如何处理从Kafka到Cassandra的pySpark结构化流

SimAzz 发表于 Dev

SimAzz

我正在使用pyspark从Kafka获取数据并将其插入cassandra。我快到了，我只需要最后一步。

def Spark_Kafka_Receiver():

# STEP 1 OK!

    dc = spark \
        .readStream \
        .format("kafka") \
        .option("kafka.bootstrap.servers", "000.00.0.240:9092") \
        .option("subscribe", "MyTopic") \
    .load()
    dc.selectExpr("CAST(key as STRING)", "CAST(value AS STRING) as msg")

# STEP 2 OK!

    dc.writeStream \
        .outputMode("append") \
        .foreachBatch(foreach_batch_function) \
        .start() \
        .awaitTermination()

# STEP 3 NEED HELP

def foreach_batch_function(df, epoch_id):
    Value = df.select(df.value)

    ???????

    # WRITE DATA FRAME ON CASSANDRA
    df.write \
        .format("org.apache.spark.sql.cassandra") \
        .mode('append') \
        .options(table=table_name, keyspace=keyspace) \
        .save()

所以我有这样的格式我的价值：

DataFrame [值：二进制]

我需要插入一些东西来打开“我的价值”，将二进制文件放入其中，并创建一个具有正确格式的不错的数据框，以处理数据库并执行代码的最后一部分。

亚历克斯·奥特

您不再需要使用foreachBatch。您只需要升级到本机支持Spark结构化流的Spark Cassandra Connector 2.5，因此您可以编写：

dc.writeStream \
        .format("org.apache.spark.sql.cassandra") \
        .mode('append') \
        .options(table=table_name, keyspace=keyspace)
        .start() \
        .awaitTermination()

关于问题的第二部分-如果要将值转换为多列，则需要使用from_json函数，将模式传递给它。这是Scala中的示例，但是Python代码应该非常相似：

val schemaStr = "id:int, value:string"
val schema = StructType.fromDDL(schemaStr)
val data = dc.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
  .select(from_json($"value", schema).as("data"))
  .select("data.*").drop("data")

然后您可以通过 writeStream

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系 [email protected] 删除。