2

我有一个场景来处理文件中的记录。文件中的数据会定期添加（每毫秒）。所以我需要读取文件并处理它，同时只处理新添加的记录。

我遇到了基于 Spark SQL 构建的 Spark 结构化流的概念。我正在做的是-

  1. 每1秒触发一次文件流处理
  2. 对文件运行 Spark SQL 查询
  3. 以追加模式将查询的输出写入控制台。

以下是相同的代码 -

public static class SparkStreamer implements Runnable,Serializable {
    @Override
    public void run() {
        processDataStream();

    }

    private void processDataStream() {

        Dataset<Row> rowData = spark.readStream().format("Text").load("C:\\Test\\App\\");

        Dataset<String> data = rowData.as(Encoders.STRING()).flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

            @Override
            public Iterator<String> call(String row) throws Exception {
                return Arrays.asList(row.split("\\|")).iterator();
            }


        },Encoders.STRING());

        Dataset<Row> dataCount = data.select(new Column("value"));


        StreamingQuery query = dataCount.writeStream()
                  .outputMode("append")
                  .format("console")
                  .start();
        try {
            query.awaitTermination();
        } catch (StreamingQueryException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

通过上述实现，查询执行了 1 次，但是如果我在文件中添加新记录，则不会触发第二批执行。

其他观察：

  • 输出模式为完整和更新后，没有输出。只有在附加模式下，我才能得到 1 次输出。

有人可以帮助解决这个问题吗？Spark Structured Streaming 是否支持处理来自文件的数据，因为普通的 Spark Streaming 不支持。

4

1 回答 1

4

Spark Structured Streaming 是否支持处理来自文件的数据

是的。

查询执行了 1 次，但是如果我在文件中添加新记录，则不会触发第二批执行。

一旦文件被标记为已被处理并且不再处理（查看负责它的FileStreamSource以了解它在幕后的工作方式），这将不会在处理文件后立即起作用。

推荐的解决方案是将新内容写入新文件。

于 2017-07-14T01:45:47.090 回答