Question

我们正在尝试使用Confluent JDBC Sink连接器将主题中的值写回到postgres数据库中。

connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector
connection.password=xxx
tasks.max=1
topics=topic_name
auto.evolve=true
connection.user=confluent_rw
auto.create=true
connection.url=jdbc:postgresql://x.x.x.x:5432/Datawarehouse
value.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
value.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
key.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
key.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081

我们可以使用以下命令在控制台中读取值：

kafka-avro-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic_name

该模式存在，并且kafka-avro-console-consumer正确反序列化了该值，因为它没有错误，但连接器却产生了这些错误：

  {
  "name": "datawarehouse_sink",
  "connector": {
    "state": "RUNNING",
    "worker_id": "x.x.x.x:8083"
  },
  "tasks": [
    {
      "id": 0,
      "state": "FAILED",
      "worker_id": "x.x.x.x:8083",
      "trace": "org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Tolerance exceeded in error handler\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndHandleError(RetryWithToleranceOperator.java:178)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execute(RetryWithToleranceOperator.java:104)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.convertAndTransformRecord(WorkerSinkTask.java:511)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.convertMessages(WorkerSinkTask.java:491)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.poll(WorkerSinkTask.java:322)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.iteration(WorkerSinkTask.java:226)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.execute(WorkerSinkTask.java:194)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:175)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:219)\n\tat java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)\n\tat java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)\n\tat java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)\n\tat java.lang.Thread.run(Thread.java:748)\nCaused by: org.apache.kafka.connect.errors.DataException: f_machinestate_sink\n\tat io.confluent.connect.avro.AvroConverter.toConnectData(AvroConverter.java:103)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.lambda$convertAndTransformRecord$0(WorkerSinkTask.java:511)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndRetry(RetryWithToleranceOperator.java:128)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndHandleError(RetryWithToleranceOperator.java:162)\n\t... 13 more\nCaused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing Avro message for id -1\nCaused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Unknown magic byte!\n"
    }
  ],
  "type": "sink"
}

最终错误是：

org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Unknown magic byte!

该架构已在架构注册表中注册。

问题出在连接器的配置文件上吗？

Answer 1

错误org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Unknown magic byte!表示关于该主题的消息不是有效的Avro，无法反序列化。可能有以下几种原因：

某些消息是Avro，而其他则不是。在这种情况下，您可以使用Kafka Connect中的错误处理功能通过如下配置忽略无效消息：
```
"errors.tolerance": "all",
"errors.log.enable":true,
"errors.log.include.messages":true
```
值是Avro，而 key 不是。如果是这种情况，请使用适当的key.converter。

Answer 2

这意味着解串器已经检查了消息的前 5 个字节并发现了一些意想不到的东西。有关使用序列化程序 here 进行消息打包的更多信息，请查看“有线格式”部分。只是猜测消息中的零字节！=0

Apache Kafka JDBC连接器-SerializationException：未知魔术字节

2 个答案: