使用Apache Beam反序列化Kafka Avro消息

主要目标是聚合两个Kafka主题，一个是压缩的慢速移动数据，另一个是每秒接收的快速移动数据。

我已经能够在KV(Long，String)等简单场景中使用如下内容消费消息：

PCollection<KV<Long,String>> input = p.apply(KafkaIO.<Long, 
String>read()
.withKeyDeserializer(LongDeserializer.class)
.withValueDeserializer(StringDeserializer.class)
  
PCollection<String> output = input.apply(Values.<String>create());

但当您需要从Avro反序列化时，这似乎不是一种方法。我有一个KV(String，avro)需要消费。

我尝试从avro架构生成Java类，然后将它们包含在"Apply"中，例如：

PCollection<MyClass> output = input.apply(Values.<MyClass>create());

但这似乎不是正确的方法。

有没有什么文档/示例可以指给我看，这样我就可以了解您将如何使用Kafka Avro和Beam？

我已更新代码：

import io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.coders.AvroCoder;
import org.apache.beam.sdk.io.kafka.KafkaIO;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer;

public class Main {

public static void main(String[] args) {

    PipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.create();

    Pipeline p = Pipeline.create(options);

    PCollection<KV<Long, Myclass>> input = p.apply(KafkaIO.<Long, String>read()
            .withKeyDeserializer(LongDeserializer.class)
            .withValueDeserializerAndCoder(KafkaAvroDeserializer.class, AvroCoder.of(Myclass.class))
    );

    p.run();

}
}

---

import org.apache.beam.sdk.coders.AvroCoder;
import org.apache.beam.sdk.coders.DefaultCoder;

@DefaultCoder(AvroCoder.class)
public class Myclass{
String name;
String age;

Myclass(){}
Myclass(String n, String a) {
    this.name= n;
    this.age= a;
}
}

但我现在收到以下错误

incompatible types: java.lang.Class < io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer > cannot be converted to java.lang.Class < ? extends org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer < java.lang.String > >

我一定是导入了错误的序列化程序？

---

解决方案

我也遇到过同样的问题。在这个邮件档案里找到了解决方案。 http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/beam-user/201710.mbox/%3CCAMsy_NiVrT_9_xfxOtK1inHxb=x_yAdBcBN+4aquu_hn0GJ0nA@mail.gmail.com%3E

在您的情况下，您需要定义自己的Deserializer<MyClass>，它可以从AbstractKafkaAvroDeserializer扩展，如下所示。

public class MyClassKafkaAvroDeserializer extends
  AbstractKafkaAvroDeserializer implements Deserializer<MyClass> {
  
  @Override
  public void configure(Map<String, ?> configs, boolean isKey) {
      configure(new KafkaAvroDeserializerConfig(configs));
  }

  @Override
  public MyClass deserialize(String s, byte[] bytes) {
      return (MyClass) this.deserialize(bytes);
  }

  @Override
  public void close() {} }

然后将您的KafkaAvroAnti ializer指定为ValueAnti ializer。

p.apply(KafkaIO.<Long, MyClass>read()
 .withKeyDeserializer(LongDeserializer.class)
 .withValueDeserializer(MyClassKafkaAvroDeserializer.class) );