Spark 3 结构化流在 Kafka 源代码中使用 maxOffsetsPerTrigger Trigger.Once

Question

我们需要在 Kafka 源代码中使用 maxOffsetsPerTrigger，在结构化流中使用 Trigger.Once()，但基于此 issue，它似乎在 spark 3 中读取 allAvailable。是否有在这种情况下实现速率限制的方法？

这是 spark 3 中的示例代码：

def options: Map[String, String] = Map(
  "kafka.bootstrap.servers" -> conf.getStringSeq("bootstrapServers").mkString(","),
  "subscribe" -> conf.getString("topic")
) ++
  Option(conf.getLong("maxOffsetsPerTrigger")).map("maxOffsetsPerTrigger" -> _.toString)
val streamingQuery = sparkSession.readStream.format("kafka").options(options)
  .load
  .writeStream
  .trigger(Trigger.Once)
  .start()

Answer 1

没有其他方法可以正确设置速率限制。如果 maxOffsetsPerTrigger 不适用于使用 Once 触发器的流作业，您可以执行以下操作以获得相同的结果：

选择另一个触发器并使用maxOffsetsPerTrigger限制速率并在处理完所有数据后手动终止此作业。
使用选项 startingOffsets 和 endingOffsets 使作业成为 batch 作业。重复直到处理完主题中的所有数据。但是，“RunOnce 模式下的 Streaming 优于 Batch”是有原因的，详见 here.

最后一个选择是查看链接的拉取请求并自行编译 Spark。

Answer 2

以下是我们“解决”这个问题的方法。这基本上就是 mike 在接受的答案中写到的方法。

在我们的例子中，消息的大小变化很小，因此我们知道处理一个批处理需要多少时间。所以简而言之，我们：

将 Trigger.Once() 更改为 Trigger.ProcessingTime(<ms>) 因为 maxOffsetsPerTrigger 使用此模式
通过调用 awaitTermination(<ms>) 模仿 Trigger.Once()
将处理间隔设置为大于终止间隔，以便恰好一个“批次”适合处理


val kafkaOptions = Map[String, String](
      "kafka.bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
      "failOnDataLoss" -> "false",
      "subscribePattern" -> "testTopic",
      "startingOffsets" -> "earliest",
      "maxOffsetsPerTrigger" -> "10",  // "batch" size
    )

val streamWriterOptions = Map[String, String](
    "checkpointLocation" -> "path/to/checkpoints",
  )

val processingInterval = 30000L
val terminationInterval = 15000L

sparkSession
      .readStream
      .format("kafka")
      .options(kafkaOptions)
      .load()
      .writeStream
      .options(streamWriterOptions)
      .format("Console")
      .trigger(Trigger.ProcessingTime(processingInterval))
      .start()
      .awaitTermination(terminationInterval)

这是可行的，因为将根据 maxOffsetsPerTrigger 限制读取和处理第一批。说，在 10 秒内。然后开始处理第二批，但它在大约 5 秒后在操作中间终止，并且从未达到设定的 30 秒标记。但它正确地存储了偏移量。在下一个运行.

中拾取并处理这个“杀死”的批次

这种方法的缺点是您必须大致知道处理一个“批次”需要多少时间 - 如果您将 terminationInterval 设置得太低，作业的输出将始终为零。

当然，如果您不关心在一个运行中处理的批次的确切数量，您可以轻松地将 processingInterval 调整为比 terminationInterval.在这种情况下，您可以一次处理不同数量的批次，但仍然尊重 maxOffsetsPerTrigger.

的值

Spark 3 结构化流在 Kafka 源代码中使用 maxOffsetsPerTrigger Trigger.Once

Spark 3 structured streaming use maxOffsetsPerTrigger in Kafka source with Trigger.Once

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