Я получил грязный код с debezium:
"doulist_name": "2013 豆瓣电影��碑榜】"
В базе данных mysql есть китайские слова, я использую debezium для отправки данных в kafka.Я обнаружил, что китайские слова становятся грязным кодом при потреблении сообщения, как я могу решить проблему?Есть ли какая-либо конфигурация, которую я мог бы использовать?
Когда я использую Flume и Kafka Producer для генерации китайских слов, он отлично работает
часть конфигурации:
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=true
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
database.server.id=18405
database.server.name=mysqlfullfillment
database.whitelist=test
database.history.kafka.bootstrap.servers=192.168.0.100:9092
database.history.kafka.topic=dbhistory.fullfillment-local
include.schema.changes=true
transforms=unwrap
transforms.unwrap.type=io.debezium.transforms.UnwrapFromEnvelope
mysqlнабор символов: utf8 mysql config picture
Версия: debezium v0.7.5, kafka v1.1.1
Добавить:
Когда я тестирую его сконсоль ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.0.100:2181 --topic mysqlfullfillment.test.doulist
Я получил грязный код
"doulist_name": "2013 豆瓣电影��碑榜】"
В моем искровом коде я получил тот же самый грязный код:
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local")
.appName("KafkaWordCount")
.config("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true")
.getOrCreate()
simpleTestCode(spark)
}
def simpleTestCode(spark: SparkSession): Unit = {
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "KafkaWordCountgroup",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (true: java.lang.Boolean)
)
val topics = Array("mysqlfullfillment.test.doulist")
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(2))
ssc.checkpoint("/home/feng/software/code/bigdata/spark-warehouse")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
ssc,
PreferBrokers,
Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
stream.map(mapFunc = record => (record.key, record.value)).foreachRDD(
r => r.collect().foreach(t => print("message:" + t)))
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}