结构化流示例

• Cassandra Scala 示例
• Azure Synapse Analytics Python 示例
• 流间联接 Python 和 Scala 笔记本

使用 Scala 中的 foreachBatch() 写入到 Cassandra

streamingDF.writeStream.foreachBatch() 允许你重复使用现有批数据写入器将流式处理查询的输出写入 Cassandra。 以下笔记本对此进行了演示，方法是：使用来自 Scala 的 Spark Cassandra 连接器将聚合查询的键/值输出写入 Cassandra。 有关详细信息，请参阅 foreachBatch 文档。

若要运行此示例，需要为 Spark 版本安装适当的 Cassandra Spark 连接器，作为 Maven 库。

在此示例中，我们将创建一个表，然后启动结构化流式处理查询以将内容写入该表。 然后，我们使用 foreachBatch() 通过批数据帧连接器写入流输出。

import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.cassandra._

import com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnectorConf
import com.datastax.spark.connector.rdd.ReadConf
import com.datastax.spark.connector._

val host = "<ip address>"
val clusterName = "<cluster name>"
val keyspace = "<keyspace>"
val tableName = "<tableName>"

spark.setCassandraConf(clusterName, CassandraConnectorConf.ConnectionHostParam.option(host))
spark.readStream.format("rate").load()
  .selectExpr("value % 10 as key")
  .groupBy("key")
  .count()
  .toDF("key", "value")
  .writeStream
  .foreachBatch { (batchDF: DataFrame, batchId: Long) =>

    batchDF.write       // Use Cassandra batch data source to write streaming out
      .cassandraFormat(tableName, keyspace)
      .option("cluster", clusterName)
      .mode("append")
      .save()
  }
  .outputMode("update")
  .start()

使用 Python 中的 foreachBatch() 写入到 Azure Synapse Analytics

streamingDF.writeStream.foreachBatch() 允许你重复使用现有批数据写入器将流式处理查询的输出写入 Azure Synapse Analytics。 有关详细信息，请参阅 foreachBatch 文档。

若要运行此示例，需要 Azure Synapse Analytics 连接器。 有关 Azure Synapse Analytics 连接器的详细信息，请参阅 Azure Synapse Analytics。

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import *

def writeToSQLWarehouse(df, epochId):
  df.write \
    .format("com.databricks.spark.sqldw") \
    .mode('overwrite') \
    .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
    .option("forward_spark_azure_storage_credentials", "true") \
    .option("dbtable", "my_table_in_dw_copy") \
    .option("tempdir", "wasbs://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.blob.core.chinacloudapi.cn/<your-directory-name>") \
    .save()

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "1")

query = (
  spark.readStream.format("rate").load()
    .selectExpr("value % 10 as key")
    .groupBy("key")
    .count()
    .toDF("key", "count")
    .writeStream
    .foreachBatch(writeToSQLWarehouse)
    .outputMode("update")
    .start()
    )

流间联接

这两个笔记本显示了如何在 Python 和 Scala 中使用流间联接。

对 Python 笔记本进行流间联接

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对 Scala 笔记本进行流间联接

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