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Spark 3.0 -从MQTT流中读取数据

Spark 3.0是一种开源的大数据处理框架,它提供了高效的数据处理和分析能力。它支持从各种数据源中读取数据,并进行实时处理和批处理。

MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一种轻量级的消息传输协议,常用于物联网设备之间的通信。它具有低带宽、低功耗和可靠性高的特点。

在Spark 3.0中,可以通过使用Spark Streaming模块来从MQTT流中读取数据。Spark Streaming是Spark提供的用于实时数据处理的模块,它可以将实时数据流划分为小批量的数据,并进行并行处理。

要从MQTT流中读取数据,首先需要创建一个SparkSession对象,并指定使用Spark Streaming模块。然后,可以使用SparkSession对象的readStream方法来创建一个数据流,指定数据源为MQTT,并提供相关的连接信息,如MQTT服务器地址、端口号、订阅的主题等。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MQTT Streaming")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val mqttDF = spark.readStream
  .format("org.apache.bahir.sql.streaming.mqtt.MQTTStreamSourceProvider")
  .option("brokerUrl", "tcp://mqtt-server:1883")
  .option("topic", "mqtt-topic")
  .load()

mqttDF.printSchema()

// 对数据流进行处理,如筛选、转换等操作
val processedDF = mqttDF.filter("value > 10")

// 将处理后的数据流写入到其他存储系统或输出源
val query = processedDF.writeStream
  .format("console")
  .start()

query.awaitTermination()

在上述示例中,我们使用了org.apache.bahir.sql.streaming.mqtt.MQTTStreamSourceProvider作为数据源提供者,通过brokerUrl指定了MQTT服务器的地址和端口号,通过topic指定了订阅的主题。然后,我们可以对数据流进行各种处理操作,并将处理后的结果写入到其他存储系统或输出源。

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