下面的代码简单地将数据写入avro格式,并从写入的avro文件中读取和显示相同的数据。我只是在尝试Hadoop权威指南中的示例。这是我第一次能够执行。然后我得到了下面的错误。它第一次确实起作用了。所以我不确定我犯了什么错误。
这是一个例外:
Exception in thread "main" java.io.EOFException: No content to map to Object due to end of input
at org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper._initForReading(ObjectMapper.
我有一个avro模式和avro,我想把它们放到一个protobuf中。
具体来说,我有两个变量:
1 - Schema myschema; (this is the avro schema in the org.apache.avro)
2- Map<Long, Schema> myschemamap (this is a map containing a long of schema objects)
protobuf不支持"schema“和"map",但它看起来支持"bytes”。将这两个不同的变量放入到protobuf中的两个不同字段中,并将
目前,我正在使用Avro 1.8.0来序列化/反序列化对象,但特别是对于java.util.Map对象而言,它面临问题。没有面临其他类型的对象的问题。
这里的样本代码-
class AvroUtils {
public byte[] serialize(Object payload) {
final ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
Schema schema = new ReflectDatumWriter().getData().induce(payload); //-
我试图构建一个系统,从Kafka读取json数据(模式无模式),将其转换为avro并将其推送到s3。
我已经能够使用KStreams和KSQL实现json到avro的转换。我在想,如果使用Kafka的自定义转换,同样的事情是否可能发生。
这就是我迄今尝试过的:
public class JsontoAvroConverter<R extends ConnectRecord<R>> implements Transformation<R> {
public static final String OVERVIEW_DOC = "Transfo
是否可以在每次迭代过程中引用不同的类?
我有大量Hadoop表,并将使用Spark处理它们。每个表都有一个自动生成的类,我想循环遍历这些表,而不是使用乏味的非代码重用复制/粘贴/handCodeIndividualTableClassNames技术。
import myJavaProject.myTable0Class
import myJavaProject.myTable1Class
object rawMaxValueSniffer extends Logging {
/* tedious sequential: it works, and sometimes a progr
问题陈述:
hdfs提供的avro格式的数据。
上述avro数据的架构也可用。
这个Avro数据需要在map中进行解析,使用相同的模式生成输出avro数据(传入的Avro数据需要清理)。
传入的avro数据可以是任何架构的。
因此,需求是编写一个泛型的映射缩减,它可以接受任何Avro数据,但以Avro格式产生输出,其模式与传入的模式相同。
代码(经过多次尝试,这是我达到的程度)
驱动程序
public class AvroDriver extends Configured implements Tool {
public int run(String[] ar
我有一个使用模式reg摄取和反序列化kafka avro消息的工作过程。它在REPL中工作得很好,但是当我试图编译时,我得到
Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) are supported by importing spark.implicits._ Support for serializing other types will be added in future releases.
我得到了一个错误:
java.lang.Exception: java.io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.io.Text, received org.apache.hadoop.io.LongWritable
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:462)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.ru
我正在使用Avro 1.8.1并尝试解析以下schema_2。您能帮助我吗?
val schema: Schema = new Schema.Parser().parse(StrSchema)
I am getting following exception.
Exception in thread "main" org.apache.avro.SchemaParseException: Illegal initial character: {"type":"record","name":"WS_MESSAGE
我正在尝试使用pyspark读取一个avro文件,并根据特定的键对其中一个列进行排序。我的avro文件中的一个列包含一个MapType数据,我需要根据键进行排序。test只包含一行,实体列具有MapType数据。我的目的是将输出写回一个avro文件,但需要对键进行排序。不幸的是,我无法做到这一点,不确定这是否有可能在阿夫罗?它是以输入出现的相同方式写回的。下面是我的代码(我已经创建了一个笔记本来测试它):
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
在运行kafka消费者时,我得到了以下错误:
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing Avro message for id 13
Caused by: org.apache.avro.AvroTypeException: Invalid default for field key_id: "null" not a ["null",{"type":"string","avro.java.str