2.2 读取数据并写入Kafka 假设我们有一个表users,包含字段name和age,我们可以通过Spark SQL将数据写入到Kafka中: importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;Dataset<Row>users=spark.read().format("csv").option("header","true").load("input/users.csv");users.write().format("...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._objectSparkKafkaExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder.appName("Spark Kafka Example").master("local[*]").getOrCreate()// 读取Kafka消息valkafkaDF=spark.readStream.format("kafka").option(...
来,上项目代码: packagecom.anryg.bigdata.streaming importjava.util.concurrent.TimeUnit importcom.alibaba.fastjson.JSON importorg.apache.spark.SparkConf importorg.apache.spark.sql.SparkSession importorg.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode,Trigger} /** *@DESC:从kafka读取上网数据,写入hive动态分区表 ...
<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!--SparkSQL依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>${spark.ve...
具体来说: flink-sql-connector-kafka:表示这是一个 Flink 的 SQL Kafka 连接器。 _2.12:表示这个 JAR 包是为 Scala 2.12 版本编译的。Scala 是 Flink 和很多其他大数据工具常用的编程语言。 1.13.1:表示这个 JAR 包是 Flink 1.13.1 版本的。 当你需要在 Flink SQL 环境中从 Kafka 读取数据或向 Kafka 写...
kafka-0-10-sql/pom.xml ./../external/kinesis-asl-assembly/pom.xml ./../external/kafka-0-10-token-provider/pom.xml ./../external/kafka-0-10-assembly/pom.xml ./../external/kafka-0-10/pom.xml ./../external/spark-ganglia-lgpl/pom.xml ./../external/docker-integration-tests/pom.xml...
保存数据到kafka stringJsonDF.write.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("topic", "iot-devices").save() 注意依赖 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11 version = 2.1.0 ...
1.4.1 Kafka10 1.4.2 ZeroMQ11 1.5 NoSQL12 1.5.1 Cassandra13 1.5.2 HBase13 1.6 分布式SQL查询引擎14 1.6.1 Impala14 1.6.2 Presto14 1.6.3 Apache Drill15 1.7 总结15 第2章 Scala编程16 2.1 函数式编程16 2.1.1 函数17 2.1.2 不可变数据结构18 2.1.3 一切皆...
SparkStreaming是SparkCore的一个扩展,用于高吞吐且容错地处理持续性的数据,目前支持的外部输入有Kafka、Flume、HDFS/S3、Kinesis、Twitter和TCPsoc
这篇博客将会记录Structured Streaming +Kafka的一些基本使用(Java版) spark 2.3.0 1. 概述 Structured Streaming (结构化流)是一种基于SparkSQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine (流处理引擎)。可以使用Dataset/DataFrameAPI来表示 streaming aggregations (流聚合), event-time windows (事件时间窗...