使用foreachBatch編寫任意數據彙

重用現有的批處理的數據源

對於許多存儲係統來說,可能沒有一個流水槽可用,但可能已經存在一個數據作家對於批處理查詢。使用foreachBatch (),您可以使用批處理數據作家每個micro-batch的輸出。下麵是一些例子:

• 卡桑德拉Scala的例子

• Azure突觸Python示例分析

許多其他的批處理數據源可以使用從foreachBatch ()。

寫入多個位置

如果你想查詢的輸出流寫入多個位置,那麼您可以簡單地編寫多次輸出DataFrame /數據集。然而,每個試圖寫會導致輸出數據重新計算(包括可能的重讀輸入數據)。為了避免重新計算,你應該緩存輸出DataFrame /數據集,寫多個位置,然後uncache它。這是一個大綱。

streamingDF。writeStream。foreachBatch{(batchDF:DataFrame,batchId:長)= >batchDF。堅持()batchDF。寫。格式(…)。保存(…)/ /位置1batchDF。寫。格式(…)。保存(…)/ /位置2batchDF。unpersist()}

申請額外DataFrame操作

許多DataFrame和數據集操作不支持流媒體DataFrames因為火花不支持生成增量計劃在這些情況下。使用foreachBatch ()你可以把這些操作在每個micro-batch輸出。例如,您可以使用foreachBath ()和SQL合並成寫操作的輸出流聚合成三角洲表更新模式。看到更多的細節合並成。

一個空dataframe可以調用foreachBatch ()和用戶代碼需要有彈性,以便正確操作。一個例子所示:

。foreachBatch((outputDf:DataFrame,報價:長)= >{/ /流程有效的數據幀如果(!outputDf。isEmpty){/ /業務邏輯}})。開始()

使用Scala或Java

在Scala或Java,您擴展類ForeachWriter:

datasetOfString。writeStream。foreach(新ForeachWriter(字符串]{def開放(partitionId:長,版本:長):布爾={/ /打開連接}def過程(記錄:字符串)={/ /寫字符串連接}def關閉(errorOrNull:Throwable):單位={/ /關閉連接}})。開始()

使用Python

在Python中,您可以調用foreach在兩個方麵:在一個函數或一個對象。函數提供了一種簡單的方式來表達你的處理邏輯,但不允許您刪除處理失敗時生成的數據導致一些輸入數據的後處理。這種情況下你必須指定一個對象的處理邏輯。

• 的函數行作為輸入。

  defprocessRow(行):/ /寫行來存儲查詢=streamingDF。writeStream。foreach(processRow)。開始()

• 的對象有一個過程方法和可選的開放和關閉方法:

  類ForeachWriter:def開放(自我,partition_id,epoch_id):/ /開放連接。這方法是可選在Python。def過程(自我,行):/ /寫行來連接。這方法是不可選在Python。def關閉(自我,錯誤):/ /關閉的連接。這方法是可選在Python。查詢=streamingDF。writeStream。foreach(ForeachWriter())。開始()

執行語義

流媒體查詢開始時,火花調用函數或對象的方法在以下方式:

• 這個對象的一個副本負責所有數據查詢中生成的一個任務。換句話說,一個實例負責處理一個分區的數據在一個分布式的方式生成。

• 這個對象必須是可序列化的,因為每個任務將得到一個新的serialized-deserialized提供對象的副本。因此,強烈建議任何寫作初始化數據(例如,打開一個連接或啟動一個事務)完成後調用open ()方法,它意味著任務準備生成數據。

• 的生命周期方法如下:

  為每個分區partition_id:

  對於每一批/時代的流數據epoch_id:

  方法打開(partitionIdepochId)被稱為。

  如果打開(…)返回true,分區和批處理中的每一行/時代,方法過程(行)被稱為。

  方法關上(錯誤)被稱為時遇到以下錯誤(如果有的話)處理的行。

• 的close ()方法(如果它存在的話)如果一個open ()方法存在並返回成功(不管返回值),除非中間JVM或Python程序崩潰。