前言

Structured Streaming 的文章参考这里： ​​Spark 2.0 Structured Streaming 分析​​。2.0的时候只是把架子搭建起来了，当时也只支持FileSource(监控目录增量文件)，到2.0.2后支持Kafka了，也就进入实用阶段了，目前只支持0.10的Kafka。Structured Streaming 采用dataframe API,并且对流式计算重新进行了抽象，个人认为Spark streaming 更灵活，Structured Streaming 在某些场景则更方便，但是在StreamingPro中他们之间则没太大区别，唯一能够体现出来的是，Structured Streaming 使得checkpoint真的进入实用阶段。

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假设我们都放在/tmp目录下

写逻辑

新建一个文件,/tmp/ss-test.json,内容如下：

{
  "scalamaptojson": {
    "desc": "测试",
    "strategy": "spark",
    "algorithm": [],
    "ref": [
    ],
    "compositor": [
      {
        "name": "ss.source.mock",
        "params": [{"duration1":["1","2","3"]}]
      },
      {
        "name": "ss.table",
        "params": [{"tableName": "test"}]
      },
      {
        "name": "ss.sql",
        "params": [
          {
            "sql": "select value + 100 from test",
            "outputTableName": "test2"
          }
        ]
      },
      {
        "name": "ss.output",
        "params": [
          {
            "mode": "append",
            "format": "console"
          }
        ]
      }
    ],
    "configParams": {
    }
  }
}

StreamingPro 现在支持短名称了，不用写那么冗长的package名。

  • ss 开头指的是structrued streaming。
  • batch 则是spark 批处理
  • stream 则是 spark streaming

逻辑：

  1. 配置模拟数据
  2. 映射为表
  3. 使用SQL查询
  4. 输出(console)

如果是接的kafka,则配置如下即可：

{
        "name": "ss.source",
        "params": [{
        "format":"kafka"
        "kaka.bootstrap.servers":"host1:port1,host2:port2",
        "subscribe":"topic1,topic2"
}]
 }

运行

./bin/spark-submit   --class streaming.core.StreamingApp \
--master local[2] \
--name test \
/tmp/streamingpro-0.4.7-SNAPSHOT-online-2.0.2.jar    \
-streaming.name test    \
-streaming.platform  ss  \
-streaming.checkpoint  file:///tmp/ss  \
-streaming.job.file.path file:///tmp/ss-test.json