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我有一个关于 Kafka 流上的 Spark 结构化流的问题。

我有一个类型的模式：

StructType schema = new StructType()
                .add("field1", StringType)
                .add("field2", StringType)
                .add("field3", StringType)
                .add("field4", StringType)
                .add("field5", StringType);

我从 Kafka 主题引导我的流，例如：

Dataset<Row> ds1 = spark
                .readStream()
                .format("kafka")
                .option("kafka.bootstrap.servers", "brokerlist")
                .option("zookeeper.connect", "zk_url")
                .option("subscribe", "topic")
                .option("startingOffsets", "earliest")
                .option("max.poll.records", 10)
                .option("failOnDataLoss", false)
                .load();

接下来转换为字符串，字符串类型：

Dataset<Row> df1 = ds1.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)");

现在我想将值字段（它是一个 JSON）转换为之前转换的模式，这应该使 SQL 查询更容易：

Dataset<Row> df2 = df1.select(from_json("value", schema=schema).as("data").select("single_column_field");

Spark 2.3.1 好像不知道这个from_json功能？

这是我的进口：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode;
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

关于如何解决这个问题的任何想法？请注意，我不是在寻找 Scala 解决方案，而是基于纯 Java 的解决方案！

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1 回答 1

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这段代码对我有用。希望它会有所帮助

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "192.168.34.216:9092")
  .option("subscribe", "topicName")
  .load()
//df.show();
import spark.implicits._
val comingXDR = df.select("value").as[String].withColumn("_tmp", split($"value", "\\,")).withColumn("MyNewColumnName1", $"_tmp".getItem(0)).withColumn("MyNewColumnName2", $"_tmp".getItem(1)).withColumn("MyNewColumnName3", $"_tmp".getItem(2)).withColumn("MyNewColumnName4", $"_tmp".getItem(3)).drop("value").drop("_tmp")
于 2018-09-24T11:07:29.497 回答