在配置 Kafka Connect 时，其中最重要的一件事就是配置序列化格式。我们需要确保从 Topic 读取数据时使用的序列化格式与写入 Topic 的序列化格式相同，否则就会出现错误。...语言支持：Avro 在 Java 领域得到了强大的支持，而如果你使用的是 Go 语言，那么你很可能会期望使用 Protobuf。...对于 Avro，你需要指定 Schema Registry。对于 JSON，你需要指定是否希望 Kafka Connect 将 Schema 嵌入到 JSON 消息中。...由于 Schema 被包含在消息中，因此生成的消息大小可能会变大。...需要注意的是，对于 Connector 中任何致命的错误，都会抛出上述异常，因此你可能会看到与序列化无关的错误。
投入生产，启用强大的搜索功能-从设计决策到幕后的一切 ? > Image By Author 在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。...· 使用基于事件的流引擎，该引擎从Postgres的预写日志中检索事件，将事件流传输到流处理服务器，充实流并将其下沉到Elasticsearch。...然后，我们可以使用这些丰富的记录，并将它们以非规范化的形式存储在Elasticsearch中（以使搜索有效）。...我们需要一个逻辑解码插件，在我们的示例中是wal2json，以提取有关持久性数据库更改的易于阅读的信息，以便可以将其作为事件发送给Kafka。...CREATE TABLE brand_products ( id serial PRIMARY KEY, brand_id INTEGER, name VARCHAR(50) ); 在品牌表中插入一些记录
当 Avro 数据存储在文件中时，它的模式也随之存储，以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式，这很容易解决，因为两种模式都存在。...由于客户端和服务器都具有对方的完整模式，因此可以轻松解决相同命名字段之间的对应关系，如缺少字段，额外字段等 . Avro 模式是用 JSON 定义的。 这有助于在已经具有 JSON 库的语言中实现。...例如，我们的 User 模式的 name 字段是原始类型字符串，而 favorite_number 和 favorite_color 字段都是联合，由 JSON 数组表示。...与构造函数不同，生成器将自动设置模式中指定的任何默认值。 此外，构建器会按设置验证数据，而直接构造的对象在对象被序列化之前不会导致错误。...User类的情况下直接进行序列化和反序列化操作 Avro 中的数据始终与其对应的模式一起存储，这意味着无论我们是否提前知道模式，我们都可以随时读取序列化项目。
并且Protocol Buffers在序列化时考虑到数据定义与数据可能不完全匹配，在数据中添加注解，这会让数据变得庞大并拖慢处理速度。其它序列化系统有如Protocol Buffers类似的问题。...使用二进制编码会高效序列化，并且序列化后得到的结果会比较小；而JSON一般用于调试系统或是基于WEB的应用。...对于文件中头信息之后的每个数据块，有这样的结构：一个long值记录当前块有多少个对象，一个long值用于记录当前块经过压缩后的字节数，真正的序列化对象和16字节长度的同步标记符。...由于对象可以组织成不同的块，使用时就可以不经过反序列化而对某个数据块进行操作。还可以由数据块数，对象数和同步标记符来定位损坏的块以确保数据完整性。 上面是将Avro对象序列化到文件的操作。...还有，当往缓冲区中写数据时，大对象可以独占一个缓冲区，而不是与其它小对象混合存放，便于接收方方便地读取大对象。 下面聊下Avro的其它方面信息。
这意味着，即使解析器不能准确地解释这个字段，它也能算出需要跳过多少个字节，以便找到记录中的下一个字段。 你可以重命名字段，因为字段名在二进制序列化中并不存在，但你永远不能改变标签号。...Avro编码没有一个指示器来说明哪个字段是下一个；它只是按照它们在模式中出现的顺序，对一个又一个字段进行编码。因为解析器没有办法知道一个字段被跳过，所以在Avro中没有可选字段这种东西。...一种看法是：在Protocol Buffers中，记录中的每个字段都被标记，而在Avro中，整个记录、文件或网络连接都被标记为模式版本。...由于Avro模式是JSON格式，你可以在其中添加你自己的元数据，例如，描述一个字段的应用级语义。当你分发模式时，这些元数据也会自动分发。...(然而，其中一种二进制编码，DenseProtocol，是只支持C++的实现的；由于我们对跨语言的序列化感兴趣，我将专注于其他两种编码）。 所有的编码都有相同的模式定义，在Thrift IDL中。
在许多应用场景中，JSON 文件几乎无需专门工具即可快速检查和修改。...性能劣势：JSON 的文本格式在序列化和反序列化时性能较差，相比于二进制格式效率偏低，这在高频调用或大规模数据处理中可能成为瓶颈。...轻量运行：在序列化时，Avro 将模式信息嵌入到序列化文件中，从而避免在每次解析时依赖外部模式文件，简化了数据流动的管理。...劣势： 模式定义的复杂性：使用 Avro 需要提前设计数据结构的模式，这在需求复杂或快速变化的项目中可能显得麻烦。此外，模式设计错误可能带来难以预料的问题。...一些序列化格式天生更容易受到攻击，例如通过反序列化漏洞进行的远程代码执行（RCE）或注入攻击。Java 原生序列化就因其安全隐患而备受批评。
由于这些原因，我们建议使用现有的序列化器和反序列化器。比如，JSON、Apache Avro、Thrift、或者Protobuf。...在下一节中，我们会对apache avro进行描述，然后说明如何将序列化之后avro记录发送到kafka。...模式通常用json描述，序列化通常是二进制文件，不过通常也支持序列化为json。Avro假定模式在读写文件时出现，通常将模式嵌入文件本身。...这个例子说明了使用avro的好处，即使我们在没由更改读取数据的全部应用程序的情况下而更改了消息中的模式，也不会出现异常和中断错误，也不需要对全部数据进行更新。...使用散列结果将消息映射到特定的分区。由于key总是映射到相同的分区在业务上很关键，因此我们使用topic中的所有分区来计算映射，而不是仅仅是可用分区才参与计算。
在 DSL-JSON 库中，deserialize 方法和 newReader 都与 JSON 数据的反序列化有关。...使用 JsonReader 提供了更细粒度的控制，允许你逐个处理 JSON 元素，而不是直接映射整个 JSON 文档到一个对象。 下面简单看看具体的JSON解析过程。...如果不是,则抛出解析异常： 然后进入循环流程,从 JSON 数据流中读取字符,并将其复制到 _tmp 数组中。当遇到双引号 "(表示字符串的结束)，并返回复制的字符数。当遇到反斜杠 \(转义字符)时。...从 JSON 数据流中读取属性名称的字节,并将它们累加到 hash 中： 如果遇到反斜杠\(表示转义字符),则跳过下一个字节 如果遇到双引号 "(表示属性名称的结束),则退出循环 如果读取到数据流的末尾...例如上面的例子，由于无法识别自定义类型属性key的Unicode编码，对于下面的JSON重复键值内容只能取前者123，而其他解析器则默认获取后者，这里存在解析差异，在特定情况下可以达到参数走私的效果，在日常代码审计过程中需要额外的关注
此外要使用 Apache Avro，Google Protobuf，Json Schema 序列化和反序列化数据则必须部署 schema registry 来管理 Avro 的 Schema 信息和版本...死信队列（Dead-letter Queue，DLQ）是一种特殊类型的消息队列，它临时存储由于错误而导致软件系统无法处理的消息，仅适用于目标连接器（Sink Connector），工作过程如下图所示。...否convert向 Kafka 主题读取/写入数据，并对 JSON/Avro 等进行 序列化或反序列化。是transform应用任何已配置的单条消息转换。...all" 允许跳过错误消息，"none" 则遇到错误立即停止处理。...如何消费死信队列中的错误消息 错误消息会被存储在 orders_dlq 这个 Topic 中，我们可以使用如下命令查看详细的错误信息： .
--难以定位是由于自身的反序列化程序的bug所导致还是由于写入方序列化后的错误数据所导致。...如果序列化协议具有良好的可扩展性，支持自动增加新的业务字段，而不影响老的服务，这将大大提供系统的灵活度。 安全性/访问限制 ---- 在序列化选型的过程中，安全性的考虑往往发生在跨局域网访问的场景。...由于JSON在一些语言中的序列化和反序列化需要采用反射机制，所以在性能要求为ms级别，不建议使用。...相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，...由于Avro目前非JSON格式的IDL处于实验阶段，而JSON格式的IDL对于习惯于静态类型语言的工程师来说不直观。
Avro 数据通过与语言无关的 schema 来定义。schema 通过 JSON 来描述，数据被序列化成二进制文件或 JSON 文件，不过一般会使用二进制文件。...，在 pom.xml 中会有编译错误（错误原因我也不清楚），选择忽略即可 ?...Eclipse 中创建 avro 的 maven 项目时才会出现，在 IDEA 中就不会出现这种情况。...(3) 更新 maven 工程 作了以上修改后，发现 maven 项目上有报错，但 pom 中并没有错误： ? 在项目上右键更新maven项目即可： ? 3....序列化后写到了项目根目录下的"user.avro"文件中： ?
所以，由于没有显指定 serialVersionUID，编译器又为我们生成了一个 UID，当然和前面保存在文件中的那个不会一样了，于是就出现了 2 个序列化版本号不一致的错误。...因此，只要我们自己指定了 serialVersionUID，就可以在序列化后，去添加一个字段，或者方法，而不会影响到后期的还原，还原后的对象照样可以使用，而且还多了方法或者属性可以用。...Transient 关键字 Transient 关键字的作用是控制变量的序列化，在变量声明前加上该关键字，可以阻止该变量被序列化到文件中，在被反序列化后， transient 变量的值被设为初始值，如...现在 JSON 数据格式在企业运用是最普遍的。...另外由于解析性能比较高，序列化以后数据量相对较少，所以也可以应用在对象的持久化场景中。
对应的，解码（Decoding）也有多种别称，解析（Parsing），反序列化（deserialization），反编组 (unmarshalling）。...编码和序列化撞车了？ 在事务中，也有序列化相关的术语，所以这里专用编码，以避免歧义。 编码（encoding）和加密（encryption）？...支持模式变更的数据库表 由于数据库表允许模式修改，其中的行可能写入于不同模式阶段。对于这种情况，可以在编码时额外记录一个模式版本号（比如自增），然后在某个地方存储所有的模式版本。...在变更了模式之后，由于这些旧模式的数据量很大，全部更新对齐到新版本的代价很高。 这种情况我们称之为：数据的生命周期超过了其对应代码的生命周期。...而 RPC 的 API 通常和 RPC 框架生成的代码高度相关，因此很难在不同组织中无痛交换和升级。 因此，如本节开头所说：暴露于公网的多为 HTTP 服务，而 RPC 服务常在内部使用。
RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。...序列化： 序列化跟生成的User类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...因为[“bytes”, “string”]和[“int”,”long”]这2个union类型在json中是有歧义的，第一个union在json中都会被转换成string类型，第二个union在json中都会被转换成数字类型...所以如果json值的null的话，在avro提供的json中直接写null，否则使用只有一个键值对的对象，键是类型，值的具体的值。...先记录一下，以后遇到新的坑会更新这篇文章。
要确保应用程序获得topic中的所有消息，需要确保应用程序使用自己的消费者组。与许多传统的消息队列系统不同，kafka可以扩展到大量的消费者和消费者组而不会降低性能。...通常使用回调来记录提交错误或者在一个统计度量中的计数。..."中的分区3.由于你的消费者可能使用了多个分区，你将需要记录所有分区上的offset，这将增加代码的复杂性。...在关于kafka生产者的第三章中，我们看到了如何使用序列化自定义类型，以及如何使用avro和avroSerializer从模式定义中生成Avro对象，然后在为kafka生成消息时使用他们进行序列化。...容易出错，最好的解决办法是用标准的消息格式。入JSON、Thrift、Protobuf、或者Avro.如下将介绍如何使用Avro实现反序列化器操作。
对于事件代理和开发框架，它们应该支持： 多种序列化格式（JSON、AVRO、Protobuf 等） 异常处理和死信队列 (DLQ) 流处理（包括对聚合、连接和窗口化的支持） 分区和保持事件的顺序 反应式编程支持很不错...有效负载会影响队列、主题和事件存储的大小、网络性能、（反）序列化性能和资源利用率。避免重复内容。您始终可以通过在需要时重播事件来重新生成状态。 版本控制。...有多种序列化格式可用于对事件及其有效负载进行编码，例如JSON、protobuf或Apache Avro。这里的重要考虑因素是模式演变支持、（反）序列化性能和序列化大小。...由于事件消息是人类可读的，因此开发和调试 JSON 非常容易，但 JSON 性能不高，可能会增加事件存储要求。...系统异常是由于组件（数据库、事件代理或其他微服务）不可用或由于资源问题（例如OutOfMemory错误）、网络或传输相关问题（例如有效负载序列化或反序列化错误）而导致的广泛故障类别，或意外的代码故障（例如
为了让该协议尽可能地快，Microsoft Avro类库会在运行时使用表达式树构建并编译一个自定义的序列化器。在第一次命中将序列化器编译成IL代码之后，它的性能要比基于反射的算法更好。...通常情况下模式仅会被传输一次，因此没必要硬编码二进制格式，也没有在每个消息里面传递模式的代价。 由于以上种种原因，Microsoft Avro类库能支持下面三种模式： 反射模式。...基于.NET类型的模式构建序列化器的IL代码以便于实现性能最大化。 通用记录模式。可以在运行时指定数据的JSON模式，因此能够处理任意模式的动态数据。 容器模式。...在反射模式下使用的时候，Avro使用WCF开发者所熟悉的DataContract/DataMemeber属性。 通用记录模式会假定你并没有一个预定义的.NET类用来存储数据。...容器模式可以连同反射模式或者通用记录模式一起使用。因为你是以这种模式创建文件而不是通过可以对数据进行压缩和/或加密（使用你喜欢的任意方式）的线路发送消息。
相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，...由于其设计的理念是纯粹的展现层协议（Presentation Layer），目前并没有一个专门支持Protobuf的RPC框架 Avro Avro的产生解决了JSON的冗长和没有IDL的问题，Avro属于...Avro提供两种序列化格式：JSON格式或者Binary格式。Binary格式在空间开销和解析性能方面可以和Protobuf媲美，JSON格式方便测试阶段的调试。...Schema可以在传输数据的同时发送，加上JSON的自我描述属性，这使得Avro非常适合动态类型语言。...如JSOn 格式的化 就可以转换为Java的对象格式等。 本地持久化序列化的过程：使用Serilizable接口为java的类打标签，进行序列化持久化到本地。
背景 kafka 早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的...，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？...流式ETL Apache Kafka是为数据管道的流行选择。KSQL使得在管道中转换数据变得简单，准备好消息以便在另一个系统中干净地着陆。...数据探索和发现 在Kafka中导航并浏览您的数据。 异常检测 通过毫秒级延迟识别模式并发现实时数据中的异常，使您能够正确地表现出异常事件并分别处理欺诈活动。...KSQL 为此提供了一种实时、简单而完备的方案。
术语问题，这里的编码其实就是指的“序列化”，但是序列化在不同的结构中意义不同，所以书中用了编码解释这一概念。...我们可以看到下面的编码案例：原始字符串内容如下，如果是传统的编码格式，下面的JSON字符串去掉空格需要80多个字节在书中的案例中，经过二进制编码的数据仅仅比JSON编码格式缩小了10几个字节，比如下面的编码格式...协议层(Protocol Layer)：协议层定义了数据传输格式，负责网络传输数据的序列化和反序列化；比如说JSON、XML、二进制数据等。...RPC 的数据编码和演化由于是远程调用，涉及不同服务之间的通信，必然涉及到编码演进和前后兼容问题，而针对前后兼容问题，RPC出现制定了下面一些方案：Thrift 、 gRPC (Protocol Buffers...Orleans 使用自定义编码格式，需要部署新版本应用程序，同样可以支持序列化插件。在Erlang OTP 当中，但是很难对于记录模式更改。
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