官方指导:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/structured-streaming-kafka-integration.html 1、版本问题 起初用的kafka是0.8,各种问题,后面换成官方要求的 0.10.0 以上,一些版本问题再没有 ...
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 . 及以上的版本。就在前一个月,我们才从 . 升级到 . ,终于可以尝试structured streaming的很多用法,很开心 引入 如果是maven工程,直接添加对应的kafka的jar包即可: 读取kafka的 ...
2018-06-05 18:59 1 6780 推荐指数:
官方指导:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/structured-streaming-kafka-integration.html 1、版本问题 起初用的kafka是0.8,各种问题,后面换成官方要求的 0.10.0 以上,一些版本问题再没有 ...
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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 ...
近年来,大数据的计算引擎越来越受到关注,spark作为最受欢迎的大数据计算框架,也在不断的学习和完善中。在Spark2.x中,新开放了一个基于DataFrame的无下限的流式处理组件——Structured Streaming,它也是本系列的主角,废话不多说,进入正题吧! 简单介绍 ...
上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其实是一个无下界的无限递增的DataFrame。基于这个DataFrame,我们可以做一些基本的select、map、filter操作,也可以做一些复杂的join和统计。本篇就着 ...
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 ...
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