importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("KafkaStreamingExample").master("local[*]").getOrCreate()vallines=spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic_name").load()importspark.implicits._valwo...
使用SparkSession.readStream。 2,重要的源码 采用上面的样例源码。 A),构建Streaming Dataset Load方法中 val dataSource = DataSource( sparkSession, userSpecifiedSchema = userSpecifiedSchema, className = source, options = extraOptions.toMap) Dataset.ofRows(sparkSession, StreamingRelation(dataSource)) 然后S...
# Spark会话 # 创建一个流式DataFrame df = spark.readStream \ .format("rate") \ .option("rowsPerSecond", 10) \ .load() # 将流式DataFrame写入表中 df.writeStream \ .option("checkpointLocation", "检查点目录的路径") \ .toTable("myTable") # 检查表的结果 spark.read.table("myTable")....
val lines: DataFrame = spark.readStream .format("socket") // 设置数据源 .option("host", "localhost") .option("port", 9999) .load() // 解析原始输入数据,假设原始数据格式为"单词1 单词2 单词3,事件时间" val wordsWithTimestamp: DataFrame = lines.as[String] .map(line => { val parts ...
()importspark.implicits._// 以socket作为流输入创建DataFramevallines=spark.readStream.format("socket").option("host","node1").option("port",9999).load()// 按照空格切分单词valwords=lines.as[String].flatMap(_.split(" "))words.printSchema()// 按照value列进行分组,并计数valwordCounts=words....
通过SparkSession.readStream()方法(Scala/Java/Python文档)返回的DataStreamReader接口可以创建流式DataFrames。在R中,使用read.stream()方法。与用于创建静态DataFrames的读取接口类似,您可以指定源的详细信息 - 数据格式、模式、选项等。 1.1、输入源 有一些内置的数据源。 文件源:作为数据流读取目录中的文件。文件将...
Streaming DataFrame可以通过SparkSession.readStream()返回的DataStreamReader接口创建。与创建静态DataFrame的读取接口类似,可以指定source的详细信息——data format, schema, options等。 4.1.1 Input Source 内置的Input Source如下: File source-读取写入到目录中的文件作为数据流。文件会按照文件修改时间的顺序进行处理。
spark.read.format("jdbc").options(database_conf).load() } } 3.3 看一下Hive里的结果 这样就成功的完成了Oracle历史数据到Hive的同步! 回到顶部 4、关于增量数据的同步 4.1 实时同步 可以考虑这样,先用ogg将Oracle的增量数据实时同步到kafka,再用Spark Streaming实现kafka到hive的实时同步。
SparkSession.ReadStream 方法 AI 技能挑战 2024/9/25 – 2024/11/2 立即注册 消除警报 Learn 发现 产品文档 开发语言 主题 登录 本主题的部分内容可能是由机器翻译。 消除警报 版本 Microsoft.Spark Microsoft.Spark Microsoft.Spark.Experimental.Sql Microsoft.Spark.ML.Feature...
val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete") .format("console") .start() query.awaitTermination() 在这个示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象。然后,我们使用readStream方法从套接字源创建了一个 DataFrame。接下来,我们对 DataFrame 进行了一系列操作,包括 flatMap、groupBy 和 count。最...