我的Kafka主题有这种格式的消息
user1,subject1,80|user1,subject2,90
user2,subject1,70|user2,subject2,100
and so on.
我已经创建了如下用户pojo。
class User implements Serializable{
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -253687203767610477L;
private String userId;
private String subject;
private String marks;
public User(String userId, String subject, String marks) {
super();
this.userId = userId;
this.subject = subject;
this.marks = marks;
}
public String getUserId() {
return userId;
}
public void setUserId(String userId) {
this.userId = userId;
}
public String getSubject() {
return subject;
}
public void setSubject(String subject) {
this.subject = subject;
}
public String getMarks() {
return marks;
}
public void setMarks(String marks) {
this.marks = marks;
}
}
此外,我还创建了默认键值序列化
streamProperties.put(
StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
streamProperties.put(
StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
我试图通过userid找到count,如下所示。我还需要用户对象来执行一些其他功能。
KTable<String, Long> wordCount = streamInput
.flatMap(new KeyValueMapper<String, String, Iterable<KeyValue<String,User>>>() {
@Override
public Iterable<KeyValue<String, User>> apply(String key, String value) {
String[] userObjects = value.split("|");
List<KeyValue<String, User>> userList = new LinkedList<>();
for(String userObject: userObjects) {
String[] userData = userObject.split(",");
userList.add(KeyValue.pair(userData[0],
new User(userData[0],userData[1],userData[2])));
}
return userList;
}
})
.groupByKey()
.count();
我得到下面的错误
Caused by: org.apache.kafka.streams.errors.StreamsException: A serializer (key: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer / value: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer) is not compatible to the actual key or value type (key type: java.lang.String / value type: com.example.testing.dao.User). Change the default Serdes in StreamConfig or provide correct Serdes via method parameters.
我想我需要提供正确的答案 Serde
对于用户类。
1条答案
按热度按时间koaltpgm1#
问题在于价值观。
函数groupby有两个版本:
KStream::KGroupedStream<K, V> groupByKey();
KStream::KGroupedStream<K, V> groupByKey(final Grouped<K, V> grouped);
第一个版本的引擎盖下调用第二个Grouped
使用默认的serdes(在您的例子中,它是用于键和值StringSerde
你的flatMap
将邮件Map到KeyValue<String, User>
类型,因此值的类型为User
.你的解决方案是使用
groupByKey()
呼叫groupByKey(Grouped.with(keySerde, valSerde));
,带有适当的序列号。