kafka avro序列化读写消息

最新推荐文章于 2025-02-27 23:06:13 发布

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#大数据 #kafka

本文介绍如何使用Avro进行数据序列化，并结合Kafka高效处理大数据。通过定义Schema，实现用户行为数据的序列化，使用Scala进行数据处理，最终通过Kafka生产者和消费者完成数据的读写。

kafka avro序列化读写消息

avro是Hadoop的一个子项目，由Hadoop的创始人Doug Cutting领导开发的一种数据序列化系统。avro具有支持二进制的序列化方式具有丰富的数据结构，可以持久化数据，快速的处理大量数据等优点。kafka与avro的结合能更高效的处理大数据。

在使用avro之前，我们需要提前定义好Schema信息（Json格式），在本案例中，我们定义了一个用户行为对象，使用的数据来自阿里云天池公开数据集：经过脱敏处理的淘宝用户数据，包括用户id、商品id、商品类别id、用户行为、时间戳。

创建Schema信息

{
    "namespace": "kafka.bean.UserBehavior",
    "type": "record",
    "name": "Stock",
    "fields": [
        {"name": "userId", "type": "long"},
        {"name": "itemId",  "type": "long"},
        {"name": "categoryId", "type": "long"},
        {"name": "behavior", "type": "string"},
        {"name": "timestamp", "type": "long"}
    ]
}

使用到的pom


        <dependency>
            <groupId>org.apache.avro</groupId>
            <artifactId>avro</artifactId>
            <version>1.8.2</version>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.twitter/bijection-core -->
        <dependency>
            <groupId>com.twitter</groupId>
            <artifactId>bijection-core_2.11</artifactId>
            <version>0.9.6<

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