Spark Streaming 是如何在从kafka拉取数据之前知道每个批次的记录数的
时间: 2023-02-26 17:53:16 浏览: 60
Spark Streaming 在从 Kafka 拉取数据之前不会知道每个批次的记录数。但是,Spark Streaming 可以设置批次间隔时间,以控制数据的读取速度。在每个批次间隔时间到达时,Spark Streaming 会从 Kafka 读取可用的数据。因此,每个批次的记录数取决于在批次间隔时间内从 Kafka 中读取的数据量。
相关问题
怎么用spark streaming从Kafka消费数据
使用Spark Streaming从Kafka消费数据的步骤如下:
1. 首先需要引入相关依赖包,包括Spark Streaming Core、Kafka和Spark Streaming Kafka等。
2. 创建Spark Streaming Context并设置批处理时间间隔。
3. 创建Kafka参数映射,包括Kafka集群地址、消费者组、消费的主题等。
4. 创建一个DStream,使用KafkaUtils.createDirectStream方法从Kafka中消费数据。这个方法返回一个包含每个批次数据的RDD的DStream。
5. 对DStream进行数据处理,包括转换、过滤、聚合等。
6. 启动Spark Streaming应用程序并等待它完成。
下面是一个示例代码,演示了如何使用Spark Streaming从Kafka消费数据:
```
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "my-group",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
val topics = Array("my-topic")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
ssc,
PreferConsistent,
Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
stream.map(record => (record.key, record.value))
.filter(_._2.contains("error"))
.count()
.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
在这个示例中,我们从名为“my-topic”的Kafka主题中消费数据,并在每个批次中对包含“error”字符串的记录进行计数。
sparkstream如何将从kafka拉取来的数据(即字符串)转化为字符串数组
你可以使用 Spark Streaming 中的 `map` 函数将从 Kafka 拉取来的字符串数据转化为字符串数组。具体步骤如下:
1. 创建一个 `StreamingContext` 对象。
2. 创建一个 `DirectStream` 对象,并通过 `createDirectStream` 方法从 Kafka 中拉取数据。
3. 使用 `map` 函数将每个从 Kafka 中拉取来的字符串数据转化为字符串数组。
下面是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
val topicsSet = Set("your_topic_name")
val kafkaParams = Map[String, String]("bootstrap.servers" -> "your_bootstrap_servers")
val directStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
ssc, kafkaParams, topicsSet)
val stringArrayStream = directStream.map(record => record.value().split(","))
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
在上述示例代码中,我们首先创建了一个 `StreamingContext` 对象。然后,我们使用 `KafkaUtils.createDirectStream` 方法从 Kafka 中拉取数据,并得到一个 `DirectStream` 对象。接着,我们使用 `map` 函数将每个从 Kafka 中拉取来的字符串数据转化为字符串数组。最后,我们启动 `StreamingContext` 并等待它停止。
需要注意的是,上述示例代码中的 `StringDecoder` 类是 Spark Streaming 内置的一个解码器,用于将从 Kafka 中拉取来的字节数组转化为字符串。如果你的数据格式不是字符串,而是其他格式,你需要使用相应的解码器来进行转化。