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apache-spark - 使用 pyspark 从 apache kafka 反序列化 avro 时为空列

问题描述

我正在使用 Kafka、Spark 和 jupyter 笔记本进行概念验证，但遇到了一个奇怪的问题。我试图读取从 kafka 到 pyspark 的 Avro 记录。我正在使用融合模式注册表来获取模式以反序列化 avro 消息。在对 spark 数据帧中的 avro 消息进行反序列化后，结果列是空的，没有任何错误。该列应该包含数据，因为当转换为字符串时，某些 avro 字段是可读的。

我也尝试在 Scala 中的 spark-shell 上执行此操作（没有 jupyter）我尝试了基于 docker 的 spark 以及独立安装的 spark

我按照这个 SO 主题来获取 from_avro 和 to_avro 函数： Pyspark 2.4.0, read avro from kafka with read stream - Python

jars = ["kafka-clients-2.0.0.jar", "spark-avro_2.11-2.4.3.jar", "spark-        
sql-kafka-0-10_2.11-2.4.3.jar"]
jar_paths = ",".join(["/home/jovyan/work/jars/{}".format(jar) for jar in 
jars])

conf = SparkConf()
conf.set("spark.jars", jar_paths)

spark_session = SparkSession \
    .builder \
    .config(conf=conf)\
    .appName("TestStream") \
    .getOrCreate()

def from_avro(col, jsonFormatSchema): 
    sc = SparkContext._active_spark_context 
    avro = sc._jvm.org.apache.spark.sql.avro
    f = getattr(getattr(avro, "package$"), "MODULE$").from_avro
    return Column(f(_to_java_column(col), jsonFormatSchema)) 


def to_avro(col): 
    sc = SparkContext._active_spark_context 
    avro = sc._jvm.org.apache.spark.sql.avro
    f = getattr(getattr(avro, "package$"), "MODULE$").to_avro
    return Column(f(_to_java_column(col))) 

schema_registry_url = "http://schema-registry.org"
transaction_schema_name = "Transaction"

transaction_schema = requests.get(" 
{}/subjects/{}/versions/latest/schema".format(schema_registry_url, 
transaction_schema_name)).text


raw_df = spark_session.read.format("kafka") \
# SNIP
    .option("subscribe", "transaction") \
    .option("startingOffsets", "earliest").load()
raw_df = raw_df.limit(1000).cache()

extract_df = raw_df.select(
    raw_df["key"].cast("String"),
    from_avro(raw_df["value"], transaction_schema).alias("value")
)

# This shows data and fields
raw_df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)").show(3, truncate=False)

extract_df.show()

值列的内容为空。我预计解码失败后会出现错误，或者数据会在那里。有谁知道可能导致这种情况的原因，或者如何调试它？

+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
|...| [[]]|
|...| [[]]|
|...| [[]]|
|...| [[]]|

标签： apache-sparkpysparkapache-kafkaavroconfluent-schema-registry

解决方案

您必须手动反序列化数据。截至撰写本文时，PySpark 尚未正式支持 Confluent 模式注册表。您需要使用 Confluent 或 ABRiS 提供的 KafkaAvroDeSerializer，这是一个 3rd-party Spark avro 库。

ABRiS：https ://github.com/AbsaOSS/ABRiS#using-abris-with-python-and-pyspark

KafkaAvroDeSerializer：将 Spark 结构化流与 Confluent Schema Registry 集成

原因：Confluent 在 Avro 数据 [Magic Byte|Schema ID|avro data] 旁边添加了 5 个额外字节，其中 1 个用于魔术字节，4 个用于模式 ID，而不是典型的 avro 格式。所以需要手动反序列化。

（对不起，我无法发表评论。）

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