Question

我有一个Spark Structured Streaming：

val df = spark
      .readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("startingOffsets", "earliest")
      .option("endingOffsets", "latest")
      .option("subscribe", "topic")
      .load()

我想使用DataStreamWriter将数据写入FileSystem，

val query = df
          .writeStream
          .outputMode("append")
          .format("parquet")
          .start("data")

但是在data文件夹中创建了零文件。只创建了_spark_metadata。

但是，当format为console时，我可以在控制台上看到数据：

val query = df
          .writeStream
          .outputMode("append")
          .format("console")
          .start()

+--------------------+------------------+------------------+
|                time|              col1|              col2|
+--------------------+------------------+------------------+
|49368-05-11 20:42...|0.9166470338147503|0.5576946794171861|
+--------------------+------------------+------------------+

我无法理解背后的原因。

Spark - 2.1.0

Answer 1

我解决了这个问题。实际上，当我尝试在spark-shell上运行结构化流媒体时，它会在流式查询中出现endingOffsets无效的错误，即：

val df = spark
      .readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("startingOffsets", "earliest")
      .option("endingOffsets", "latest")
      .option("subscribe", "topic")
      .load()


java.lang.IllegalArgumentException: ending offset not valid in streaming queries
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$$anonfun$validateStreamOptions$1.apply(KafkaSourceProvider.scala:374)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider$$anonfun$validateStreamOptions$1.apply(KafkaSourceProvider.scala:373)
  at scala.Option.map(Option.scala:146)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.validateStreamOptions(KafkaSourceProvider.scala:373)
  at org.apache.spark.sql.kafka010.KafkaSourceProvider.sourceSchema(KafkaSourceProvider.scala:60)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceSchema(DataSource.scala:199)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceInfo$lzycompute(DataSource.scala:87)
  at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.sourceInfo(DataSource.scala:87)
  at org.apache.spark.sql.execution.streaming.StreamingRelation$.apply(StreamingRelation.scala:30)
  at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamReader.load(DataStreamReader.scala:124)
  ... 48 elided

因此，我从流查询中删除了endingOffsets。

val df = spark
      .readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
      .option("startingOffsets", "earliest")
      .option("subscribe", "topic")
      .load()

然后我尝试在Parquet文件中保存流式查询结果，在此期间我发现 - 必须指定检查点位置，即：

val query = df
          .writeStream
          .outputMode("append")
          .format("parquet")
          .start("data")

org.apache.spark.sql.AnalysisException: checkpointLocation must be specified either through option("checkpointLocation", ...) or SparkSession.conf.set("spark.sql.streaming.checkpointLocation", ...);
  at org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryManager$$anonfun$3.apply(StreamingQueryManager.scala:207)
  at org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryManager$$anonfun$3.apply(StreamingQueryManager.scala:204)
  at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
  at org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryManager.createQuery(StreamingQueryManager.scala:203)
  at org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryManager.startQuery(StreamingQueryManager.scala:269)
  at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriter.start(DataStreamWriter.scala:262)
  at org.apache.spark.sql.streaming.DataStreamWriter.start(DataStreamWriter.scala:206)
  ... 48 elided

所以，我添加了checkPointLocation：

val query = df
          .writeStream
          .outputMode("append")
          .format("parquet")
          .option("checkpointLocation", "checkpoint")
          .start("data")

完成这些修改后，我能够将流式查询的结果保存在Parquet文件中。

但是，奇怪的是，当我通过sbt应用程序运行相同的代码时，它没有引发任何错误，但是当我通过spark-shell运行相同的代码时，会抛出这些错误。我认为Apache Spark也会在通过sbt / maven app运行时抛出这些错误。这对我来说似乎是个错误！

Answer 2

我有类似的问题，但出于不同的原因，发布在这里以防有人有同样的问题。当使用水印将输出流写入附加模式的文件时，结构化流式传输具有一种有趣的行为，即在时间桶早于水印时间之前它不会实际写入任何数据。如果您正在测试结构化流媒体并且有一个小时的水印，那么至少一小时内您将看不到任何输出。

无法使用Spark Structured Streaming在Parquet文件中写入数据

2 个答案: