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

我们尝试使用 Confluence JDBC Sink Connector 将主题中的值写回到 postgres 数据库。

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读取控制台中的值：

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

架构存在并且值已正确反序列化kafka-avro-console-consumer因为它没有给出错误，但连接器给出了这些错误：

  {
  "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"
}

最终的错误是：

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

该模式在模式注册表中注册。

问题是否出在连接器的配置文件上？

错误org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Unknown magic byte!表示有关该主题的消息无效 Avro，无法反序列化。这可能有几个原因：

1. 有些消息是 Avro，但其他消息不是。如果是这种情况，您可以使用 Kafka Connect 中的错误处理功能来忽略无效消息，配置如下：

   "errors.tolerance": "all",
   "errors.log.enable":true,
   "errors.log.include.messages":true
   

2. The value是 Avro 但key不是。如果是这种情况，请使用适当的key.converter.

更多阅读：https://www.confluence.io/blog/kafka-connect-deep-dive-converters-serialization-explained/