Avro架构定义嵌套类型

我是Avro的新手，正在浏览嵌套类型的文档。下面的示例运行良好，但是模型中的许多不同类型都有地址。是否可以定义address.avsc文件并将其引用为嵌套类型？如果可能的话，您是否可以更进一步，为客户提供一份地址列表？提前谢谢

{"namespace": "com.company.model",
  "type": "record",
  "name": "Customer",
  "fields": [
    {"name": "firstname", "type": "string"},
    {"name": "lastname", "type": "string"},
    {"name": "email", "type": "string"},
    {"name": "phone", "type": "string"},
    {"name": "address", "type":
      {"type": "record",
       "name": "AddressRecord",
       "fields": [
         {"name": "streetaddress", "type": "string"},
         {"name": "city", "type": "string"},
         {"name": "state", "type": "string"},
         {"name": "zip", "type": "string"}
       ]}
    }
  ]
}

---

有4种可能的方法：

如本文所述，将其包含在pom文件中。

在单个avsc文件中声明所有类型。

使用一个静态解析器，首先解析所有导入，然后解析实际数据类型。

（这是一个黑客）使用avdl文件，并使用类似的导入。不过，IDL是用于RPC调用的。

2的示例。在一个avsc文件中声明所有类型。还回答了地址上的数组声明

[
{
    "type": "record",
    "namespace": "com.company.model",
    "name": "AddressRecord",
    "fields": [
        {
            "name": "streetaddress",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "city",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "state",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "zip",
            "type": "string"
        }
    ]
},
{
    "namespace": "com.company.model",
    "type": "record",
    "name": "Customer",
    "fields": [
        {
            "name": "firstname",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "lastname",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "email",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "phone",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "address",
            "type": {
                "type": "array",
                "items": "com.company.model.AddressRecord"
            }
        }
    ]
},
{
    "namespace": "com.company.model",
    "type": "record",
    "name": "Customer2",
    "fields": [
        {
            "name": "x",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "y",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "address",
            "type": {
                "type": "array",
                "items": "com.company.model.AddressRecord"
            }
        }
    ]
}
]

3的示例。使用单个静态解析器

Parser parser = new Parser(); // Make this static and reuse
parser.parse(<location of address.avsc file>);
parser.parse(<location of customer.avsc file>);
parser.parse(<location of customer2.avsc file>);

Parser Parser=new Parser（）；//将此设置为静态并重用
parser.parse（）；
parser.parse（）；
parser.parse（）；

如果我们想要保留模式，也就是说如果我们想要创建新记录，我们可以 方法来获取架构 或

Parser Parser=new Parser（）；//将此设置为静态并重用
Schema addressSchema=parser.parse（）；
模式customerSchema=parser.parse（）；
Schema customer2Schema=parser.parse（）；

要添加到@Princey James answer，必须先定义嵌套类型，然后才能使用。

其他添加到@Princey James answer

使用2的示例。在单个avsc文件中声明所有类型。

Parser parser = new Parser(); // Make this static and reuse
parser.parse(<location of address.avsc file>);
parser.parse(<location of customer.avsc file>);
parser.parse(<location of customer2.avsc file>);

它将用于序列化和反序列化，并生成代码

但是在不生成代码的情况下序列化和反序列化不起作用

您将获得org.apache.avro.AvroRuntimeException:非记录模式：[{“类型”：

代码生成的工作示例：

@测试
public void avroWithCode（）引发IOException{
UserPerso UserPerso3=UserPerso.newBuilder（）
.setName（“查理”）
.setFavoriteColor（“蓝色”）
.setFavoriteNumber（空）
.build（）；
AddressRecord Address=AddressRecord.newBuilder（）
.setStreetaddress（“mo”）
.setCity（“巴黎”）
.setState（“IDF”）
.setZip（“75”）
.build（）；
ArrayList li=新的ArrayList（）；
加上（地址）；
Customer cust=Customer.newBuilder（）
.setUser（UserPerso3）
.setPhone（“0101010101”）
.setAddress（li）
.build（）；
字符串fileName=“cust.avro”；
文件a=新文件（文件名）；
DatumWriter customerDatumWriter=新的指定DatumWriter（Customer.class）；
DataFileWriter DataFileWriter=新的DataFileWriter（customerDatumWriter）；
创建（cust.getSchema（），新文件（fileName））；
dataFileWriter.append（cust）；
dataFileWriter.close（）；
DatumReader custDatumReader=新的SpecificDatumReader（Customer.class）；
DataFileReader DataFileReader=新的DataFileReader（a，custDatumReader）；
Customer cust2=null；
while（dataFileReader.hasNext（））{
cust2=dataFileReader.next（cust2）；
系统输出打印项次（cust2）；
}
}

没有：

@测试
public void avroWithoutCode（）引发IOException{
Schema schemaUserso=new Schema.Parser（）.parse（新文件（“src/main/resources/avroTest/user.avsc”）；
Schema schemaAddress=new Schema.Parser（）.parse（新文件（“src/main/resources/avroTest/user.avsc”）；
Schema schemaCustomer=new Schema.Parser（）.parse（新文件（“src/main/resources/avroTest/user.avsc”）；
System.out.println（schemaUserso）；
GenericRecordUserPerso3=新的GenericData.Record（schemaUserPerso）；
用户perso3.put（“姓名”、“查理”）；
用户perso3.put（“最喜欢的颜色”、“蓝色”）；
UserPerso3.put（“最喜欢的号码”，null）；
GenericRecord地址=新的GenericData.Record（SchemaAddress）；
地址put（“街道地址”、“mo”）；
地址：put（“城市”、“巴黎”）；
地址：put（“州”、“IDF”）；
地址：邮政编码（“zip”，“75”）；
ArrayList li=新的ArrayList（）；
加上（地址）；
GenericRecord cust=新的GenericData.Record（schemaCustomer）；
客户投入（“用户”，UserPerso3）；
客户投入（“电话”、“0101010101”）；
客户投入（“地址”，li）；
字符串fileName=“cust.avro”；
文件=新文件（文件名）；
DatumWriter DatumWriter=新的通用DatumWriter（schemaCustomer）；
DataFileWriter DataFileWriter=新的DataFileWriter（datumWriter）；
创建（schemaCustomer，文件）；
dataFileWriter.append（cust）；
dataFileWriter.close（）；
文件a=新文件（文件名）；
DatumReader DatumReader=新的通用DatumReader（schemaCustomer）；
DataFileReader DataFileReader=新的DataFileReader（a，datumReader）；
GenericRecord cust2=null；
while（dataFileReader.hasNext（））{
cust2=dataFileReader.next（cust2）；
系统输出打印项次（cust2）；
}
}

不清楚如何使用示例3中的解析器。创建解析器后，如何创建记录（空白记录，而不是反序列化）@RedBullet我编辑了我的答案来澄清你的疑问。希望现在清楚了。在#2中，你的根类型是一个并集，对吗？这样用户就可以将这些顶级类型中的任何一个序列化为根对象？这有点不幸，因为如果你只想在顶级序列化客户对象，你就无法真正让它以这种方式工作.我正在尝试选项2-但是当我使用它时，我得到一个错误-您能确认它应该是

{“name”：“address”，“type”：“com.company.model.AddressR”吗