我试图了解数据块增量,并考虑使用Kafka进行POC。基本上,计划是使用来自Kafka的数据并将其插入到databricks增量表中。
这些是我执行的步骤:
1)在数据砖上创建增量表。
%sql
CREATE TABLE hazriq_delta_trial2 (
value STRING
)
USING delta
LOCATION '/delta/hazriq_delta_trial2'
2)使用Kafka的数据。
import org.apache.spark.sql.types._
val kafkaBrokers = "broker1:port,broker2:port,broker3:port"
val kafkaTopic = "kafkapoc"
val kafka2 = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
.option("subscribe", kafkaTopic)
.option("startingOffsets", "earliest")
.option("maxOffsetsPerTrigger", 100)
.load()
.select($"value")
.withColumn("Value", $"value".cast(StringType))
.writeStream
.option("checkpointLocation", "/delta/hazriq_delta_trial2/_checkpoints/test")
.table("hazriq_delta_trial2")
但是,当我查询该表时,它是空的。
我可以确认数据即将到来。我在向Kafka主题发送消息时看到了图中的峰值,从而验证了这一点。
我想念什么吗?
我需要有关如何将从卡夫卡获得的数据插入表中的帮助。
先谢谢了。
答案 0 :(得分:2)
下面是一个关于如何从 Kafka 读取数据并将其流式传输到增量表的工作示例。我使用的是 Spark 3.0.1 和 delta-core 0.7.0(如果您使用的是 Spark 2.4 版本,则需要使用 0.6.0)。
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Kafka2Delta")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// in production this should be a more reliable location such as HDFS
val deltaPath = "file:///tmp/delta/table"
val df = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("subscribe", "test")
.option("startingOffsets", "earliest")
.option("failOnDataLoss", "false")
.load()
.selectExpr("CAST(value AS STRING) as value")
val query: StreamingQuery = df.writeStream
.format("delta")
.option("checkpointLocation", "/path/to/sparkCheckpoint")
.start(deltaPath)
query.awaitTermination()
为了测试,我简单地生成了字符“a”、“b”、“c”和“d”作为 Kafka 主题的值。显然,如果 Kafka 输入数据是例如,您可以构建一些更复杂的数据帧。一个 JSON 字符串。
val table = spark.read
.format("delta")
.load(deltaPath)
.createOrReplaceTempView("testTable")
spark.sql("SELECT * FROM testTable").show(false)
// result
+-----+
|value|
+-----+
|a |
|b |
|c |
|d |
+-----+
>/tmp/delta/table$ ll
total 44
drwxrwxr-x 3 x x 4096 Jan 11 17:12 ./
drwxrwxr-x 3 x x 4096 Jan 11 17:10 ../
drwxrwxr-x 2 x x 4096 Jan 11 17:12 _delta_log/
-rw-r--r-- 1 x x 414 Jan 11 17:12 part-00000-0a0ae7fb-2995-4da4-8284-1ab85899fe9c-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x 12 Jan 11 17:12 .part-00000-0a0ae7fb-2995-4da4-8284-1ab85899fe9c-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x 306 Jan 11 17:12 part-00000-37eb0bb2-cd27-42a4-9db3-b79cb046b638-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x 12 Jan 11 17:12 .part-00000-37eb0bb2-cd27-42a4-9db3-b79cb046b638-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x 414 Jan 11 17:12 part-00000-8d6b4236-1a12-4054-b016-3db7a007cbab-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x 12 Jan 11 17:12 .part-00000-8d6b4236-1a12-4054-b016-3db7a007cbab-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x 407 Jan 11 17:12 part-00000-d2612eaa-3f48-4708-bf90-31dd3d83f124-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x 12 Jan 11 17:12 .part-00000-d2612eaa-3f48-4708-bf90-31dd3d83f124-c000.snappy.parquet.crc
答案 1 :(得分:0)
1)尝试验证您是否可以从Spark集群访问Kafka,有时您需要允许来自Kafka中某些ip的访问。
2)尝试将此.option("startingOffsets", "earliest"
)更改为此.option("startingOffsets", "latest")
3)也尝试
val kafka2 = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
.option("subscribe", kafkaTopic)
.option("startingOffsets", "earliest")
.load()
.select($"value")
.withColumn("Value", $"value".cast(StringType))
.writeStream
.format("delta")
.outputMode("append")
.option("checkpointLocation", "/delta/hazriq_delta_trial2/_checkpoints/test")
.start("hazriq_delta_trial2")