Kafka - 如何阅读超过10行

时间:2017-11-14 02:04:27

标签: scala apache-spark apache-kafka spark-streaming

我创建了使用jdbc从数据库读取的连接器,并从Spark应用程序中使用它。应用程序很好地读取数据库数据,但它只读取前10行并且似乎忽略其余部分。我该如何休息,所以我可以用所有数据进行计算。

以下是我的火花代码:

val brokers = "http://127.0.0.1:9092"
val topics = List("postgres-accounts2")
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount")
//sparkConf.setMaster("spark://sda1:7077,sda2:7077")
sparkConf.setMaster("local[2]")
sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 
sparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[Record]))

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))
ssc.checkpoint("checkpoint")

 // Create direct kafka stream with brokers and topics
//val topicsSet = topics.split(",")

val kafkaParams = Map[String, Object](
  "schema.registry.url" -> "http://127.0.0.1:8081",
  "bootstrap.servers" -> "http://127.0.0.1:9092",
  "key.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
  "value.deserializer" -> "io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer",
  "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",
  "auto.offset.reset" -> "earliest",
  "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, Record](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, Record](topics, kafkaParams)
)

val data = messages.map(record => {
    println( record) // print only first 10
    // compute here?
    (record.key, record.value)
})

data.print()

// Start the computation
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

我认为问题在于 Spark是懒惰的,只会读取实际使用的数据

默认情况下,print会显示流中的前10个元素。由于代码除了两个print之外不包含任何其他操作,因此不需要读取超过10行的数据。尝试使用count或其他操作来确认它是否正常工作。

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