将from_json与Kafka Connect 0.10和Spark Structured Streaming一起使用的步骤如下:
"key.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
"value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
"key.converter.schemas.enable": "false",
"value.converter.schemas.enable": "false"
这将告诉Kafka Connect使用JSON转换器来处理键和值,并禁用模式注册。
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
val schema = StructType(Seq(
StructField("field1", StringType),
StructField("field2", IntegerType),
...
))
val jsonData = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "your_kafka_servers")
.option("subscribe", "your_topic")
.load()
.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data"))
.select("data.*")
在上面的示例中,我们首先定义了JSON模式,然后使用from_json函数将JSON数据解析为结构化数据。最后,我们选择解析后的数据。
总结一下,使用from_json与Kafka Connect 0.10和Spark Structured Streaming一起使用的步骤包括配置Kafka Connect的JSON转换器,定义JSON模式,并使用from_json函数将JSON数据解析为结构化数据。这样,你就可以在Spark Structured Streaming中使用解析后的数据进行处理和分析。
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