我正在尝试使用spark sql使用zeppelin查询来自kafka的数据进行实时趋势分析,但没有成功。
这是我在zeppelin
中运行的简单代码片段//Load Dependency
%dep
z.reset()
z.addRepo("Spark Packages Repo").url("http://repo1.maven.org/maven2/")
z.load("org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.0.1")
z.load("org.apache.spark:spark-core_2.11:2.0.1")
z.load("org.apache.spark:spark-sql_2.11:2.0.1")
z.load("org.apache.spark:spark-streaming_2.11:2.0.1"
//simple streaming
%spark
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import _root_.kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val conf = new SparkConf()
.setAppName("clickstream")
.setMaster("local[*]")
.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true")
.set("spark.driver.allowMultipleContexts","true")
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.config(conf)
.getOrCreate()
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))
val topicsSet = Set("timer")
val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> "192.168.25.1:9091,192.168.25.1:9092,192.168.25.1:9093")
val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
ssc, kafkaParams, topicsSet).map(_._2)
lines.window(Seconds(60)).foreachRDD{ rdd =>
val clickDF = spark.read.json(rdd) //doesn't have to be json
clickDF.createOrReplaceTempView("testjson1")
//olderway
//clickDF.registerTempTable("testjson2")
clickDF.show
}
lines.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
我可以打印每个kafka消息但是当我运行简单的sql %sql select * from testjson1 // or testjson2
时,我收到以下错误
java.util.NoSuchElementException: None.get
at scala.None$.get(Option.scala:347)
at scala.None$.get(Option.scala:345)
at org.apache.spark.storage.BlockInfoManager.releaseAllLocksForTask(BlockInfoManager.scala:343)
at org.apache.spark.storage.BlockManager.releaseAllLocksForTask(BlockManager.scala:646)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:281)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
在this post正在查询流数据(使用twitter示例)。所以我认为应该可以使用kafka流媒体。所以我猜,也许,我做错了或遗漏了一些观点?
欢迎任何想法,建议和建议
答案 0 :(得分:1)
错误消息未告知临时视图丢失。错误消息告诉我,类型None没有提供名称为' get'的元素。
使用spark,在调用动作时执行基于RDD的计算。因此,在创建临时表的过程中,不会执行任何计算。在表上执行查询时,将执行所有计算。如果您的表不存在,您将收到另一条错误消息。
也许可以打印Kafka消息,但是您的异常告诉我,None实例不知道' get'。因此,我认为您的源JSON数据包含没有数据的项目,这些项目由None表示,因此当spark执行计算时会导致执行。
我建议您通过测试它是否适用于不包含空JSON元素的示例数据来验证您的解决方案是否正常工作。