当我尝试使用各自的架构在数据上运行带有Avro的Kafka
Consumer时
,它返回错误“
AvroRuntimeException:格式错误的数据。长度为负:-40”。我看到其他人也遇到了类似的问题,即将字节数组转换为json,Avro写入和读取以及Kafka Avro Binary * coder。我还引用了这个Consumer Group
Example实例,该实例对我们都有帮助,但是到目前为止,对于此错误没有帮助。.它可以工作到这部分代码(第73行)
解码器解码器= DecoderFactory.get()。binaryDecoder(byteArrayInputStream,null);
我已经尝试了其他解码器并打印出byteArrayInputStream变量的内容,该内容看起来像我相信您期望序列化avro数据看起来的样子(在消息中我可以看到架构以及一些数据和一些格式错误的数据),使用.available()方法的可用字节数,该字节数返回594。我无法理解为什么会发生此错误。Apache
Nifi用于从hdfs生成具有相同模式的Kafka流。我将不胜感激任何帮助。
也许问题出在Nifi如何写入(编码)Avro数据与消费者应用程序读取(解码)数据的方式之间不匹配。
简而言之,Avro的API提供了两种不同的序列化方法:
org.apache.avro.file.{DataFileWriter/DataFileReader}
)。将模式嵌入Avro文件非常有意义,因为(a)Avro文件的“有效载荷”通常比嵌入式Avro模式大几个数量级,并且(b)然后您可以根据自己的心脏内容来复制或移动这些文件并且仍然确保您可以再次阅读它们而不必咨询某人或某物。org.apache.avro.io.{BinaryEncoder/BinaryDecoder}
;请注意程序包名称的区别:io
此处vs。file
以上)。例如,当对正在写入Kafka主题的消息进行Avro编码时,通常会首选这种方法,因为与上述变体1相比,您不会招致将Avro模式重新嵌入到每条消息中的开销,前提是您假设(非常合理)政策是,对于同一Kafka主题,将使用相同的Avro模式对消息进行格式化/编码。这是一个重要的优势,因为在流数据上下文中,运动中数据记录通常比上述静止数据Avro文件小得多(通常在100个字节和几百个KB之间)(通常为数百个或200个字节)。千MB);因此Avro模式的大小相对较大,因此在将2000条数据记录写入Kafka时,您不想将其嵌入2000x。缺点是您必须“以某种方式” 跟踪Avro模式如何映射到Kafka主题-或更准确地说,您必须以某种方式跟踪消息使用哪种Avro模式进行编码,而不必沿用直接嵌入模式的路径。好消息是Kafka生态系统中可用的工具(Avro模式注册表)可透明地执行此操作。因此,与变体1相比,变体2以牺牲便利为代价提高了效率。效果是,取决于您使用上面的(1)还是(2),编码的Avro数据的“有线格式”看起来会有所不同。
我对Apache
Nifi不太熟悉,但是快速浏览一下源代码(例如ConvertAvroToJSON.java)对我来说,它使用的是变体1,即将Avro模式嵌入到Avro记录旁边。但是,您的使用者代码使用DecoderFactory.get().binaryDecoder()
并因此使用了变体2(未嵌入架构)。
也许这可以解释您遇到的错误?
问题内容: 我正在用Python阅读JSON文件,其中包含许多字段和值(约8000条记录)。Env:Windows 10,Python 3.6.4;码: 这样我得到一个错误。下面是堆栈跟踪: 伴随着我,我尝试了 与此相关,我的程序运行了很长时间,然后挂起,没有任何输出。 我搜索了几乎与此相关的所有主题,但找不到解决方案。 注意:JSON数据是有效的,因为当我在Postman /任何REST客户端上
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