有没有大佬有自定义cdc的avro格式的反序列化器？

自定义CDC（变更数据捕获）的Avro格式反序列化器涉及到对Avro消息结构的理解与解析，以便将这些消息转换为应用程序内部可处理的数据结构。虽然直接提供的参考资料没有详细步骤介绍如何从零开始创建自定义反序列化器，但可以基于现有的框架和工具给出指导方向。

关键点概述：

1. 理解Avro Schema: Avro是一种数据序列化系统，它使用模式（Schema）来定义数据结构。在处理自定义CDC的Avro消息时，首先需要获取或定义该消息对应的Avro Schema。这一步对于正确解析消息至关重要。

2. 利用Confluent Schema Registry: 如果你的架构中使用了Confluent Platform，那么很可能也用到了Schema Registry。这个组件用于存储Avro Schema，并在消息序列化/反序列化过程中提供版本管理。确保你的反序列化器能够根据消息中的Schema ID从Schema Registry中检索正确的Schema。

3. 选择合适的编程语言库: 无论是Java、Python还是其他语言，都有相应的Avro库支持消息的反序列化。例如，Java中可以使用org.apache.avro.io.Decoder和org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader来读取Avro数据并转换为特定类的对象。

4. 集成至Kafka Connect: Kafka Connect框架允许通过配置Converters来定制序列化和反序列化逻辑。如果你希望在Kafka Connect中应用自定义的Avro反序列化器，可以考虑实现org.apache.kafka.connect.data.Converter接口，并在Connect配置中指定你的自定义Converter类。这样，你就可以控制如何将Kafka中的Avro消息转换为Connect框架能理解的数据格式。

5. 参考现有实践: 虽然直接的自定义示例未直接提供，但可以参考类似Debezium这样的项目是如何处理Avro格式的CDC消息的。Debezium提供了对多种数据库的CDC支持，并且其输出可以是Avro格式，研究它的源码或文档可能会给你提供一些灵感和具体实现思路。

综上所述，创建自定义的Avro格式反序列化器涉及深入理解Avro Schema、有效利用Schema Registry、选择合适的编程语言库进行开发，并可能在Kafka Connect框架内进行集成。参考现有成熟项目的实现细节也是加速开发过程的有效途径。