scala - 在我停止作业之前，Spark Structured Streaming writestream 不会写入文件

Question

我在一个经典用例中使用 Spark Structured Streaming:我想从 kafka 主题中读取数据并将流以 parquet 格式写入 HDFS。

这是我的代码:

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, DataTypes, StructType}

object TestKafkaReader extends  App{
  val spark = SparkSession
    .builder
    .appName("Spark-Kafka-Integration")
    .master("local")
    .getOrCreate()
  spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
  import spark.implicits._

  val kafkaDf = spark
    .readStream
    .format("kafka")
    .option("kafka.bootstrap.servers","KAFKA_BROKER_IP:PORT")
    //.option("subscribe", "test")
    .option("subscribe", "test")
    .option("startingOffsets", "earliest")
    .load()

  val moviesJsonDf = kafkaDf.selectExpr("CAST(value AS STRING)")

  // movie struct
  val struct = new StructType()
    .add("title", DataTypes.StringType)
    .add("year", DataTypes.IntegerType)
    .add("cast", ArrayType(DataTypes.StringType))
    .add("genres", ArrayType(DataTypes.StringType))

  val moviesNestedDf = moviesJsonDf.select(from_json($"value", struct).as("movie"))
  // json flatten
  val movieFlattenedDf = moviesNestedDf.selectExpr("movie.title", "movie.year", "movie.cast","movie.genres")


  // convert to parquet and save to hdfs
  val query = movieFlattenedDf
    .writeStream
    .outputMode("append")
    .format("parquet")
    .queryName("movies")
    .option("checkpointLocation", "src/main/resources/chkpoint_dir")
    .start("src/main/resources/output")
    .awaitTermination()
  }

上下文:

• 我直接从 intellij 运行它(使用本地 spark安装)
• 我设法毫无问题地从 kafka 读取并写入控制台(使用控制台模式)
• 目前我想写文件在本地机器上(但我确实在 HDFS 集群上尝试过，问题是相同)

我的问题:

在工作期间，它没有在文件夹中写入任何内容，我必须手动停止工作才能最终看到文件。

我认为可能与 .awaitTermination() 有关有关信息，我尝试删除此选项，但没有删除此选项时出现错误，作业根本无法运行。

也许我没有设置正确的选项，但在多次阅读文档并在 Google 上搜索后，我没有找到任何东西。

你能帮我解决这个问题吗？

谢谢

编辑:

• 我正在使用 spark 2.4.0
• 我尝试了 64/128mb 格式 => 在我停止工作之前没有任何文件改变

Answer 1

是的问题解决

我的问题是，我的数据太少，而 spark 正在等待更多数据来写入 parquet 文件。

为了完成这项工作，我使用了@AlexandrosBiratsis 的评论(更改 block 大小)

再次归功于@AlexandrosBiratsis非常感谢