无法使用 Confluent Elasticsearch 接收器连接器将 Kafka 主题数据转换为结构化 JSON

Posted 2023-03-10

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【中文标题】无法使用 Confluent Elasticsearch 接收器连接器将 Kafka 主题数据转换为结构化 JSON【英文标题】：Unable to convert Kafka topic data into structured JSON with Confluent Elasticsearch sink connector 【发布时间】：2018-10-01 23:05:37 【问题描述】：

我正在使用 Kafka 构建数据管道。数据流程如下：在mongodb中捕获数据变化并发送到elasticsearch。

MongoDB

3.6 版分片集群

卡夫卡

Confuent 平台 4.1.0 mongoDB 源连接器：debezium 0.7.5 elasticserach 水槽连接器

弹性搜索

版本 6.1.0

由于我仍在测试，因此与 Kafka 相关的系统正在单个服务器上运行。

启动动物园管理员

$ bin/zookeeper-server-start etc/kafka/zookeeper.properties

启动引导服务器

$ bin/kafka-server-start etc/kafka/server.properties

启动注册表架构

$ bin/schema-registry-start etc/schema-registry/schema-registry.properties

启动mongodb源连接器

$ bin/connect-standalone \ 
  etc/schema-registry/connect-avro-standalone.properties \ 
  etc/kafka/connect-mongo-source.properties

$ cat etc/kafka/connect-mongo-source.properties
>>> 
name=mongodb-source-connector
connector.class=io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector
mongodb.hosts=''
initial.sync.max.threads=1
tasks.max=1
mongodb.name=higee

$ cat etc/schema-registry/connect-avro-standalone.properties
>>>
bootstrap.servers=localhost:9092
key.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
key.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
value.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
value.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
rest.port=8083

启动 elasticsearch sink 连接器

$ bin/connect-standalone \ 
  etc/schema-registry/connect-avro-standalone2.properties  \ 
  etc/kafka-connect-elasticsearch/elasticsearch.properties

$ cat etc/kafka-connect-elasticsearch/elasticsearch.properties
>>>
name=elasticsearch-sink
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
tasks.max=1
topics=higee.higee.higee
key.ignore=true
connection.url=''
type.name=kafka-connect

$ cat etc/schema-registry/connect-avro-standalone2.properties
>>>
bootstrap.servers=localhost:9092
key.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
key.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
value.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
value.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.\ 
                      JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false
rest.port=8084

上述系统一切正常。 Kafka 连接器捕获数据更改 (CDC) 并通过接收器连接器成功将其发送到 elasticsearch。问题是我无法将字符串类型消息数据转换为结构化数据类型。例如，让我们在对 mongodb 进行一些更改后使用 topic-data。

    $ bin/kafka-avro-console-consumer \
    --bootstrap-server localhost:9092 \
    --topic higee.higee.higee --from-beginning | jq

然后，我得到以下结果。

    "after": null,
      "patch": 
        "string": "\"_id\" : \"$oid\" : \"5ad97f982a0f383bb638ecac\",\"name\" : \"higee\",\"salary\" : 100,\"origin\" : \"South Korea\""
      ,
      "source": 
        "version": 
          "string": "0.7.5"
        ,
        "name": "higee",
        "rs": "172.31.50.13",
        "ns": "higee",
        "sec": 1524214412,
        "ord": 1,
        "h": 
          "long": -2379508538412995600
        ,
        "initsync": 
          "boolean": false
        
      ,
      "op": 
        "string": "u"
      ,
      "ts_ms": 
        "long": 1524214412159

然后，如果我去弹性搜索，我会得到以下结果。

    
        "_index": "higee.higee.higee",
        "_type": "kafka-connect",
        "_id": "higee.higee.higee+0+3",
        "_score": 1,
        "_source": 
          "after": null,
          "patch": """"_id" : "$oid" : "5ad97f982a0f383bb638ecac", 
                       "name" : "higee", 
                       "salary" : 100,
                       "origin" : "South Korea"""",
          "source": 
            "version": "0.7.5",
            "name": "higee",
            "rs": "172.31.50.13",
            "ns": "higee",
            "sec": 1524214412,
            "ord": 1,
            "h": -2379508538412995600,
            "initsync": false
          ,
          "op": "u",
          "ts_ms": 1524214412159

我想要实现的目标如下

    
        "_index": "higee.higee.higee",
        "_type": "kafka-connect",
        "_id": "higee.higee.higee+0+3",
        "_score": 1,
        "_source": 
          "oid" : "5ad97f982a0f383bb638ecac",
          "name" : "higee", 
          "salary" : 100,
          "origin" : "South Korea"
         "

我一直在尝试并仍在考虑的一些选项如下。

日志存储

案例1：不知道如何解析这些字符（/u0002，/u0001）

logstash.conf

input 
  kafka 
    bootstrap_servers => ["localhost:9092"]
    topics => ["higee.higee.higee"]
    auto_offset_reset => "earliest"
    codec => json 
      charset => "UTF-8"
    
  


filter 
  json 
    source => "message"
  
 

output 
  stdout 
    codec => rubydebug

结果


"message" => "H\u0002�\u0001\"_id\" : \
    \"$oid\" : \"5adafc0e2a0f383bb63910a6\", \
     \"name\" : \"higee\", \
     \"salary\" : 101, \
     \"origin\" : \"South Korea\" \
     \u0002\n0.7.5\nhigee \ 
     \u0018172.31.50.13\u001Ahigee.higee2 \ 
     ��ح\v\u0002\u0002��̗���� \u0002\u0002u\u0002�����X",
"tags" => [[0] "_jsonparsefailure"]

案例2

logstash.conf

input 
  kafka 
    bootstrap_servers => ["localhost:9092"]
    topics => ["higee.higee.higee"]
    auto_offset_reset => "earliest"
    codec => avro 
      schema_uri => "./test.avsc"
    
  


filter 
  json 
    source => "message"
  


output 
  stdout 
    codec => rubydebug

test.avsc


    "namespace": "example",
    "type": "record",
    "name": "Higee",
    "fields": [
      "name": "_id", "type": "string",
      "name": "name", "type": "string",
      "name": "salary",  "type": "int",
      "name": "origin", "type": "string"
    ]

结果

An unexpected error occurred! :error=>#<NoMethodError: 
undefined method `type_sym' for nil:NilClass>, :backtrace=> 
["/home/ec2-user/logstash- 
6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:224:in `match_schemas'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:280:in `read_data'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:376:in `read_union'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:309:in `read_data'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:384:in `block in read_record'", 
"org/jruby/RubyArray.java:1734:in `each'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:382:in `read_record'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:310:in `read_data'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/avro- 
1.8.2/lib/avro/io.rb:275:in `read'", "/home/ec2- 
user/logstash-6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/ 
logstash-codec-avro-3.2.3-java/lib/logstash/codecs/ 
avro.rb:77:in `decode'", "/home/ec2-user/logstash-6.1.0/ 
vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/logstash-input-kafka- 
8.0.2/lib/ logstash/inputs/kafka.rb:254:in `block in 
thread_runner'", "/home/ec2-user/logstash- 
6.1.0/vendor/bundle/jruby/2.3.0/gems/logstash-input-kafka- 
8.0.2/lib/logstash/inputs/kafka.rb:253:in `block in 
thread_runner'"]

python 客户端

在进行一些数据操作后使用不同的主题名称生成主题，以便弹性搜索接收器连接器可以仅使用来自 python 操作主题的格式正确的消息

kafka library : 无法解码消息

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer(
             topics='higee.higee.higee',
             auto_offset_reset='earliest'
           )

for message in consumer:
    message.value.decode('utf-8')

>>> 'utf-8' codec can't decode byte 0xe4 in position 6: 
    invalid continuation byte

confluent_kafka 与 python 3 不兼容

知道如何在 elasticsearch 中对数据进行 jsonify 处理吗？以下是我搜索的来源。

mongodb debezium mongodb event flattening avro converter serializing debizium events debizum tutorial

提前致谢。

一些尝试

1) 我已按如下方式更改了 connect-mongo-source.properties 文件以测试转换。

    $ cat etc/kafka/connect-mongo-source.properties
    >>> 
    name=mongodb-source-connector
    connector.class=io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector
    mongodb.hosts=''
    initial.sync.max.threads=1
    tasks.max=1
    mongodb.name=higee
    transforms=unwrap     
    transforms.unwrap.type = io.debezium.connector.mongodbtransforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope

以下是我得到的错误日志。我还不习惯 Kafka，更重要的是 debezium 平台，我无法调试这个错误。

ERROR WorkerSourceTaskid=mongodb-source-connector-0 Task threw an uncaught and unrecoverable exception (org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask:172)
org.bson.json.JsonParseException: JSON reader expected a string but found '0'.
    at org.bson.json.JsonReader.visitBinDataExtendedJson(JsonReader.java:904)
    at org.bson.json.JsonReader.visitExtendedJSON(JsonReader.java:570)
    at org.bson.json.JsonReader.readBsonType(JsonReader.java:145)
    at org.bson.codecs.BsonDocumentCodec.decode(BsonDocumentCodec.java:82)
    at org.bson.codecs.BsonDocumentCodec.decode(BsonDocumentCodec.java:41)
    at org.bson.codecs.BsonDocumentCodec.readValue(BsonDocumentCodec.java:101)
    at org.bson.codecs.BsonDocumentCodec.decode(BsonDocumentCodec.java:84)
    at org.bson.BsonDocument.parse(BsonDocument.java:62)
    at io.debezium.connector.mongodb.transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope.apply(UnwrapFromMongoDbEnvelope.java:45)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.TransformationChain.apply(TransformationChain.java:38)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSourceTask.sendRecords(WorkerSourceTask.java:218)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSourceTask.execute(WorkerSourceTask.java:194)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:170)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:214)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

2) 这一次，我更改了 elasticsearch.properties，并没有对 connect-mongo-source.properties 进行更改。

$ cat connect-mongo-source.properties

    name=mongodb-source-connector
    connector.class=io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector
    mongodb.hosts=''
    initial.sync.max.threads=1
    tasks.max=1
    mongodb.name=higee

$ cat elasticsearch.properties

    name=elasticsearch-sink
    connector.class = io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
    tasks.max=1
    topics=higee.higee.higee
    key.ignore=true
    connection.url=''
    type.name=kafka-connect
    transforms=unwrap
    transforms.unwrap.type = io.debezium.connector.mongodb.transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope

我得到了以下错误。

ERROR WorkerSinkTaskid=elasticsearch-sink-0 Task threw an uncaught and unrecoverable exception (org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask:172)
org.bson.BsonInvalidOperationException: Document does not contain key $set
    at org.bson.BsonDocument.throwIfKeyAbsent(BsonDocument.java:844)
    at org.bson.BsonDocument.getDocument(BsonDocument.java:135)
    at io.debezium.connector.mongodb.transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope.apply(UnwrapFromMongoDbEnvelope.java:53)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.TransformationChain.apply(TransformationChain.java:38)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.convertMessages(WorkerSinkTask.java:480)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.poll(WorkerSinkTask.java:301)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.iteration(WorkerSinkTask.java:205)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.execute(WorkerSinkTask.java:173)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:170)
    at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:214)
    at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
    at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

3) 更改 test.avsc 并运行 logstash。我没有收到任何错误消息，但结果不是我所期望的，因为 origin、salary、name 字段都是空的，即使它们被赋予了非空值。我什至能够通过控制台消费者正确读取数据。

$ cat test.avsc
>>>
    
      "type" : "record",
      "name" : "MongoEvent",
      "namespace" : "higee.higee",
      "fields" : [ 
        "name" : "_id",
        "type" : 
          "type" : "record",
          "name" : "HigeeEvent",
          "fields" : [ 
            "name" : "$oid",
            "type" : "string"
          , 
            "name" : "salary",
            "type" : "long"
          , 
            "name" : "origin",
            "type" : "string"
          , 
            "name" : "name",
            "type" : "string"
           ]
        
       ]
    

$ cat logstash3.conf
>>>
    input 
      kafka 
        bootstrap_servers => ["localhost:9092"]
        topics => ["higee.higee.higee"]
        auto_offset_reset => "earliest"
        codec => avro 
          schema_uri => "./test.avsc"
        
      
    

    output 
      stdout 
       codec => rubydebug
      
    

$ bin/logstash -f logstash3.conf
>>>
    
    "@version" => "1",
    "_id" => 
      "salary" => 0,
      "origin" => "",
      "$oid" => "",
      "name" => ""
    ,
    "@timestamp" => 2018-04-25T09:39:07.962Z

【问题讨论】：

我认为你需要在调试中包含来自 Mongo 本身的数据......补丁字段显然只是一个字符串，而不是一个对象......关于 Logstash，codec => json 不起作用对于 Avro 数据，在您的 Avro 编解码器示例中，favorite_number 和 favorite_color 应该代表什么？ $oid 与 _id 不同 @cricket_007 1) favorite_number 和 favorite_color 分别是 salary 和 origin。我只是复制粘贴不同的部分。我在上面的问题中编辑了那些。 2) 来自 mongodb 的实际数据是什么意思？ patch 字段以字符串格式表示原始数据。这就是我的理解，它们实际上是真实的数据。 3) $oid 是 mongodb 中每个文档的对象 id，默认情况下由 mongodb 给出。有没有办法可以更改/删除该字段？ 【参考方案1】：

Python 客户端

你必须使用 Avro Consumer，否则你会得到'utf-8' codec can't decode byte

Even this example will not work 因为您仍然需要模式注册表来查找模式。

The prerequisites of Confluent's Python Client says it works with Python 3.x

没有什么能阻止你使用不同的客户端，所以不知道你为什么只尝试 Python 就离开了它。

Logstash Avro 编解码器

$oid

_id

你的 AVSC 实际上应该是这样的


  "type" : "record",
  "name" : "MongoEvent",
  "namespace" : "higee.higee",
  "fields" : [ 
    "name" : "_id",
    "type" : 
      "type" : "record",
      "name" : "HigeeEvent",
      "fields" : [ 
        "name" : "$oid",
        "type" : "string"
      , 
        "name" : "salary",
        "type" : "long"
      , 
        "name" : "origin",
        "type" : "string"
      , 
        "name" : "name",
        "type" : "string"
       ]
    
   ]

但是，Avro doesn't allow for names starting with anything but a regex of [A-Za-z_]，所以$oid 将是一个问题。

虽然我不推荐它（也没有实际尝试过），但将 JSON 编码的 Avro 数据从 Avro 控制台消费者获取到 Logstash 的一种可能方法是使用 Pipe 输入插件

input 
  pipe 
    codec => json
    command => "/path/to/confluent/bin/kafka-avro-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic higee.higee.higee --from-beginning"

地贝齐姆

请注意，after 值始终是一个字符串，按照惯例，它将包含文档的 JSON 表示

http://debezium.io/docs/connectors/mongodb/

我认为这也适用于 patch 值，但我真的不知道 Debezium。

如果不使用简单消息转换 (SMT)，Kafka 将不会解析运行中的 JSON。阅读您链接到的文档，您可能应该add these to your Connect Source properties

transforms=unwrap
transforms.unwrap.type=io.debezium.connector.mongodb.transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope

同样值得指出的是，字段扁平化已在路线图上 - DBZ-561

Kafka Connect Elasticsearch

如果不使用 Logstash 或其JSON Processor 之类的东西，Elasticsearch 不会解析和处理编码的 JSON 字符串对象。相反，它只将它们作为一个完整的字符串体进行索引。

如果我没记错的话，Connect 只会将 Elasticsearch 映射应用于*** Avro 字段，而不是嵌套字段。

换句话说，生成的映射遵循这种模式，

"patch": 
    "string": "...some JSON object string here..."
  ,

你真正需要这样的地方——也许是manually defining your ES index

"patch": 
   "properties": 
      "_id": 
        "properties" 
          "$oid" :   "type": "text" , 
          "name" :   "type": "text" ,
          "salary":   "type": "int"  , 
          "origin":  "type": "text" 
      ,

同样，不确定是否允许使用美元符号。

Kafka Connect MongoDB 源码

如果以上都不起作用，您可以尝试不同的连接器

Option 1 Option 2

【讨论】：

首先，感谢您的反馈。使用以下设置配置 debizium 连接器没有按我预期的方式工作。 transforms=unwrap transforms.unwrap.type = io.debezium.connector.mongodb \ transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope 是的，我读过confluent doc，他们支持Python 3。然而，一旦导入库，我就遇到了一个异常，因为有些代码是写的在 python2 语法中。下面是一个例子。除了 NameError，错误：我没有手动将它们更改为兼容 python3 的代码，而是使用了 python2 并且它有效。以下是代码请不要在 cmets 中发布代码或长错误我明白了，它们根本不可读。那我该如何粘贴错误消息或代码块？编辑您的帖子，或者如果您已经解决了问题，请发布您自己的答案【参考方案2】：

我能够使用 python kafka 客户端解决这个问题。以下是我的管道的新架构。

尽管 Confluent 文档说支持 python3，但我还是使用了 python 2。主要原因是有一些 python2 语法代码。例如...（不完全按照行，但语法相似）

    except NameError, err:

为了与 Python3 一起使用，我需要将上面的行转换为：

    except NameError as err:

话虽如此，以下是我的python代码。请注意，此代码仅用于原型设计，尚未用于生产。

通过 Confluent Consumer 使用消息

代码

from confluent_kafka.avro import AvroConsumer

c = AvroConsumer( 
       'bootstrap.servers': '',
       'group.id': 'groupid',
       'schema.registry.url': ''
    )

c.subscribe(['higee.higee.higee'])

x = True

while x:
    msg = c.poll(100)
    if msg:
        message = msg.value()
        print(message)
        x = False

c.close()

（在 mongodb 中更新文档后）让我们检查message 变量

u'after': None,
 u'op': u'u',
 u'patch': u'
     "_id" : "$oid" : "5adafc0e2a0f383bb63910a6",
     "name" : "higee",
     "salary" : 100,
     "origin" : "S Korea"',
 u'source': 
     u'h': 5734791721791032689L,
     u'initsync': False,
     u'name': u'higee',
     u'ns': u'higee.higee',
     u'ord': 1,
     u'rs': u'',
     u'sec': 1524362971,
     u'version': u'0.7.5',
 u'ts_ms': 1524362971148

处理消费的消息

代码

patch = message['patch']
patch_dict = eval(patch)
patch_dict.pop('_id')

查看patch_dict

'name': 'higee', 'origin': 'S Korea', 'salary': 100

通过 Confluent Producer 生成消息

    from confluent_kafka import avro
    from confluent_kafka.avro import AvroProducer

    value_schema_str = """
    
       "namespace": "higee.higee",
       "name": "MongoEvent",
       "type": "record",
       "fields" : [
           
               "name" : "name",
               "type" : "string"
           ,
           
              "name" : "origin",
              "type" : "string"
           ,
           
               "name" : "salary",
               "type" : "int32"
           
       ]
    
    """
    AvroProducerConf = 
        'bootstrap.servers': '',
        'schema.registry.url': ''
    

    value_schema = avro.load('./user.avsc')
    avroProducer = AvroProducer(
                       AvroProducerConf, 
                       default_value_schema=value_schema
                   )

    avroProducer.produce(topic='python', value=patch_dict)
    avroProducer.flush()

剩下的唯一一件事就是让elasticsearch sink连接器通过以下格式设置配置来响应新主题'python'。除了topics，一切都保持不变。

    name=elasticsearch-sink
    connector.class= io.confluent.connect \ 
                     elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
    tasks.max=1
    topics=python
    key.ignore=true
    connection.url=''
    type.name=kafka-connect

然后运行 elasticsearch sink 连接器并在 elasticsearch 上检查它。

    
        "_index": "zzzz",
        "_type": "kafka-connect",
        "_id": "zzzz+0+3",
        "_score": 1,
        "_source": 
          "name": "higee",
          "origin": "S Korea",
          "salary": 100

【讨论】：

请记住：eval() 不应在 Python 中使用。导入 json 模块会更安全。另外，我仍然相信使用 Java Kafka SMT 将是该问题的内置解决方案，因为该解决方案不是故障证明【参考方案3】：

+1 对 @cricket_007 的建议 - 使用 io.debezium.connector.mongodb.transforms.UnwrapFromMongoDbEnvelope 单消息转换。您可以在here 阅读有关 SMT 及其优势的更多信息。

【讨论】：

感谢您的链接。我也读过第 1 部分和第 2 部分。它们有助于理解整体概念。此外，我还查看了另外两个很棒的文档，以更深入地了解转换。然而，此时我的问题是我无法调试发生的一些错误。我将编辑我的 connect-mongo-source.properties 文件并粘贴错误消息。 kafka.apache.org/documentation.html#connect_transforms 和 confluent.io/thank-you/… 这是另一个尝试。根据Configuration 部分的此页面debezium.io/docs/configuration/mongodb-event-flattening，它说我们需要将该配置放在接收器连接器属性文件中。这次，我收到了不同的错误消息。我也会把那个放在我原来的问题上。 @GeeYeolNahm 是否可以提供来自导致错误的主题的消息？ @JiriPechanec 我已经包含在我原来的问题中。 “然后，我得到以下结果....”下方的代码块是消息。你能检查一下吗？

以上是关于无法使用 Confluent Elasticsearch 接收器连接器将 Kafka 主题数据转换为结构化 JSON的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Spark Confluent 模式注册表客户端 - 无法识别的字段“schemaType”

无法使用 Confluent Elasticsearch 接收器连接器将 Kafka 主题数据转换为结构化 JSON

TiCDC+Confluent同步数据到Oracle

如何将 Kafka (Java) 应用程序从 Windows 连接到 Linux 中的 Confluent

C# 无法使用 Kafka 主题的消息？

在没有安装 Confluent 平台的情况下使用 Confluent Hub