官方指導:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/structured-streaming-kafka-integration.html 1、版本問題 起初用的kafka是0.8,各種問題,后面換成官方要求的 0.10.0 以上,一些版本問題再沒有 ...
Structured Streaming最主要的生產環境應用場景就是配合kafka做實時處理,不過在Strucured Streaming中kafka的版本要求相對搞一些,只支持 . 及以上的版本。就在前一個月,我們才從 . 升級到 . ,終於可以嘗試structured streaming的很多用法,很開心 引入 如果是maven工程,直接添加對應的kafka的jar包即可: 讀取kafka的 ...
2018-06-05 18:59 1 6780 推薦指數:
官方指導:http://spark.apache.org/docs/2.2.0/structured-streaming-kafka-integration.html 1、版本問題 起初用的kafka是0.8,各種問題,后面換成官方要求的 0.10.0 以上,一些版本問題再沒有 ...
用於Kafka 0.10的結構化流集成從Kafka讀取數據並將數據寫入到Kafka。 1. Linking 對於使用SBT/Maven項目定義的Scala/Java應用程序,用以下工件artifact連接你的應用程序: 對於Python應用程序,你需要在部署應用程序時添加上面的庫 ...
前言 Structured Streaming 消費 Kafka 時並不會將 Offset 提交到 Kafka 集群,本文介紹利用 StreamingQueryListener 間接實現對 Kafka 消費進度的監控。 基於StreamingQueryListener向Kafka ...
近年來,大數據的計算引擎越來越受到關注,spark作為最受歡迎的大數據計算框架,也在不斷的學習和完善中。在Spark2.x中,新開放了一個基於DataFrame的無下限的流式處理組件——Structured Streaming,它也是本系列的主角,廢話不多說,進入正題吧! 簡單介紹 ...
上篇了解了一些基本的Structured Streaming的概念,知道了Structured Streaming其實是一個無下界的無限遞增的DataFrame。基於這個DataFrame,我們可以做一些基本的select、map、filter操作,也可以做一些復雜的join和統計。本篇就着 ...
1. 流處理的場景 我們在定義流處理時,會認為它處理的是對無止境的數據集的增量處理。不過對於這個定義來說,很難去與一些實際場景關聯起來。在我們討論流處理的優點與缺點時,先介紹一下流處理的常用場景。 ...
5. 實戰Structured Streaming 5.1. Static版本 先讀一份static 數據: val static = spark.read.json("s3://xxx/data/activity-data/") static.printSchema root ...
簡介 Structured Streaming is a scalable and fault-tolerant stream processing engine built on the Spark SQL engine. You can express your streaming ...