor

User user2 = new User("Ben", 7, "red");

// Construct via builder

User user3 = User.newBuilder()

.setName("Charlie")

.setFavoriteColor("blue")

.setFavoriteNumber(null)

.build();

从上面的列子中，我们可以看出，我们可以调用User的构造函数或者是builder来获取一个User实例。下面对上述的几个User进行序列化操作，并将序列化的数据存放到users.avro文件中: // Serialize user1 and user2 to disk

File file = new File("users.avro");

DatumWriter userDatumWriter = new SpecificDatumWriter(User.class);

DataFileWriter dataFileWriter = new DataFileWriter(userDatumWriter);

dataFileWriter.create(user1.getSchema(), new File("users.avro"));

dataFileWriter.append(user1);

dataFileWriter.append(user2);

dataFileWriter.append(user3);

dataFileWriter.close();

运行完这个代码之后，将会在磁盘产生users.avro文件，里面是用avro序列化user的数据。我们可以对其进行反序列化，获取到原来的数据： // Deserialize Users from disk

DatumReader userDatumReader = new SpecificDatumReader(User.class);

DataFileReader dataFileReader =

new DataFileReader(file, userDatumReader);

User user = null;

while (dataFileReader.hasNext()) {

// Reuse user object by passing it to next(). This saves us from

// allocating and garbage collecting many objects for files with

// many items.

user = dataFileReader.next(user);

System.out.println(user);

}

这段代码将会产生成以下的结果： {"name": "Alyssa", "favorite_number": 256, "favorite_color": null}

{"name": "Ben", "favorite_number": 7, "favorite_color": "red"}

{"name": "Charlie", "favorite_number": null, "favorite_color": "blue"}

五、一个完整的例子 import java.io.*;

import java.lang.*;

import org.apache.avro.io.DatumWriter;

import org.apache.avro.io.DatumReader;

import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;

import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader;

import org.apache.avro.file.DataFileWriter;

import org.apache.avro.file.DataFileReader;

import example.avro.User;

public class Test {

public static void main(String args[]) {

User user1 = new User();

user1.setName("Alyssa");

user1.setFavoriteNumber(256);

// Leave favorite color null

// Alternate constructor

User user2 = new User("Ben", 7, "red");

// Construct via builder

User user3 = User.newBuilder()

.setName("Charlie")

.setFavoriteColor("blue")

.setFavoriteNumber(null)

.build();

//Serialize user1, user2 and user3 to disk

File file = new File("users.avro");

DatumWriter userDatumWriter =

new SpecificDatumWriter(User.class);

DataFileWriter dataFileWriter =

new DataFileWriter(userDatumWriter);

try {

dataFileWriter.create(user1.getSchema(), new File("users.avro"));

dataFileWriter.append(user1);

dataFileWriter.append(user2);

dataFileWriter.append(user3);

dataFileWriter.close();

} catch (IOException e) {

}

//Deserialize Users from dist

DatumReader userDatumReader =

new SpecificDatumReader(User.class);

DataFileReader dataFileReader = null;

try {

dataFileReader = new DataFileReader(file, userDatumReader);

} catch (IOException e) {

}

User user = null;

try {

while (dataFileReader.hasNext()) {

// Reuse user object by passing it to next(). This saves

// us from allocating and garbage collecting many objects for

// files with many items.

user = dataFileReader.next(user);

System.out.println(user);

}

} catch (IOException e) {

}

}

}

编译上述代码： javac -classpath /home/q/hive-0.11.0/lib/avro-1.7.1.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/avro-tools-1.7.4.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar

example/avro/User.java Test.java

运行上述代码： java -classpath /home/q/hive-0.11.0/lib/avro-1.7.1.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/avro-tools-1.7.4.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar

:/home/q/hive-0.11.0/lib/jackson-mapper-asl-1.8.8.jar:User.jar:.

Test