Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理,不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些,只支持0.10及以上的版本。就在前一个月,我们才从0.9升级到0.10,终于可以尝试structured ...
官方指导:http: spark.apache.org docs . . structured streaming kafka integration.html 版本问题 起初用的kafka是 . ,各种问题,后面换成官方要求的 . . 以上,一些版本问题再没有了。 在windwos 下 测试 本地模式测试代码逻辑 错误 :Exceptionin thread main java.lang.Uns ...
2018-03-30 13:51 0 869 推荐指数:
Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理,不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些,只支持0.10及以上的版本。就在前一个月,我们才从0.9升级到0.10,终于可以尝试structured ...
用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka。 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库 ...
前言 Structured Streaming 消费 Kafka 时并不会将 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介绍利用 StreamingQueryListener 间接实现对 Kafka 消费进度的监控。 基于StreamingQueryListener向Kafka ...
本章节根据源代码分析Spark Structured Streaming(Spark2.4)在进行DataSourceProvider查找的流程,首先,我们看下读取流数据源kafka的代码: sparkSession.readStream()返回的对象 ...
在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用的情况下,有时候会出现退出,这个时候,spark streaminG的微批作业就会失败 ...
1. 流处理的场景 我们在定义流处理时,会认为它处理的是对无止境的数据集的增量处理。不过对于这个定义来说,很难去与一些实际场景关联起来。在我们讨论流处理的优点与缺点时,先介绍一下流处理的常用场景。 ...
5. 实战Structured Streaming 5.1. Static版本 先读一份static 数据: val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
简介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...