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Spark 如何写入HBase/Redis/MySQL/Kafka

一些概念 一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM. Partition 是一个可迭代数据集合 Task 本质是作用于Partition的线程 问题 Task 里如何使用Kafka Producer 将数据发送到Kafaka呢。 其他譬如HBase/Redis/MySQL 也是如此。 解决方案 直观的解决方案自然是能够在Executor(JVM)里有个Prodcuer Pool(或者共享单个Producer实例),但是我们的代码都是现在Driver端执行,然后将一些函数序列化到Executor端执行,这里就有序列化问题,正常如Pool,Connection都是无法序列化的。 一个简单的解决办法是定义个Object 类, 譬如 object SimpleHBaseClient { private val DEFAULT_ZOOKEEPER_QUORUM = "127.0.0.1:2181" private lazy val (table, conn) = createConnection def bulk...

利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源

引子 先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里,会用到很多映射数据,譬如某某对照关系,而这些映射数据通常是通过HTTP接口暴露出来的,尤其是外部系统,你基本没有办法直接通过JDBC去读库啥的。 上面是一个点,其次是从HTTP读到的JSON数据,我其实需要做扁平化处理的。现在如果SQL作用于JSON数据可以解决简单的嵌套问题,但是更复杂的方式是没有太大办法的。 比如下面格式的: { "status":"200", "data":[ "id":1, "userid":2, "service":{ "3":{"a":1,"b":2}, "2":{"a":3,"b":2}, ..... } ] } 最好能展开成这种格式才能够被主流程直接join使用: {id:1,userid:2,service:3,a:1,b:2} {id:1,userid:2,service:2,a:3,b:2} 所以为了实现同事的需求,我需要第一将Rest接口的获取方式用标准的DataSource API 来实现,其次提供一个能够做如上合并规则的模块,并且允许配置。 最后实现的效果参看: Rest DataSo...

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