PySpark 处理流数据并将处理后的数据保存到文件

Question

我正在尝试复制一个流式传输其位置坐标的设备，然后处理数据并将其保存到文本文件中。我正在使用 Kafka 和 Spark streaming（在 pyspark 上），这是我的架构：

1-Kafka 生产者以以下字符串格式向名为 test 的主题发送数据：

"LG float LT float" example : LG 8100.25191107 LT 8406.43141483

生产者代码：

from kafka import KafkaProducer
import random

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')

for i in range(0,10000):
    lg_value = str(random.uniform(5000, 10000))
    lt_value = str(random.uniform(5000, 10000))
producer.send('test', 'LG '+lg_value+' LT '+lt_value)

producer.flush()

生产者工作正常，我在消费者中（甚至在 spark 中）获得流数据

2- Spark streaming 正在接收这个流，我什至可以 pprint() 它

Spark 流处理代码

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils

ssc = StreamingContext(sc, 1)
kvs = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["test"], {"bootstrap.servers": "localhost:9092"})

lines = kvs.map(lambda x: x[1])

words      = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))
words.pprint()
word_pairs = words.map(lambda word: (word, 1))
counts     = word_pairs.reduceByKey(lambda a, b: a+b)
results    = counts.foreachRDD(lambda word: word.saveAsTextFile("C:\path\spark_test.txt"))
//I tried this kvs.saveAsTextFiles('C:\path\spark_test.txt')
// to copy all stream and it works fine
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

我得到一个错误：

16/12/26 00:51:53 ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
org.apache.spark.SparkException: Python worker did not connect back in time

和其他例外情况。

我真正想要的是将每个条目 "LG float LT float" 保存为文件中的 JSON 格式，但首先我想简单地将坐标保存在文件中，我似乎做不到happen.Any 个想法？

如果需要，我可以提供完整的堆栈跟踪

Answer 1

我是这样解决的，所以我做了一个函数来保存每个 RDD，在文件中，这是解决我问题的代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils

ssc = StreamingContext(sc, 1)
kvs = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["test"], {"bootstrap.servers": "localhost:9092"})

lines = kvs.map(lambda x: x[1])

coords      = lines.map(lambda line: line)

def saveCoord(rdd):
    rdd.foreach(lambda rec: open("C:\path\spark_test.txt", "a").write(
        "{"+rec.split(" ")[0]+":"+rec.split(" ")[1]+","+rec.split(" ")[2]+":"+rec.split(" ")[3]+"},\n"))
coords.foreachRDD(saveCoord)
coords.pprint()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

PySpark 处理流数据并将处理后的数据保存到文件

PySpark Processing Stream data and saving processed data to file

python-2.7

apache-spark

spark-streaming

pyspark

kafka-python