如何使用 Spark 结构化流将数据从 Kafka 主题流式传输到 Delta 表

Question

我正在尝试了解 databricks delta 并考虑使用 Kafka 进行 POC。基本上计划是使用来自 Kafka 的数据并将其插入到 databricks 增量表中。

这些是我执行的步骤：

1. 在数据块上创建增量表。

%sql
CREATE TABLE hazriq_delta_trial2 (
  value STRING
)
USING delta
LOCATION '/delta/hazriq_delta_trial2'

1. 使用来自 Kafka 的数据。

import org.apache.spark.sql.types._
    
val kafkaBrokers = "broker1:port,broker2:port,broker3:port"
val kafkaTopic = "kafkapoc"
    
val kafka2 = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
  .option("subscribe", kafkaTopic)
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .option("maxOffsetsPerTrigger", 100)
  .load()
  .select($"value")
  .withColumn("Value", $"value".cast(StringType))
  .writeStream
  .option("checkpointLocation", "/delta/hazriq_delta_trial2/_checkpoints/test")
  .table("hazriq_delta_trial2")

但是，当我查询表格时，它是空的。

我可以确认数据即将到来。当我向 Kafka 主题生成消息时，我通过查看图表中的峰值来验证它。

我错过了什么吗？

我需要有关如何将我从 Kafka 获得的数据插入到表中的帮助。

Answer 1

1) 尝试验证您是否可以从 Spark 集群访问 Kafka，有时您需要允许来自 Kafka 中某些 ip 的访问。

2) 尝试将 .option("startingOffsets", "earliest") 更改为 .option("startingOffsets", "latest")

3) 也试试

val kafka2 = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
  .option("subscribe", kafkaTopic)
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .load()
  .select($"value")
  .withColumn("Value", $"value".cast(StringType))
  .writeStream
  .format("delta")
  .outputMode("append")
  .option("checkpointLocation", "/delta/hazriq_delta_trial2/_checkpoints/test")
  .start("hazriq_delta_trial2")

Answer 2

下面是一个关于如何从 Kafka 读取数据并将其流式传输到增量表中的工作示例。我使用的是 Spark 3.0.1 和 delta-core 0.7.0（如果您使用的是 Spark 2.4 版本，则需要使用 0.6.0）。

将数据从 Kafka 流式传输到 Delta 表中

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Kafka2Delta")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// in production this should be a more reliable location such as HDFS
val deltaPath = "file:///tmp/delta/table"

val df = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "test")
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .option("failOnDataLoss", "false")
  .load()
  .selectExpr("CAST(value AS STRING) as value")

val query: StreamingQuery = df.writeStream
  .format("delta")
  .option("checkpointLocation", "/path/to/sparkCheckpoint")
  .start(deltaPath)

query.awaitTermination()

为了测试，我简单地将字符“a”、“b”、“c”和“d”作为 Kafka 主题的值。显然，如果 Kafka 输入数据是例如，您可以构建一些更复杂的数据帧。 JSON 字符串。

检查 Delta 表中的数据

val table = spark.read
  .format("delta")
  .load(deltaPath)
  .createOrReplaceTempView("testTable")

spark.sql("SELECT * FROM testTable").show(false)

// result
+-----+
|value|
+-----+
|a    |
|b    |
|c    |
|d    |
+-----+

在 deltaPath 中创建的文件

>/tmp/delta/table$ ll
total 44
drwxrwxr-x 3 x x 4096 Jan 11 17:12 ./
drwxrwxr-x 3 x x 4096 Jan 11 17:10 ../
drwxrwxr-x 2 x x 4096 Jan 11 17:12 _delta_log/
-rw-r--r-- 1 x x  414 Jan 11 17:12 part-00000-0a0ae7fb-2995-4da4-8284-1ab85899fe9c-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x   12 Jan 11 17:12 .part-00000-0a0ae7fb-2995-4da4-8284-1ab85899fe9c-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x  306 Jan 11 17:12 part-00000-37eb0bb2-cd27-42a4-9db3-b79cb046b638-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x   12 Jan 11 17:12 .part-00000-37eb0bb2-cd27-42a4-9db3-b79cb046b638-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x  414 Jan 11 17:12 part-00000-8d6b4236-1a12-4054-b016-3db7a007cbab-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x   12 Jan 11 17:12 .part-00000-8d6b4236-1a12-4054-b016-3db7a007cbab-c000.snappy.parquet.crc
-rw-r--r-- 1 x x  407 Jan 11 17:12 part-00000-d2612eaa-3f48-4708-bf90-31dd3d83f124-c000.snappy.parquet
-rw-r--r-- 1 x x   12 Jan 11 17:12 .part-00000-d2612eaa-3f48-4708-bf90-31dd3d83f124-c000.snappy.parquet.crc