使用python将avro数据写入kafka
[2017-05-02 13:38:11,387] ERROR Unknown error when running consumer: (kafka.tools.ConsoleConsumer$:105)
org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing Avro message for id 4
Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused (Connection refused)
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:538)
at sun.net.NetworkClient.doConnect(NetworkClient.java:180)
at sun.net.www.http.HttpClient.openServer(HttpClient.java:463)
at sun.net.www.http.HttpClient.openServer(HttpClient.java:558)
at sun.net.www.http.HttpClient.<init>(HttpClient.java:242)
at sun.net.www.http.HttpClient.New(HttpClient.java:339)
at sun.net.www.http.HttpClient.New(HttpClient.java:357)
显然它无法解码数据。有什么想法吗？
共有1个答案
它似乎无法连接到架构注册表。您确定您已经启动并运行了它，并且为您的使用者连接了URL和端口吗？
尝试向控制台使用者添加以下内容
--property schema.registry.url=架构注册表的地址
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我有一个名为df的数据库数据帧。我想将它作为csv文件写入S3存储桶。我有S3存储桶名称和其他凭据。我检查了这里给出的在线留档https://docs.databricks.com/spark/latest/data-sources/aws/amazon-s3.html#mount-aws-s3它说使用以下命令 但我有的是数据帧，而不是文件。怎么才能实现？
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我正在尝试将以下数据写入csv文件。这些数据是employdetails name1-surname1-place1 名称4-surname4-place4 我希望输出在CSV文件上，一个在另一个下面，在单独的行上。 我写了下面的代码 -KD
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问题内容： 嗨，我正在尝试使用python将csv文件写入SQL Server数据库中的表中。传递参数时遇到错误，但是手动进行操作时不会遇到任何错误。这是我正在执行的代码。 错误：pyodbc.DataError ：（“ 22001”，“ [22001] [Microsoft] [ODBC SQL Server驱动程序] [SQL Server]字符串或二进制数据将被截断。（8152）（SQLEx
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我正在使用谷歌工作表来保存共享项目的数据。我使用Google的Sheets API访问数据，用python处理数据，并尝试在function writer中使用batchUpdate更新Sheets文件。 如果我将此函数数据作为列表传递，它将按预期工作 GoogleapClient。错误。HttpError： 任何指点都将不胜感激。
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问题内容： 这段代码曾经很好（在某种意义上，编译器没有抱怨）： 从Swift 5.0开始，这会产生警告： 警告：不建议使用“ withUnsafeBytes”：请改用 我试着用所提出的方法，但我似乎无法缠斗到这最终需要。 如何以不推荐的方式编写此函数？ 问题答案： 诀窍是使用函数： 尽管此功能适用于Swift 5.0，但显然存在一些问题。参见相关论坛讨论。