使用Spark SQL构建批处理程序
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化
前言
今天介绍利用 StreamingPro 完成批处理的流程。
准备工作
- 下载StreamingPro
我们假设您将文件放在了/tmp目录下。
填写配置文件
- 实例一,我要把数据从ES导出到HDFS,并且形成csv格式。
在批处理模式下，所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可，无需使用不同的模块。
在这个示例里，你需要配置上ES集群作为输入，配置hdfs作为输出，从而完成运行。
启动StreamingPro
Local模式：
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \
--master local[2] \
--name test \
/tmp/streamingpro-0.4.1-SNAPSHOT-online-1.6.1.jar \
-streaming.name test \
-streaming.platform spark \
-streaming.job.file.path file:///tmp/test.json访问
http://127.0.0.1:4040可进入Spark UI
集群模式：
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \
--master yarn-cluster \
--name test \
/tmp/streamingpro-0.4.1-SNAPSHOT-online-1.6.1.jar \
-streaming.name test \
-streaming.platform spark \
-streaming.job.file.path hdfs://cluster/tmp/test.json这里需要注意的是，配置文件并蓄放到HDFS上，并且需要协商hdfs前缀。这是一个标准的Spark 批处理程序
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原始发表：2016.07.12 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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