编写Spark结构流数据到Cassandra

时间:2018-04-26 07:32:23

标签: apache-spark cassandra pyspark datastax spark-structured-streaming

我想使用Pyspark API将结构流数据写入Cassandra。

我的数据流如下:

Nifi - >卡夫卡 - > Spark Structure Streaming - >卡桑德拉

我试过以下方式:

query = df.writeStream\
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
  .option("keyspace", "demo")\
  .option("table", "test")\
  .start()

但是收到以下错误消息: " org.apache.spark.sql.cassandra"不支持流式写入。

我尝试过另一种方法:[来源 - DSE 6.0 Administrator Guide]

query = df.writeStream\
   .cassandraFormat("test", "demo")\
   .start()

但是有异常:AttributeError:' DataStreamWriter'对象没有属性&cassandraFormat'

有人能告诉我如何进一步了解吗?

提前致谢。

3 个答案:

答案 0 :(得分:4)

升级DSE 6.0(最新版本)后,我可以将结构化流数据写入Cassandra。 [Spark 2.2&卡桑德拉3.11]

参考代码:

query = fileStreamDf.writeStream\
 .option("checkpointLocation", '/tmp/check_point/')\
 .format("org.apache.spark.sql.cassandra")\
 .option("keyspace", "analytics")\
 .option("table", "test")\
 .start()

DSE文档网址:https://docs.datastax.com/en/dse/6.0/dse-dev/datastax_enterprise/spark/structuredStreaming.html

答案 1 :(得分:2)

此答案用于将数据写入Cassandra,而不是DSE(which supports Structured Streaming for storing data

对于Spark 2.4.0及更高版本,可以使用foreachBatch方法,该方法允许您使用Spark Cassandra Connector提供的Cassandra批处理数据写入器,将流查询的每个微批处理的输出写入Cassandra:

import org.apache.spark.sql.cassandra._

df.writeStream
  .foreachBatch { (batchDF, _) => 
    batchDF
     .write
     .cassandraFormat("tableName", "keyspace")
     .mode("append")
     .save
  }.start

对于低于2.4.0的Spark版本,您需要实现一个foreach接收器。

import com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnector
import com.datastax.driver.core.querybuilder.QueryBuilder
import com.datastax.driver.core.Statement
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.Row

class CassandraSink(sparkConf: SparkConf) extends ForeachWriter[Row] {
    def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = true

    def process(row: Row) = {
      def buildStatement: Statement =
        QueryBuilder.insertInto("keyspace", "tableName")
          .value("key", row.getAs[String]("value"))
      CassandraConnector(sparkConf).withSessionDo { session =>
        session.execute(buildStatement)
      }
    }

    def close(errorOrNull: Throwable) = Unit
}

然后您可以按以下方式使用foreach接收器:

df.writeStream
 .foreach(new CassandraSink(spark.sparkContext.getConf))
 .start

答案 2 :(得分:1)

除了以下情况,你可以做的不多:

除此之外,你可以创建使用foreach sink并直接写。