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我正在尝试编写一个 Spark Structured Streaming 作业,该作业从 Kafka 主题读取并通过 writeStream
操作写入单独的路径(在执行一些转换之后)。但是,当我运行以下代码时,只有第一个 writeStream
被执行,第二个被忽略。
df = spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") \
.option("subscribe", "topic1") \
.load()
write_one = df.writeStream \
.foreachBatch(lambda x, y: transform_and_write_to_zone_one(x,y)) \
.start() \
.awaitTermination()
// transform df to df2
write_two = df2.writeStream \
.foreachBatch(lambda x, y: transform_and_write_to_zone_two(x,y)) \
.start() \
.awaitTermination()
我最初以为我的问题与此有关 post , 但是,在将我的代码更改为以下内容之后:
df = spark \
.readStream \
.format("kafka") \
.option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") \
.option("subscribe", "topic1") \
.load()
write_one = df.writeStream \
.foreachBatch(lambda x, y: transform_and_write_to_zone_one(x,y)) \
.start()
// transform df to df2
write_two = df2.writeStream \
.foreachBatch(lambda x, y: transform_and_write_to_zone_two(x,y)) \
.start()
write_one.awaitTermination()
write_two.awaitTermination()
我收到以下错误:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Queries with streaming sources must be executed with writeStream.start();;
我不确定为什么 start()
和 awaitTermination()
之间的附加代码会导致上面的错误(但我认为这可能是一个单独的问题在此 answer 中引用到上面的同一帖子)。在同一作业中调用多个 writeStream
操作的正确方法是什么?最好在由 foreachBatch
调用的函数中进行两次写入,还是有更好的方法来实现这一点?
最佳答案
Spark 文档说,如果您需要对多个位置执行写入操作,则需要使用 foreachBatch
方法。
您的代码应该类似于:
streamingDF.writeStream.foreachBatch { (batchDF: DataFrame, batchId: Long) =>
batchDF.persist()
batchDF.write.format(...).save(...) // location 1
batchDF.write.format(...).save(...) // location 2
batchDF.unpersist()
}
注意:需要坚持
以防止重新计算。
关于apache-spark - 如何在单个 Spark 作业中调用多个 writeStream 操作?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63042583/
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