解决Flink读取Kafka报错：KafkaException ByteArrayDeserializer is not an instance Deseria

最新推荐文章于 2024-11-12 22:28:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-12 22:28:37 发布 · 586 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#flink #kafka #大数据

大数据 专栏收录该内容
181 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了在使用Flink从Kafka消费数据时遇到的'KafkaException ByteArrayDeserializer is not an instance Deserializer'错误的分析及解决方法。错误根源在于配置的反序列化器与消息格式不匹配。解决方案是正确配置Flink的Kafka消费者，确保反序列化器与消息格式一致。

解决Flink读取Kafka报错：KafkaException ByteArrayDeserializer is not an instance Deserializer

在使用Flink读取Kafka时，有时候会遇到报错信息：“KafkaException ByteArrayDeserializer is not an instance Deserializer”。这个错误通常是因为在配置中指定的反序列化器（Deserializer）与实际消息的格式不匹配导致的。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相应的源代码示例。

问题分析

报错信息中提到了ByteArrayDeserializer，这是Kafka提供的默认反序列化器之一。而问题出现的原因是，我们在Flink的配置中指定了不兼容的反序列化器。

解决方案

要解决这个问题，我们需要确保在Flink的Kafka消费者配置中正确配置反序列化器，以与实际消息的格式相匹配。

import org.apache.flink.api
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Flink读取Kafka报错：KafkaException ByteArrayDeserializer is not an instance Deserializer
九师兄
10-20 3787
1.视界 2.背景 做flink读取kafka报错 org.apache.kafka.common.KafkaException: Failed to construct kafka consumer at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.<init>(KafkaConsumer.java:765) at org.a...
flinksql报错 kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer is not an instance of org.apache.kafka.c
yy的博客
07-22 2571
完整报错内容 [ERROR] Could not execute SQL statement. Reason: org.apache.kafka.common.KafkaException: class org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer 报错相关flinksql 代..
flink 报错ByteArraySerializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
不是一枚开发
03-02 1339
存在依赖冲突,把conf目录下flink-conf.yml中的classloader.resolve-order参数由默认的child-first改成parent-first。代码逻辑为从socket流中读取数据写入kafka。查看flink作业日志。提交到yarn集群后报错。
flink启动报错Failed to construct kafka producer
cclovezbf的博客
07-13 2604
目前是b的工程，那么会不会是jar冲突了，是自己工程冲突了 还是打的jar和flink_home/jar里的jar冲突了？本地起了一个sink2kafka的demo 也没问题，但是在服务器启动的时候就报错了，试了多次无果，开始分析报错原因。a喜欢打非依赖的jar的包，也就是flink的jar都不打进去，全放到服务器的flink_home/jar里。当时我最开始就考虑是jar包冲突，再看下是否冲突，突然想到一个问题，项目中的有两个人。b喜欢打全依赖的jar包，也就是所有flink的jar都打进去，然后执行。
ByteArraySerializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
青冬的博客
06-06 2323
ByteArraySerializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Serializer 背景 在Flink使用Kafka进行Source 或者Sink的时候需要进行KeyValue的序列化和反序列化操作。现在应该没有人用Kafka 0.XX版本的了吧，估计都是1.X 或者2.X版本。 在这两个版本中，可以直接使用更新的Flink-Kafka-connection 包，具体使用可以参照官网。 报错类型 消费和生产弄
org/apache/kafka/common/serialization/ByteArrayDeserializer
启迪思维，精进技术
06-01 3026
前言 我在idea 项目中读取数据是可以的，但是项目打成jar在flink上运行报错。 刚开始以为是打jar 包的问题，最后发现是flink运行jar 缺少依赖。 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/common/serialization/ByteArrayDeserializer at org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer.setDeserializer
运行Flink作业报错：Job execution failed.
qq_54230492的博客
07-05 2621
一个将本地文本文件写入到MySQL的Flink作业。
flink读kafka写入mysql_Flink 1.9 实战：使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL
weixin_31361715的博客
01-19 400
上周六在深圳分享了《Flink SQL 1.9.0 技术内幕和最佳实践》，会后许多小伙伴对最后演示环节的 Demo 代码非常感兴趣，迫不及待地想尝试下，所以写了这篇文章分享下这份代码。希望对于 Flink SQL 的初学者能有所帮助。完整分享可以观看 Meetup 视频回顾 ：https://developer.aliyun.com/live/1416这份代码主要由两部分组成：1) 能用来提交 S...
FlinkSql读取kafka数据流的方法(scala)
inori1256的博客
11-12 936
我们首先建一个kafka主题person_test。指定 Kafka 消费者组的 ID为person_test_group。指定了控制 Flink 从 Kafka 中读取数据时的起始位置。指定要读取的kafka主题为person_test。指定kafka所在的服务器的ip地址以及端口号。指定了 kafka 消息的格式为csv。指定 CSV 数据中字段的分隔符为,我的scala版本为2.12。其中的一些参数解释如下：'指定连接器类型为kafka。指定了忽略解析异常的信息。
kafka jar包_org/apache/kafka/common/.../ByteArrayDeserializer
weixin_39637723的博客
12-03 1921
使用Spark-2.4.4的结构化流读取Kafka中的主题，遇到如下这样的错误：java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/kafka/common/serialization/ByteArrayDeserializer思考一下，原因在于Spark需要集成Kafka，需要第三方的依赖包。在启动pyspark时，没有添加依赖，所以出现这个错误，意思是找不到类...
springboot集成kafka消费者序列化问题报错*is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
zzhongcy的专栏
01-18 2558
kafka
FlinkYarn报错ByteArraySerializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Seriali
qq_40593230的博客
07-22 688
删除Flink的lib目录jar包： mv flink-sql-connector-kafka_2.11-1.11.1.jar flink-sql-connector-kafka_2.11-1.11.1.jar.drop 问题解决。
kafka 反序列化异常：org.apache.kafka.common.errors.SerializationException
热门推荐
Crystalqy的博客
07-06 2万+
Spring boot集成kafka时候，能够正常发送消息，但是接受消息时，报错org.apache.kafka.common.errors.SerializationException，提示序列化错误(自定义的消息对象不在kafka信任的包路径下) org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializ...
Flink实战(Java)：自定义序列化器KafkaSerializationSchema和反序列化器KafkaDeserializationSchema
杜海的博客
10-28 7262
自定义序列化器： package com.sink; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.KafkaSerializationSchema; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; public class CustomKafkaSerializationSchema implem
Flink SQL 报错：kafka
ByteEchoX的博客
09-14 547
在使用 Flink SQL 连接 Kafka 时，如果遇到 “kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer 不是 org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer 的实例” 的报错信息，说明您的反序列化器配置存在问题。请确保正确配置 Kafka 反序列化器，使用适当的实现类，并根据数据类型选择适当的反序列化器。这个报错信息表明，在配置 Kafka 连接时，Kafka 反序列化器的设置出现了问题。
【kafka】序列化器与反序列化器
qq_43460095的博客
08-12 2893
如果kafka自带的序列化器不能满足我们的需求，则我们可以实现接口来自定义序列化器，下面是一个自定义类序列化器的例子：假设我们要发送的是User}我们可以自定义} }我们自定义把User对象转换为JSON字符串，然后把JSON字符串转换为字节数组返回要使用自定义的序列化器，配置即可。...
classnotfoundexception org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
东城庞太师
01-12 1869
少包~ kafka-clients-2.2.1.jar 放到flink的lib下面，集群都要放。
都在用Kafka ! 消息队列序列化怎么处理？
码农架构
01-25 1353
生产者需要用序列化器（Serializer）把对象转换成字节数组才能通过网络发送给Kafka。而在对侧，消费者需要用反序列化器（Deserializer）把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。 先参考下面代码实现一个简单的客户端。 为了方便，消息的 key 和 value 都使用了字符串，对应程序中的序列化器也使用了客户端自带的 org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer，除了用于 String 类型的序列化器，还有
Kafka 的消息格式：了解消息结构与序列化
日常分享数据分析开发、编程语言内容
12-07 6231
在某些情况下，你可能需要定义自己的消息格式。Kafka 提供了和，允许你将消息以字节数组的形式发送和接收，从而实现自定义的序列化和反序列化逻辑。// 生产者端// 消费者端});在深入探讨Kafka消息格式、版本控制、安全性和监控等关键主题后，对构建高效、灵活的消息系统有了更为全面的认识。了解消息结构、序列化与反序列化、自定义消息格式，以及消息的压缩与解压，是确保消息传递的基础。
flink读取kafka写入mysql
最新发布
01-18
### 使用 Flink 从 Kafka 消费消息并存储至 MySQL 为了实现使用 Apache Flink 从 Kafka 中读取消息并将这些消息持久化到 MySQL 数据库的功能，通常会遵循如下设计模式。此过程不仅涉及到了解如何配置 Flink 来作为消费者订阅 Kafka 主题，还需要掌握怎样设置合适的 Sink 函数来确保数据能够被可靠地写入目标数据库。 #### 配置环境依赖项 首先，在构建项目之前，需确认已引入必要的 Maven 或 Gradle 依赖以支持 Flink-Kafka 连接器以及 JDBC Connector： 对于 Maven 用户来说，`pom.xml` 文件应包含以下条目[^2]： ```xml <dependencies> <!-- Flink dependencies --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Kafka connector dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- MySQL JDBC driver --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <!-- Other necessary dependencies... --> </dependencies> ``` #### 创建 Flink 应用程序逻辑 接下来展示一段 Python 实现的伪代码用于说明整个流程；请注意实际开发中应当采用 Java 或 Scala 编程语言编写生产级别的应用程序。 ```python from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.table import StreamTableEnvironment, EnvironmentSettings import json env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment() settings = EnvironmentSettings.new_instance().in_streaming_mode().use_blink_planner().build() t_env = StreamTableEnvironment.create(env, environment_settings=settings) # Define source from Kafka topic using DDL statement or Table API t_env.execute_sql(""" CREATE TABLE kafka_source ( id BIGINT, message STRING ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'your_topic_name', 'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092', 'format' = 'json' ) """) # Transformations can be applied here as needed... # Define sink to MySQL table via JdbcCatalog or SQL INSERT INTO syntax t_env.execute_sql(f""" INSERT INTO mysql_sink (id, content) SELECT id, message FROM kafka_source; """) ``` 上述脚本展示了创建一个简单的管道，该管道可以从指定的主题名称处获取 JSON 格式的记录，并将其插入名为 `mysql_sink` 的关系型表内。这里假设已经预先建立了对应的物理表结构[^3]。 值得注意的是，当涉及到高可用性和一致性保障时，官方文档提到过利用 TwoPhaseCommitSinkFunction 类可帮助达成跨系统的 Exactly-once 语义[^1]。然而具体实施细节取决于业务需求和技术栈的选择。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值