Checkpoint mit Spark-Datei-Streaming in Java
Sep 21 2020
Ich möchte Checkpoint mit einer Spark-Datei-Streaming-Anwendung implementieren, um alle unverarbeiteten Dateien von hadoop zu verarbeiten, wenn meine Spark-Streaming-Anwendung auf jeden Fall gestoppt / beendet wird. Ich folge diesem: Streaming-Programmierhandbuch , aber JavaStreamingContextFactory nicht gefunden. Bitte helfen Sie mir, was ich tun soll.
Mein Code ist
public class StartAppWithCheckPoint {
public static void main(String[] args) {
try {
String filePath = "hdfs://Master:9000/mmi_traffic/listenerTransaction/2020/*/*/*/";
String checkpointDirectory = "hdfs://Mongo1:9000/probeAnalysis/checkpoint";
SparkSession sparkSession = JavaSparkSessionSingleton.getInstance();
JavaStreamingContextFactory contextFactory = new JavaStreamingContextFactory() {
@Override public JavaStreamingContext create() {
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("ProbeAnalysis");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(300));
JavaDStream<String> lines = jssc.textFileStream(filePath).cache();
jssc.checkpoint(checkpointDirectory);
return jssc;
}
};
JavaStreamingContext context = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, contextFactory);
context.start();
context.awaitTermination();
context.close();
sparkSession.close();
} catch(Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
Antworten
1 majidhajibaba Sep 22 2020 at 00:01
Sie müssen Checkpointing verwenden
Verwenden Sie für Checkpointing entweder oder Stateful Transformationen . Es gibt viele Beispiele in funken Beispielen mit vorkompilierte Funken- und Funkenquelle in GIT-Nabe zusammen. Weitere Informationen finden Sie unter JavaStatefulNetworkWordCount.java .updateStateByKeyreduceByKeyAndWindow