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在pyspark中将Kafka的结果写入csv

可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的模块和库:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("KafkaToCSV").getOrCreate()
  1. 定义Kafka主题和相关配置:
代码语言:txt
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kafka_topic = "your_kafka_topic"
kafka_bootstrap_servers = "your_kafka_bootstrap_servers"
kafka_group_id = "your_kafka_group_id"
  1. 读取Kafka数据:
代码语言:txt
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df = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_bootstrap_servers) \
    .option("subscribe", kafka_topic) \
    .option("startingOffsets", "latest") \
    .option("group.id", kafka_group_id) \
    .load()
  1. 解析Kafka数据:
代码语言:txt
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schema = StructType([StructField("key", StringType(), True),
                     StructField("value", StringType(), True)])

df = df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") \
    .select(from_json("value", schema).alias("data")) \
    .select("data.*")
  1. 将结果写入csv文件:
代码语言:txt
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output_path = "your_output_path"

query = df.writeStream.format("csv") \
    .option("path", output_path) \
    .option("checkpointLocation", "your_checkpoint_location") \
    .start()

query.awaitTermination()

在上述代码中,需要替换以下内容:

  • your_kafka_topic:Kafka主题名称。
  • your_kafka_bootstrap_servers:Kafka的引导服务器地址。
  • your_kafka_group_id:Kafka消费者组ID。
  • your_output_path:输出csv文件的路径。
  • your_checkpoint_location:检查点文件的路径。

这样,pyspark就会从Kafka主题中读取数据,并将结果写入指定的csv文件中。

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  • 腾讯云消息队列 Kafka:https://cloud.tencent.com/product/ckafka
  • 腾讯云对象存储 COS:https://cloud.tencent.com/product/cos
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