解决sparkstreaming读取kafka中的json数据，消费后保存到MySQL中，报_corrupt_record和name错误的！！

reedom1991

于 2019-04-22 11:41:09 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： spark 文章标签： _corrupt_record

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/reedom1991/article/details/89448807

博客讲述了在使用SparkStreaming从Kafka消费JSON数据并存储到MySQL时遇到的_column_record和name错误。通过调整读取选项，如设置option("multiLine", true)，以及在MySQL表中手动添加缺失字段，最终解决问题。然而，作者对于为何Append模式下会出现错误而Overwrite模式不会，以及这两列字段来源感到困惑。" 138477103,11824245,TCP/IP详解：从基础到精通,"['网络协议', 'TCP/IP', '数据链路层', '网络层', '传输层']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

所用软件版本：

spark2.3.0

IDEA2019.1

kafka_2.11-01.0.2.2

spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.3.0

先贴出代码：

package com.bd.spark

import java.util.Properties

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream



object kafkaSparkStreaming_10version {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("kafka-spark-demo").setMaster("local[4]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

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