使用Spark结构化流来从Kafka读取数据,总是会出现超时问题

时间:2018-03-28 05:20:01

标签: apache-spark apache-kafka spark-structured-streaming

以下是我用来从Kafka读取数据的代码使用Spark Structured Streaming,

//ss:SparkSession is defined before. 
import ss.implicits._
val df = ss
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_server)
  .option("subscribe", topic_input)
  .option("startingOffsets", "latest")
  .option("kafkaConsumer.pollTimeoutMs", "5000")
  .option("failOnDataLoss", "false")
  .load()

这是错误代码,

  Caused by: java.util.concurrent.TimeoutException: Cannot fetch record xxxx for offset in 5000 milliseconds

如果我将5000放大到10000,则仍会出现此错误。 我谷歌谷歌这个qquestion。似乎没有太多关于这个问题的相关信息。

以下是与此问题相关的sbt文件的一部分。

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql-kafka-0-10" % "2.3.0" exclude ("org.apache.kafka", "kafka-clients")
libraryDependencies += "org.apache.kafka" % "kafka-clients" % "0.11.0.0"

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

我也遇到了这个错误。

我查看了KafkaSourceRDD的源代码,什么都没有。

我猜kafka连接器有问题,因此我在" spark-sql-kafka-0-10_2.11"中排除了kafka-client。包,并添加一个新的依赖项,如下所示:

<dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
        <version>2.3.0</version>
        <scope>compile</scope>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <artifactId>kafka-clients</artifactId>
                <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.10.2.1</version>
    </dependency>

现在它有效。希望它有所帮助。

我创建了一个jira问题来报告此问题: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-23829

2014年12月17日更新:Spark 2.4和Kafka2.0解决了这个问题。