Apache Avro是一個數(shù)據序列化系統(tǒng)，設計用于支持高效的數(shù)據交換。它使用JSON或二進制格式表示數(shù)據，并提供了一個強大的模式語言來定義數(shù)據類型，同時具有動態(tài)語言中的動態(tài)結構。

最近的一個版本更新引入了支持動態(tài)JSON的特性。這項特性允許用戶將無法預先定義的JSON數(shù)據編碼和解碼為Avro數(shù)據。它開創(chuàng)了一個全新的可能性，使得Avro能夠更好地與其他動態(tài)語言（如JavaScript）交互。

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.io.*;
// Dynamic JSON data to encode
String jsonString = "{\"name\":\"John Doe\",\"age\":32,\"interests\":[\"music\",\"sports\"]}";
// Create a schemaless parser
Schema.Parser parser = new Schema.Parser();
GenericData.Record record = new GenericData.Record(parser.parse("{}"));
// Parse JSON into Avro record
DatumReaderreader = new GenericDatumReader();
JsonDecoder decoder = DecoderFactory.get().jsonDecoder(record.getSchema(), jsonString);
record = reader.read(record, decoder);
// Serialize Avro record to binary
DatumWriterwriter = new GenericDatumWriter();
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
Encoder encoder = EncoderFactory.get().binaryEncoder(out, null);
writer.write(record, encoder);
encoder.flush();
byte[] binaryData = out.toByteArray();
// Deserialize binary data to Avro record
DatumReaderbinaryReader = new GenericDatumReader(record.getSchema());
Decoder binaryDecoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(binaryData, null);
record = binaryReader.read(record, binaryDecoder);
// Encode Avro record back to JSON
JsonEncoder jsonEncoder = EncoderFactory.get().jsonEncoder(record.getSchema(), new FileOutputStream(new File("record.json")));
jsonEncoder.encode(record);
jsonEncoder.flush();

在上述例子中，我們首先將動態(tài)JSON解析為Avro記錄，然后將其序列化為二進制格式并進行反序列化。最后，我們將Avro記錄重新編碼為JSON格式并將其寫入文件中。

總的來說，Avro支持動態(tài)JSON的能力為數(shù)據交換帶來了更大的靈活性和創(chuàng)造力。它使得動態(tài)語言和其他數(shù)據格式之間的集成更為容易。無論您是開發(fā)人員還是數(shù)據工程師，Avro都是一種非常有用的數(shù)據序列化解決方案。