Я пытаюсь выполнить в реальном времени ввод данных Kafka в HBase через PySpark в соответствии с этого руководства .Кажется, все работает нормально.Я запускаю кафку sudo /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties
, затем запускаю продюсер /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list=myserver:9092 --topic test
.Затем я запускаю исходный код, показанный ниже.Я отправляю сообщения производителю, но rdd.isEmpty():
всегда пусто.Так что я не достигаю линии с print("=some records=")
.Есть идеи что не так?
appName = "Kafka_MapR-Streams_to_HBase"
config = SparkConf().setAppName(appName)
props = []
props.append(("spark.rememberDuration", "10"))
props.append(("spark.batchDuration", "10"))
props.append(("spark.eventLog.enabled", "true"))
props.append(("spark.streaming.timeout", "3000"))
props.append(("spark.ui.enabled", "true"))
config = config.setAll(props)
sc = SparkContext(conf=config)
ssc = StreamingContext(sc, int(config.get("spark.batchDuration")))
############################################################
# Main application execution function
############################################################
def runApplication(ssc, config):
ssc.start()
if config.get("spark.streaming.timeout") == '':
ssc.awaitTermination()
else:
stopped = ssc.awaitTerminationOrTimeout(int(config.get("spark.streaming.timeout")))
if not stopped :
print("Stopping streaming context after timeout...")
ssc.stop(True)
print("Streaming context stopped.")
############################################################
# Output application details
############################################################
print
print( "APPNAME:" + config.get( "spark.app.name" ))
print( "APPID:" + sc.applicationId)
print( "VERSION:" + sc.version)
print
############################################################
# Begin of Mapping Logic
############################################################
# HBase related details
hbase_table = 'clicks'
hconn = happybase.Connection('myserver')
ctable = hconn.table(hbase_table)
##
# MapR Streams / Kafka related details
topic = ["test"]
k_params = {"key.deserializer" : "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer" \
,"value.deserializer" : "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer" \
#,"zookeeper.connect" : "maprdemo:5181"
,"metadata.broker.list" : "myserver:9092"
,"session.timeout.ms" : "45"
,"group.id" : "Kafka_MapR-Streams_to_HBase"}
##
def SaveToHBase(rdd):
print("=====Pull from Stream=====")
if not rdd.isEmpty():
print("=some records=")
for line in rdd.collect():
ctable.put(('click' + line.serial_id), { \
b'clickinfo:studentid': (line.studentid), \
b'clickinfo:url': (line.url), \
b'clickinfo:time': (line.time), \
b'iteminfo:itemtype': (line.itemtype), \
b'iteminfo:quantity': (line.quantity)})
kds = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, topic, k_params, fromOffsets=None)
parsed = kds.filter(lambda x: x != None and len(x) > 0 )
parsed = parsed.map(lambda x: x[1])
parsed = parsed.map(lambda rec: rec.split(","))
parsed = parsed.filter(lambda x: x != None and len(x) == 6 )
parsed = parsed.map(lambda data:Row(serial_id=getValue(str,data[0]), \
studentid=getValue(str,data[1]), \
url=getValue(str,data[2]), \
time=getValue(str,data[3]), \
itemtype=getValue(str,data[4]), \
quantity=getValue(str,data[5])))
parsed.foreachRDD(SaveToHBase)
############################################################
# Start application
############################################################
runApplication(ssc, config)
print
print("SUCCESS")
print