当源为Kafka Avro格式时,如何在Memsql中创建Transform

时间:2018-08-04 14:11:22

标签: python apache-kafka memsql confluent-kafka confluent-schema-registry

我能够将数据从Kafka推送到Memsql。

我正在尝试使用Transform进行推送。我已经在Python中创建了Kafka Consumer,它正在使用来自Kafka Topic的数据并转换为Json格式。

我不知道如何在Memsql中将其用作Transform。

from confluent_kafka import KafkaError
from confluent_kafka.avro import AvroConsumer
from confluent_kafka.avro.serializer import SerializerError
import sys

c = AvroConsumer({
    'bootstrap.servers': 'X.Y.Z.W:9092',
    'group.id': 'groupid1112',
    'schema.registry.url': 'http://X.Y.Z.W:8081',
    'default.topic.config': {
        'auto.offset.reset': 'smallest'
    }
    })

c.subscribe(['test_topic'])
count =0
while True:
    try:
        msg = c.poll(10)

    except SerializerError as e:
        print("Message deserialization failed for {}: {}".format(msg, e))
        break

    if msg is None:
        continue

    if msg.error():
        if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
            continue
        else:
            print(msg.error())
            break
    valueList = list(msg.value().values())
    print(valueList)

c.close()

很认真

[1518776144187, 1, 2, 103,'asas',asas'eer',None]

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

检查这些文档 https://docs.memsql.com/memsql-pipelines/v6.0/transforms/

请继续关注即将发布的MemSQL版本中的本机avro支持。

您将要执行以下操作,但是由于我不了解avro库,因此我需要草绘特定于avro的细节。

```

def input_stream():
    """
        Consume STDIN and yield each record that is received from MemSQL
    """
    while True:
        byte_len = sys.stdin.read(8)
        if len(byte_len) == 8:
            byte_len = struct.unpack("L", byte_len)[0]
            result = sys.stdin.read(byte_len)
            yield result
        else:
            assert len(byte_len) == 0, byte_len
            return

avro_context = WhateverYouNeed() # maybe connect to schema registry here if you need to

for msg in input_stream():
    object = DeserializeAvro(avro_context, msg) # this is your code
    sys.stdout.write(SerializeToTSV(object)) # also your code

```

使用架构注册表应该没问题,但是您不必担心转换脚本中从kafka读取数据的细节。我可以尝试在周一为您提供更详细的脚本,但这是如何构造代码。