Java Can'；t似乎改变了KStream<；A、 B>；至KTable<；十、 Y>；

这是我第一次尝试使用

KTable

。我有一个Kafka流，其中包含类型为

a、B

的Avro序列化对象。这个很好用。我可以编写一个消费量很好的消费者，也可以编写一个简单的

KStream

来简单计算记录

B

对象有一个包含国家代码的字段。我希望将该代码提供给KTable，以便它可以计算包含特定国家代码的记录数。为此，我尝试将流转换为

X，Y

（或者实际上是：国家代码，计数）流。最后，我查看表中的内容并提取一个KV对数组

我（包括在内）的代码总是出现以下错误（请参见带有“原因”的行）：

这是我正在使用的代码。为了简洁起见，我省略了某些课程注意我没有使用合流的卡夫卡夫罗类

    private synchronized void createStreamProcessor2() {
    if (streams == null) {
        try {
            Properties props = new Properties();
            props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, getClass().getName());
            props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);

            StreamsConfig config = new StreamsConfig(props);
            StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

            Map<String, Object> serdeProps = new HashMap<>();
            serdeProps.put("schema.registry.url", schemaRegistryURL);
            AvroSerde<CpaTrackingCallback> cpaTrackingCallbackAvroSerde = new AvroSerde<>(schemaRegistryURL);
            cpaTrackingCallbackAvroSerde.configure(serdeProps, false);

            // This is the key to telling kafka the specific Serde instance to use
            // to deserialize the Avro encoded value
            KStream<Long, CpaTrackingCallback> stream = builder.stream(CpaTrackingCallback.class.getName(),
                            Consumed.with(Serdes.Long(), cpaTrackingCallbackAvroSerde));

            // provide a way to convert CpsTrackicking... info into just country codes
            // (Long, CpaTrackingCallback) -> (countryCode:Integer, placeHolder:Long)
            TransformerSupplier<Long, CpaTrackingCallback, KeyValue<Integer, Long>> transformer = new TransformerSupplier<Long, CpaTrackingCallback, KeyValue<Integer, Long>>() {
                @Override
                public Transformer<Long, CpaTrackingCallback, KeyValue<Integer, Long>> get() {
                    return new Transformer<Long, CpaTrackingCallback, KeyValue<Integer, Long>>() {

                        @Override
                        public void init(ProcessorContext context) {
                            // Not doing Punctuate so no need to store context
                        }

                        @Override
                        public KeyValue<Integer, Long> transform(Long key, CpaTrackingCallback value) {
                            return new KeyValue(value.getCountryCode(), 1);
                        }

                        @Override
                        public KeyValue<Integer, Long> punctuate(long timestamp) {
                            return null;
                        }

                        @Override
                        public void close() {
                        }
                    };
                }
            };

            KTable<Integer, Long> countryCounts = stream.transform(transformer).groupByKey() //
                            .count(Materialized.as("country-counts"));

            streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
            Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
            streams.cleanUp();
            streams.start();

            try {
                countryCountsView = waitUntilStoreIsQueryable("country-counts", QueryableStoreTypes.keyValueStore(),
                                streams);
            }
            catch (InterruptedException e) {
                log.warn("Interrupted while waiting for query store to become available", e);
            }
        }
        catch (Exception e) {
            log.error(e);
        }
    }
}

private synchronized void createStreamProcessor2（）{
if（streams==null）{
试一试{
Properties props=新属性（）；
put（StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG，getClass（）.getName（））；
put（StreamsConfig.BOOTSTRAP\u server\u CONFIG，bootstrapserver）；
StreamsConfig配置=新的StreamsConfig（道具）；
StreamsBuilder builder=新的StreamsBuilder（）；
Map serdeProps=newhashmap（）；
serdeProps.put（“schema.registry.url”，schemaRegistryURL）；
AvroSerde cpaTrackingCallbackAvroSerde=新的AvroSerde（schemaRegistryURL）；
cpaTrackingCallbackAvroSerde.configure（serdeProps，false）；
//这是告诉卡夫卡要使用的特定Serde实例的关键
//要反序列化Avro编码的值
KStream stream=builder.stream（CpaTrackingCallback.class.getName（），
使用（Serdes.Long（），cpaTrackingCallbackAvroSerde））；
//提供一种将CPS Tracking…信息转换为国家代码的方法
//（长，CpaTrackingCallback）->（国家代码：整数，占位符：长）
变压器供应商变压器=新变压器供应商（）{
@凌驾
公共变压器get（）{
返回新变压器（）{
@凌驾
公共void init（ProcessorContext上下文）{
//不使用标点符号，因此无需存储上下文
}
@凌驾
公钥值转换（长键、CpaTrackingCallback值）{
返回新的KeyValue（value.getCountryCode（），1）；
}
@凌驾
公钥值标点（长时间戳）{
返回null；
}
@凌驾
公众假期结束（）{
}
};
}
};
KTable countryCounts=stream.transform（transformer）.groupByKey（）//
.count（具体化为“国家计数”）；
streams=新的KafkaStreams（builder.build（），config）；
Runtime.getRuntime（）.addShutdownHook（新线程（streams:：close））；
streams.cleanUp（）；
streams.start（）；
试一试{
countryCountsView=waitUntilStoreIsQueryable（“国家计数”，QueryableStoreTypes.keyValueStore（），
溪流）；
}
捕捉（中断异常e）{
log.warn（“在等待查询存储可用时中断”，e）；
}
}
捕获（例外e）{
日志错误（e）；
}
}
}
KStream
上的裸
groupByKey（）
方法使用默认的序列化程序/反序列化程序（您尚未设置）。使用方法
groupByKey（Serialized Serialized）
，如中所示：

.groupByKey(Serialized.with(Serdes.Integer(), Serdes.Long()))

另外请注意，您在自定义TransformerSupplier中所做的工作，只需调用
KStream.map
即可。
谢谢。这解决了眼前的问题。另外，我将尝试改用映射。
.groupByKey(Serialized.with(Serdes.Integer(), Serdes.Long()))