PySpark：反序列化eventhub捕获avro文件中包含的Avro序列化消息

Question

初始情况

AVRO序列化的事件将发送到azure事件中心。这些事件使用天蓝色事件中心捕获功能持久存储。捕获的数据以及事件中心元数据均以Apache Avro格式编写。捕获的avro文件中包含的原始事件应使用（py）Spark进行分析。

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题

如何使用（py）Spark反序列化包含在AVRO文件的字段/列中的AVRO序列化事件？（注释：事件的Avro模式无法被阅读器应用程序识别，但是它作为Avro标头包含在消息中）

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背景

背景是用于IoT场景的分析平台。消息由在kafka上运行的IoT平台提供。为了更灵活地更改模式，战略决策是坚持使用avro格式。为了启用Azure流分析（ASA）的使用，每条消息均指定avro架构（否则ASA无法反序列化该消息）。

捕获文件平均模式

下面列出了由事件中心捕获功能生成的avro文件的架构：

{
    "type":"record",
    "name":"EventData",
    "namespace":"Microsoft.ServiceBus.Messaging",
    "fields":[
                 {"name":"SequenceNumber","type":"long"},
                 {"name":"Offset","type":"string"},
                 {"name":"EnqueuedTimeUtc","type":"string"},
                 {"name":"SystemProperties","type":{"type":"map","values":["long","double","string","bytes"]}},
                 {"name":"Properties","type":{"type":"map","values":["long","double","string","bytes"]}},
                 {"name":"Body","type":["null","bytes"]}
             ]
}

（请注意，实际消息以字节为单位存储在主体字段中）

示例事件Avro模式

为了说明起见，我将具有以下avro模式的事件发送到事件中心：

{
    "type" : "record",
    "name" : "twitter_schema",
    "namespace" : "com.test.avro",
    "fields" : [ 
                {"name" : "username","type" : "string"}, 
                {"name" : "tweet","type" : "string"},
                {"name" : "timestamp","type" : "long"}
    ],
}

示例事件

{
    "username": "stackoverflow",
    "tweet": "please help deserialize me",
    "timestamp": 1366150681
}

示例Avro消息有效负载

（编码为字符串/请注意，其中包含avro模式）

Objavro.schema?{"type":"record","name":"twitter_schema","namespace":"com.test.avro","fields":[{"name":"username","type":"string"},{"name":"tweet","type":"string"},{"name":"timestamp","type":"long"}]}

因此，最后，此有效负载将作为字节存储在捕获avro文件的“正文”字段中。

。
。

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我目前的做法

为了易于使用，测试和调试，我目前使用pyspark jupyter笔记本。

Spark会话的配置：

%%configure
{
    "conf": {
        "spark.jars.packages": "com.databricks:spark-avro_2.11:4.0.0"
    }
}

将avro文件读入数据帧并输出结果：

capture_df = spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("[pathToCaptureAvroFile]")
capture_df.show()

结果：

+--------------+------+--------------------+----------------+----------+--------------------+
|SequenceNumber|Offset|     EnqueuedTimeUtc|SystemProperties|Properties|                Body|
+--------------+------+--------------------+----------------+----------+--------------------+
|            71|  9936|11/4/2018 4:59:54 PM|           Map()|     Map()|[4F 62 6A 01 02 1...|
|            72| 10448|11/4/2018 5:00:01 PM|           Map()|     Map()|[4F 62 6A 01 02 1...|

获取“正文”字段的内容并将其转换为字符串：

msgRdd = capture_df.select(capture_df.Body.cast("string")).rdd.map(lambda x: x[0])

那就是我使代码起作用的程度。花了很多时间尝试反序列化实际消息，但没有成功。我将不胜感激任何帮助！

一些其他信息：Spark在Microsoft Azure HDInsight 3.6群集上运行。Spark版本是2.2。Python版本是2.7.12。

Answer 1

您想要做的是将其应用于.decode('utf-8')Body 列中的每个元素。您必须通过解码创建UDF，以便可以应用它。UDF 可以通过以下方式创建

from pyspark.sql import functions as f

decodeElements = f.udf(lambda a: a.decode('utf-8'))

以下是将IoT 中心存储的 avro 文件解析到自定义 Blob 存储端点的完整示例：

storage_account_name = "<YOUR STORACE ACCOUNT NAME>"
storage_account_access_key = "<YOUR STORAGE ACCOUNT KEY>"

# Read all files from one day. All PartitionIds are included. 
file_location = "wasbs://<CONTAINER>@"+storage_account_name+".blob.core.windows.net/<IoT Hub Name>/*/2018/11/30/*/*"
file_type = "avro"

# Read raw data
spark.conf.set(
  "fs.azure.account.key."+storage_account_name+".blob.core.windows.net",
  storage_account_access_key)

reader = spark.read.format(file_type).option("inferSchema", "true")
raw = reader.load(file_location)

# Decode Body into strings
from pyspark.sql import functions as f

decodeElements = f.udf(lambda a: a.decode('utf-8'))

jsons = raw.select(
    raw['EnqueuedTimeUtc'],
    raw['SystemProperties.connectionDeviceId'].alias('DeviceId'), 
    decodeElements(raw['Body']).alias("Json")
)

# Parse Json data
from pyspark.sql.functions import from_json

json_schema = spark.read.json(jsons.rdd.map(lambda row: row.Json)).schema
data = jsons.withColumn('Parsed', from_json('Json', json_schema)).drop('Json')

免责声明：我对 Python 和 Databricks 都很陌生，我的解决方案可能并不完美。但我花了一天多的时间来完成这项工作，我希望这对某人来说是一个很好的起点。