将KafkaAvroSerializer传入Kafka ProducerRecord的步骤如下:
<dependency>
<groupId>io.confluent</groupId>
<artifactId>kafka-avro-serializer</artifactId>
<version>5.5.1</version>
</dependency>
Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, KafkaAvroSerializer.class);
props.put("schema.registry.url", "http://schema-registry:8081");
KafkaProducer<String, GenericRecord> producer = new KafkaProducer<>(props);
在上述代码中,我们将KafkaAvroSerializer作为值的序列化器,同时指定了Schema Registry的URL,用于获取Avro的Schema信息。
String topic = "my-topic";
String key = "key1";
GenericRecord value = new GenericData.Record(schema); // 假设schema是你定义的Avro Schema
value.put("field1", "value1");
value.put("field2", "value2");
ProducerRecord<String, GenericRecord> record = new ProducerRecord<>(topic, key, value);
在上述代码中,我们使用KafkaAvroSerializer对value进行序列化,并将其作为参数传入ProducerRecord的构造函数。
producer.send(record, new Callback() {
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
if (exception != null) {
// 发送失败的处理逻辑
} else {
// 发送成功的处理逻辑
}
}
});
在上述代码中,我们使用Kafka Producer的send方法发送ProducerRecord,并通过Callback来处理发送结果。
总结:通过以上步骤,我们可以将KafkaAvroSerializer传入Kafka ProducerRecord,并使用Kafka Producer发送序列化后的数据到指定的Kafka主题中。这样可以确保数据以Avro格式进行序列化,并能够在消费者端进行反序列化和处理。
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