在火花结构化流中反序列化 kafka avro 主题的 int 编码无效答案

【问题标题】：Invalid int encoding on deserializing kafka avro topics in spark structured streaming在火花结构化流中反序列化 kafka avro 主题的 int 编码无效
【发布时间】：2019-04-30 05:20:59
【问题描述】：

我正在尝试使用 spark 结构化流 (version-2.3.1) 处理来自 kafka 的流式 avro 数据，因此我尝试使用 this 示例进行反序列化。它仅在主题 value 部分包含 StringType 时才有效，但在我的情况下，架构包含 long and integers，如下所示：

public static final String USER_SCHEMA = "{"
        + "\"type\":\"record\","
        + "\"name\":\"variables\","
        + "\"fields\":["
        + "  { \"name\":\"time\", \"type\":\"long\" },"
        + "  { \"name\":\"thnigId\", \"type\":\"string\" },"
        + "  { \"name\":\"controller\", \"type\":\"int\" },"
        + "  { \"name\":\"module\", \"type\":\"int\" }"
        + "]}";

所以它给出了一个例外

sparkSession.udf().register("deserialize", (byte[] data) -> {
GenericRecord record = recordInjection.invert(data).get(); //throws error at invert method.
return RowFactory.create(record.get("time"), record.get("thingId").toString(), record.get("controller"), record.get("module"));
    }, DataTypes.createStructType(type.fields()));

说

Failed to invert: [B@22a45e7
Caused by java.io.IOException: Invalid int encoding.

因为我在架构 long and int 类型中有 time, controller and module。

我猜这是字节数组byte[] data的某种编码和解码格式错误。

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-sql byte spark-structured-streaming

【解决方案1】：

你看过这个https://issues.apache.org/jira/browse/AVRO-1650。它专门讨论了您可能遇到的问题。默认的 UTF-8 编码可能会导致编码/解码过程中的丢失。

如果您正在处理二进制编码的数据，我还建议您使用Base64 编码来保存/传输数据，因为它利用 ISO-8859-1，这是按照上面链接使用的正确编码。

【讨论】：

问题是我试图反序列化 confluent avro，它的元数据很长，而 avro 记录就是问题所在。

【解决方案2】：

我也遇到过这种情况，我想也许你配置你的kafka value-deserializer是默认的String deserializer，你可以尝试将deserializer更改为org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer。

这是我的解决方案。

希望能帮到你

【讨论】：