Я делаю проверку концепции с ноутбуками Kafka, Spark и Jupyter, и у меня странная проблема.Я пытаюсь прочитать записи Avro от Кафки до pyspark.Я использую реестр слитых схем, чтобы получить схему для десериализации сообщений avro.После десериализации сообщений avro в кадре данных искры результирующий столбец будет пустым, без каких-либо ошибок.Столбец должен содержать данные, потому что при приведении к строке некоторые из полей avro доступны для чтения.
Я также пытался сделать это на оболочке spark в Scala (без jupyter). Я пробовал использовать как основанный на докереspark, а также отдельная установка spark
Я следовал этой теме SO, чтобы получить функции from_avro и to_avro: Pyspark 2.4.0, чтение avro из kafka с потоком чтения - 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()
Содержимое столбца значения пусто.Я ожидаю либо ошибку, так как декодирование не удалось, либо данные будут там.Кто-нибудь знает, что может вызвать это, или как его отладить?
+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
|...| [[]]|
|...| [[]]|
|...| [[]]|
|...| [[]]|