Scala：从Spark结构化流中读取Kafka Avro消息时出错

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我一直在尝试从Scala 2.11的Spark结构化流（2.4.4）中读取Kafka的avro序列化消息。为此，我使用了spark-avro（下面的依赖项）。我使用confluent-kafka库从python生成kafka消息。Spark流能够使用模式使用消息，但是不能正确读取字段的值。我准备了一个简单的示例来显示问题，代码在这里可用：https://github.com/anigmo97/SimpleExamples/tree/master/Spark_streaming_kafka_avro_scala

我用python创建记录，记录的模式是：

{
    "type": "record",
    "namespace": "example",
    "name": "RawRecord",
    "fields": [
        {"name": "int_field","type": "int"},
        {"name": "string_field","type": "string"}
    ]
}

它们是这样生成的：

from time import sleep
from confluent_kafka.avro import AvroProducer, load, loads

def generate_records():
    avro_producer_settings = {
        'bootstrap.servers': "localhost:19092",
        'group.id': 'groupid',
        'schema.registry.url': "http://127.0.0.1:8081"
    }
    producer = AvroProducer(avro_producer_settings)
    key_schema = loads('"string"')
    value_schema = load("schema.avsc")
    i = 1
    while True:
        row = {"int_field": int(i), "string_field": str(i)}
        producer.produce(topic="avro_topic", key="key-{}".format(i), 
                         value=row, key_schema=key_schema, value_schema=value_schema)
        print(row)
        sleep(1)
        i+=1

Spark结构化流传输的消耗（在Scala中是这样完成的：

import org.apache.spark.sql.{ Dataset, Row}
import org.apache.spark.sql.streaming.{ OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.avro._
...
        try {

            log.info("----- reading schema")
            val jsonFormatSchema = new String(Files.readAllBytes(
                                                    Paths.get("./src/main/resources/schema.avsc")))

            val ds:Dataset[Row] = sparkSession
                .readStream
                .format("kafka")
                .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaServers)
                .option("subscribe", topic)
                .load()

            val output:Dataset[Row] = ds
                .select(from_avro(ds.col("value"), jsonFormatSchema) as "record")
                .select("record.*")

            output.printSchema()

            var query: StreamingQuery = output.writeStream.format("console")
                .option("truncate", "false").outputMode(OutputMode.Append()).start();


            query.awaitTermination();

        } catch {
            case e: Exception => log.error("onApplicationEvent error: ", e)
            //case _: Throwable => log.error("onApplicationEvent error:")
        }
...

在spark中打印架构，虽然avro架构不允许这样做，但字段可为空是很奇怪的。Spark显示了这一点：

root
 |-- int_field: integer (nullable = true)
 |-- string_field: string (nullable = true)

我已经用python的另一个使用者检查了消息，消息很好，但是独立于消息内容，火花显示了这一点。

+---------+------------+
|int_field|string_field|
+---------+------------+
|0        |            |
+---------+------------+

使用的主要依赖项是：

<properties>
    <spark.version>2.4.4</spark.version>
    <scala.version>2.11</scala.version>
</properties>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-avro_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>

有人知道为什么会这样吗？

谢谢。重现该错误的代码在这里：

https://github.com/anigmo97/SimpleExamples/tree/master/Spark_streaming_kafka_avro_scala

解决方案

问题是我在python中使用confluent_kafka库我正在火花结构化流中读取avro消息使用spark-avro库。

Confluent_kafka库使用confluent的avro格式并触发avro使用标准avro格式读取。

区别在于，为了使用架构注册表，融合了avro在消息中添加四个字节，以指示哪个架构应该使用。

来源：https://www.confluent.io/blog/kafka-connect-tutorial-transfer-avro-schemas-across-schema-registry-clusters/

为了能够使用融合的avro并从spark结构中读取它流式传输，我为Abris替换了spark-avro库（abris允许将Avro和融合的Avro与Spark集成在一起）。https://github.com/AbsaOSS/ABRiS

scala apache-spark apache-kafka avro spark-structured-streaming
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解决方案

问题是我在python中使用confluent_kafka库我正在火花结构化流中读取avro消息使用spark-avro库。

Confluent_kafka库使用confluent的avro格式并触发avro使用标准avro格式读取。

区别在于，为了使用架构注册表，融合了avro在消息中添加四个字节，以指示哪个架构应该使用。

来源：https://www.confluent.io/blog/kafka-connect-tutorial-transfer-avro-schemas-across-schema-registry-clusters/

为了能够使用融合的avro并从spark结构中读取它流式传输，我为Abris替换了spark-avro库（abris允许将Avro和融合的Avro与Spark集成在一起）。https://github.com/AbsaOSS/ABRiS

我的依赖项如下更改：

<properties>
        <spark.version>2.4.4</spark.version>
        <scala.version>2.11</scala.version>
</properties>
<!-- SPARK- AVRO -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-avro_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
<!-- SPARK -AVRO AND CONFLUENT-AVRO -->
<dependency>
    <groupId>za.co.absa</groupId>
    <artifactId>abris_2.11</artifactId>
    <version>3.1.1</version>
</dependency>

并且在这里您可以看到一个简单的示例，该示例获取整个数据集并将其序列化为avro和合流avro。

var input: Dataset[Row] = sparkSession.readStream
    //.format("org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider")
    .format("kafka")
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaServers)
    .option("subscribe", topicConsumer)
    .option("failOnDataLoss", "false")
    // .option("startingOffsets", "latest")
    // .option("startingOffsets", "earliest")
    .load();


// READ WITH spark-avro library (standard avro)

val jsonFormatSchema = new String(Files.readAllBytes(Paths.get("./src/main/resources/schema.avsc")))

var inputConfluentAvroDeserialized: Dataset[Row] = input
    .select(from_avro(functions.col("value"), jsonFormatSchema) as "record")
    .select("record.*")

//READ WITH Abris library (confuent avro) 

val schemaRegistryConfig = Map(
    SchemaManager.PARAM_SCHEMA_REGISTRY_URL -> "http://localhost:8081",
    SchemaManager.PARAM_SCHEMA_REGISTRY_TOPIC -> topicConsumer,
    SchemaManager.PARAM_VALUE_SCHEMA_NAMING_STRATEGY -> SchemaManager.SchemaStorageNamingStrategies.TOPIC_NAME, // choose a subject name strategy
    SchemaManager.PARAM_VALUE_SCHEMA_ID -> "latest" // set to "latest" if you want the latest schema version to used
)

var inputConfluentAvroDeserialized: Dataset[Row] = inputConfluentAvroSerialized
    .select(from_confluent_avro(functions.col("value"), schemaRegistryConfig) as "record")
    .select("record.*")
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