Kafka-Thema in Hive streamen

Apache Kafka ist eine verteilte Open-Source-Streamingplattform für Echtzeitdaten Pipelines und Datenintegration. Es bietet ein effizientes und skalierbares Streaming-System. zur Verwendung in einer Vielzahl von Anwendungen, einschließlich:

  • Echtzeitanalysen
  • Streamverarbeitung
  • Logaggregation
  • Verteilte Nachrichten
  • Ereignisstreaming

Lernziele

  1. Installieren Sie Kafka auf einem Dataproc-Cluster für hohe Verfügbarkeit mit ZooKeeper (in dieser Anleitung als „Dataproc-Kafka-Cluster“ bezeichnet).

  2. Sie erstellen fiktive Kundendaten und veröffentlichen die Daten dann in einem Kafka-Thema.

  3. Hive-Parkett- und ORC-Tabellen in Cloud Storage erstellen um gestreamte Kafka-Themendaten zu erhalten.

  4. Senden Sie einen PySpark-Job, um das Kafka-Thema zu abonnieren und in dieses zu streamen Cloud Storage im Parquet- und ORC-Format.

  5. Abfrage der gestreamten Hive-Tabellendaten ausführen, um die gestreamten Daten zu zählen Kafka-Nachrichten.

Kosten

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    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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  7. Enable the Dataproc, Compute Engine, and Cloud Storage APIs.

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    8.
  8. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

    Go to Buckets page

  9. Click Create bucket.
  10. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
    • For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
    • For Choose where to store your data, do the following:
      • Select a Location type option.
      • Select a Location option.
    • For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
    • For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
    • For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
  11. Click Create.

Anleitungsschritte

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Dataproc-Kafka-Cluster zu erstellen, um ein Kafka-Thema im Parquet- oder ORC-Format in Cloud Storage zu lesen.

Kafka-Installationsskript in Cloud Storage kopieren

Das kafka.sh Initialisierungsaktionsskript installiert Kafka auf einem Dataproc-Cluster.

  1. Sehen Sie sich den Code an.

    #!/bin/bash
#    Copyright 2015 Google, Inc.
#
#    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
#    you may not use this file except in compliance with the License.
#    You may obtain a copy of the License at
#
#        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
#    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
#    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
#    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#    See the License for the specific language governing permissions and
#    limitations under the License.
#
# This script installs Apache Kafka (http://kafka.apache.org) on a Google Cloud
# Dataproc cluster.

set -euxo pipefail

readonly ZOOKEEPER_HOME=/usr/lib/zookeeper
readonly KAFKA_HOME=/usr/lib/kafka
readonly KAFKA_PROP_FILE='/etc/kafka/conf/server.properties'
readonly ROLE="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/dataproc-role)"
readonly RUN_ON_MASTER="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/run-on-master || echo false)"
readonly KAFKA_ENABLE_JMX="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-enable-jmx || echo false)"
readonly KAFKA_JMX_PORT="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/kafka-jmx-port || echo 9999)"
readonly INSTALL_KAFKA_PYTHON="$(/usr/share/google/get_metadata_value attributes/install-kafka-python || echo false)"

# The first ZooKeeper server address, e.g., "cluster1-m-0:2181".
ZOOKEEPER_ADDRESS=''
# Integer broker ID of this node, e.g., 0
BROKER_ID=''

function retry_apt_command() {
  cmd="$1"
  for ((i = 0; i < 10; i++)); do
    if eval "$cmd"; then
      return 0
    fi
    sleep 5
  done
  return 1
}

function recv_keys() {
  retry_apt_command "apt-get install -y gnupg2 &&\
                     apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys B7B3B788A8D3785C"
}

function update_apt_get() {
  retry_apt_command "apt-get update"
}

function install_apt_get() {
  pkgs="$@"
  retry_apt_command "apt-get install -y $pkgs"
}

function err() {
  echo "[$(date +'%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z')]: $@" >&2
  return 1
}

# Returns the list of broker IDs registered in ZooKeeper, e.g., " 0, 2, 1,".
function get_broker_list() {
  ${KAFKA_HOME}/bin/zookeeper-shell.sh "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" \
    <<<"ls /brokers/ids" |
    grep '\[.*\]' |
    sed 's/\[/ /' |
    sed 's/\]/,/'
}

# Waits for zookeeper to be up or time out.
function wait_for_zookeeper() {
  for i in {1..20}; do
    if "${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh" -server "${ZOOKEEPER_ADDRESS}" ls /; then
      return 0
    else
      echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to connect to ZooKeeper ${ZOOKEEPER_ADDRESS}" >&2
  exit 1
}

# Wait until the current broker is registered or time out.
function wait_for_kafka() {
  for i in {1..20}; do
    local broker_list=$(get_broker_list || true)
    if [[ "${broker_list}" == *" ${BROKER_ID},"* ]]; then
      return 0
    else
      echo "Kafka broker ${BROKER_ID} is not registered yet, retry ${i}..."
      sleep 5
    fi
  done
  echo "Failed to start Kafka broker ${BROKER_ID}." >&2
  exit 1
}

function install_and_configure_kafka_server() {
  # Find zookeeper list first, before attempting any installation.
  local zookeeper_client_port
  zookeeper_client_port=$(grep 'clientPort' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    tail -n 1 |
    cut -d '=' -f 2)

  local zookeeper_list
  zookeeper_list=$(grep '^server\.' /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg |
    cut -d '=' -f 2 |
    cut -d ':' -f 1 |
    sort |
    uniq |
    sed "s/$/:${zookeeper_client_port}/" |
    xargs echo |
    sed "s/ /,/g")

  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    # Didn't find zookeeper quorum in zoo.cfg, but possibly workers just didn't
    # bother to populate it. Check if YARN HA is configured.
    zookeeper_list=$(bdconfig get_property_value --configuration_file \
      /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml \
      --name yarn.resourcemanager.zk-address 2>/dev/null)
  fi

  # If all attempts failed, error out.
  if [[ -z "${zookeeper_list}" ]]; then
    err 'Failed to find configured Zookeeper list; try "--num-masters=3" for HA'
  fi

  ZOOKEEPER_ADDRESS="${zookeeper_list%%,*}"

  # Install Kafka from Dataproc distro.
  install_apt_get kafka-server || dpkg -l kafka-server ||
    err 'Unable to install and find kafka-server.'

  mkdir -p /var/lib/kafka-logs
  chown kafka:kafka -R /var/lib/kafka-logs

  if [[ "${ROLE}" == "Master" ]]; then
    # For master nodes, broker ID starts from 10,000.
    if [[ "$(hostname)" == *-m ]]; then
      # non-HA
      BROKER_ID=10000
    else
      # HA
      BROKER_ID=$((10000 + $(hostname | sed 's/.*-m-\([0-9]*\)$/\1/g')))
    fi
  else
    # For worker nodes, broker ID is a random number generated less than 10000.
    # 10000 is choosen since the max broker ID allowed being set is 10000.
    BROKER_ID=$((RANDOM % 10000))
  fi
  sed -i 's|log.dirs=/tmp/kafka-logs|log.dirs=/var/lib/kafka-logs|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's|^\(zookeeper\.connect=\).*|\1'${zookeeper_list}'|' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  sed -i 's,^\(broker\.id=\).*,\1'${BROKER_ID}',' \
    "${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\nreserved.broker.max.id=100000' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"
  echo -e '\ndelete.topic.enable=true' >>"${KAFKA_PROP_FILE}"

  if [[ "${KAFKA_ENABLE_JMX}" == "true" ]]; then
    sed -i '/kafka-run-class.sh/i export KAFKA_JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=localhost -Djava.net.preferIPv4Stack=true"' /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
    sed -i "/kafka-run-class.sh/i export JMX_PORT=${KAFKA_JMX_PORT}" /usr/lib/kafka/bin/kafka-server-start.sh
  fi

  wait_for_zookeeper

  # Start Kafka.
  service kafka-server restart

  wait_for_kafka
}

function install_kafka_python_package() {
  KAFKA_PYTHON_PACKAGE="kafka-python==2.0.2"
  if [[ "${INSTALL_KAFKA_PYTHON}" != "true" ]]; then
    return
  fi

  if [[ "$(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} > 2.0" | bc)" -eq 1 ]]; then
    /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; /opt/conda/default/bin/pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  else
    OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
    if [[ "${OS}" == "rocky" ]]; then
      yum install -y python2-pip
    else
      apt-get install -y python-pip
    fi
    pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}" || { sleep 10; pip2 install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; } || { sleep 10; pip install "${KAFKA_PYTHON_PACKAGE}"; }
  fi
}

function remove_old_backports {
  # This script uses 'apt-get update' and is therefore potentially dependent on
  # backports repositories which have been archived.  In order to mitigate this
  # problem, we will remove any reference to backports repos older than oldstable

  # https://github.com/GoogleCloudDataproc/initialization-actions/issues/1157
  oldstable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/oldstable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');
  stable=$(curl -s https://deb.debian.org/debian/dists/stable/Release | awk '/^Codename/ {print $2}');

  matched_files="$(grep -rsil '\-backports' /etc/apt/sources.list*)"
  if [[ -n "$matched_files" ]]; then
    for filename in "$matched_files"; do
      grep -e "$oldstable-backports" -e "$stable-backports" "$filename" || \
        sed -i -e 's/^.*-backports.*$//' "$filename"
    done
  fi
}

function main() {
  OS=$(. /etc/os-release && echo "${ID}")
  if [[ ${OS} == debian ]] && [[ $(echo "${DATAPROC_IMAGE_VERSION} <= 2.1" | bc -l) == 1 ]]; then
    remove_old_backports
  fi
  recv_keys || err 'Unable to receive keys.'
  update_apt_get || err 'Unable to update packages lists.'
  install_kafka_python_package

  # Only run the installation on workers; verify zookeeper on master(s).
  if [[ "${ROLE}" == 'Master' ]]; then
    service zookeeper-server status ||
      err 'Required zookeeper-server not running on master!'
    if [[ "${RUN_ON_MASTER}" == "true" ]]; then
      # Run installation on masters.
      install_and_configure_kafka_server
    else
      # On master nodes, just install kafka command-line tools and libs but not
      # kafka-server.
      install_apt_get kafka ||
        err 'Unable to install kafka libraries on master!'
    fi
  else
    # Run installation on workers.
    install_and_configure_kafka_server
  fi
}

main

  2. Kopieren Sie das Script kafka.sh für die Initialisierungsaktion in Ihren Cloud Storage-Bucket. Dieses Script installiert Kafka auf einem Dataproc-Cluster.

    1. Öffnen Sie Cloud Shell und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

      gcloud storage cp gs://goog-dataproc-initialization-actions-REGION/kafka/kafka.sh gs://BUCKET_NAME/scripts/

      Ersetzen Sie die folgenden Werte:

      • REGION: kafka.sh wird in öffentlichen, regional getaggten Cloud Storage-Buckets gespeichert. Geben Sie eine Compute Engine-Region an, die sich geografisch in der Nähe befindet (z. B. us-central1).
      • BUCKET_NAME: Der Name Ihres Cloud Storage-Buckets

Dataproc-Kafka-Cluster erstellen

  1. Öffnen Sie Cloud Shell und führen Sie den folgenden Befehl aus: die folgenden gcloud dataproc clusters create Befehl zum Erstellen einer Dataproc-Instanz Hochverfügbarkeitscluster Cluster, der die Kafka- und ZooKeeper-Komponenten installiert:

    gcloud dataproc clusters create KAFKA_CLUSTER \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --image-version=2.1-debian11 \
    --num-masters=3 \
    --enable-component-gateway \
    --initialization-actions=gs://BUCKET_NAME/scripts/kafka.sh

    Hinweise:

    • KAFKA_CLUSTER: Der Clustername, der innerhalb eines Projekts eindeutig sein muss. Der Name muss mit einem Kleinbuchstaben beginnen und darf bis zu 51 Kleinbuchstaben, Ziffern und Bindestriche enthalten. Er darf nicht mit einem Bindestrich enden. Der Name eines kann ein gelöschter Cluster wiederverwendet werden.
    • PROJECT_ID: Das Projekt, das mit diesem Cluster verknüpft werden soll.
    • REGION: Die Compute Engine-Region, in der sich der Cluster befindet, z. B. us-central1.
      • Sie können das optionale Flag --zone=ZONE hinzufügen, um eine Zone innerhalb der angegebenen Region anzugeben, z. B. us-central1-a. Wenn Sie keine Zone angeben, Automatische Zonenplatzierung in Dataproc die Funktion eine Zone mit der angegebenen Region auswählt.
    • --image-version: Für dieses Tutorial wird die Dataproc-Image-Version 2.1-debian11 empfohlen. Hinweis: Jede Image-Version enthält eine Reihe vorinstallierter Komponenten, einschließlich der Hive-Komponente, die in diesem (siehe Unterstützte Dataproc-Image-Versionen).
    • --num-master: 3 Master-Knoten erstellen ein Hochverfügbarkeitscluster. Die für Kafka erforderliche Zookeeper-Komponente ist vorinstalliert in einem Cluster mit Hochverfügbarkeit.
    • --enable-component-gateway: Aktiviert das Dataproc Component Gateway.
    • BUCKET_NAME: der Name Ihres Cloud Storage-Bucket die das Initialisierungsskript /scripts/kafka.sh enthält Weitere Informationen finden Sie unter Kafka-Installationsskript in Cloud Storage kopieren.

Kafka-custdata-Thema erstellen

So erstellen Sie ein Kafka-Thema im Dataproc-Kafka-Cluster:

  1. Verwenden Sie die SSH um ein Terminalfenster auf der Cluster-Master-VM zu öffnen.

  2. Erstellen Sie ein Kafka-custdata-Thema.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --create --topic custdata

    Hinweise:

    • KAFKA_CLUSTER: Geben Sie den Namen Ihres Kafka-Clusters ein. -w-0:9092 steht für den Kafka-Broker, der auf Port 9092 des Knotens worker-0 ausgeführt wird.

    • Nachdem Sie das Thema custdata erstellt haben, können Sie die folgenden Befehle ausführen:

      # List all topics.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --list

      
# Consume then display topic data.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Count the number of messages in the topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
    --broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --topic custdata

      
# Delete topic.
/usr/lib/kafka/bin/kafka-topics.sh \
    --bootstrap-server KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
    --delete --topic custdata

Inhalte im Kafka-Thema custdata veröffentlichen

Im folgenden Skript wird das Kafka-Tool kafka-console-producer.sh verwendet, um fiktive Kundendaten im CSV-Format generieren.

  1. Kopieren Sie das Skript und fügen Sie es in den SSH-Code ein. auf dem Masterknoten Ihres Kafka-Clusters. Drücken Sie &lt;return&gt;, um das Skript auszuführen.

    for i in {1..10000}; do \
custname="cust name${i}"
uuid=$(dbus-uuidgen)
age=$((45 + $RANDOM % 45))
amount=$(echo "$(( $RANDOM % 99999 )).$(( $RANDOM % 99 ))")
message="${uuid}:${custname},${age},${amount}"
echo ${message}
done | /usr/lib/kafka/bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata \
--property "parse.key=true" \
--property "key.separator=:"

    Hinweise:

    • KAFKA_CLUSTER: Der Name Ihres Kafka-Clusters.

  2. Führen Sie den folgenden Kafka-Befehl aus, um zu prüfen, ob das Thema custdata enthält 10.000 Nachrichten.

    /usr/lib/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
--broker-list KAFKA_CLUSTER-w-0:9092 \
--topic custdata

    Hinweise:

    • KAFKA_CLUSTER: Der Name Ihres Kafka-Clusters.

    Erwartete Ausgabe: 

    custdata:0:10000

Hive-Tabellen in Cloud Storage erstellen

Erstellen Sie Hive-Tabellen, um gestreamte Kafka-Themendaten zu empfangen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um cust_parquet- (Parquet-) und cust_orc-Hive-Tabellen (ORC) in Ihrem Cloud Storage-Bucket zu erstellen.

  1. Fügen Sie Ihre BUCKET_NAME in das folgende Script ein, kopieren Sie das Script und fügen Sie es in das SSH-Terminal auf dem Masterknoten Ihres Kafka-Clusters ein. Drücken Sie dann die Eingabetaste, um ein ~/hivetables.hql-Script (Hive Query Language) zu erstellen.

    Im nächsten Schritt führen Sie das ~/hivetables.hql-Script aus, um Parquet- und ORC-Hive-Tabellen in Ihrem Cloud Storage-Bucket zu erstellen.

    cat > ~/hivetables.hql <<EOF
drop table if exists cust_parquet;
create external table if not exists cust_parquet
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as parquet
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_parquet";

    
drop table if exists cust_orc;
create external table if not exists cust_orc
(uuid string, custname string, age string, amount string)
row format delimited fields terminated by ','
stored as orc
location "gs://BUCKET_NAME/tables/cust_orc";
EOF

  2. Führen Sie im SSH-Terminal auf dem Masterknoten Ihres Kafka-Clusters Hive-Job ~/hivetables.hql senden, um cust_parquet (parquet) und eine cust_orc (ORC) Hive-Tabelle in Ihrem Cloud Storage-Bucket. 

    gcloud dataproc jobs submit hive \
    --cluster=KAFKA_CLUSTER \
    --region=REGION \
    -f ~/hivetables.hql

    Hinweise:

    • Die Hive-Komponente ist in Dataproc Kafka vorinstalliert Cluster. Siehe Releaseversionen 2.1.x finden Sie eine Liste der Versionen der Hive-Komponenten in kürzlich veröffentlichten 2.1-Images.
    • KAFKA_CLUSTER: Der Name Ihres Kafka-Clusters.
    • REGION: Die Region, in der sich Ihr Kafka-Cluster befindet.

Kafka-custdata in Hive-Tabellen streamen

  1. Führen Sie im SSH-Terminal auf dem Masterknoten von Ihren Kafka-Cluster, um die kafka-python-Bibliothek zu installieren. Ein Kafka-Client ist erforderlich, um Kafka-Themendaten an Cloud Storage zu streamen.
    pip install kafka-python

  2. Fügen Sie den folgenden Code (BUCKET_NAME) ein, kopieren Sie ihn und fügen Sie ihn dann ein Fügen Sie PySpark-Code in das SSH-Terminal Ihres Kafka-Cluster-Masterknotens ein. Drücken Sie dann die &lt;return&gt;, um eine streamdata.py-Datei zu erstellen.

    Das Script abonniert das Kafka-custdata-Thema und streamt die Daten dann in Ihre Hive-Tabellen in Cloud Storage. Das Ausgabeformat, Dies kann Parquet oder ORC sein, wird in das Skript als einen Parameter.

    cat > streamdata.py <<EOF
#!/bin/python

import sys
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

def getNameFn (data): return data.split(",")[0]
def getAgeFn  (data): return data.split(",")[1]
def getAmtFn  (data): return data.split(",")[2]

def main(cluster, outputfmt):
    spark = SparkSession.builder.appName("APP").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
    Logger = spark._jvm.org.apache.log4j.Logger
    logger = Logger.getLogger(__name__)

    rows = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", cluster+"-w-0:9092").option("subscribe", "custdata") \
    .option("startingOffsets", "earliest")\
    .load()

    getNameUDF = udf(getNameFn, StringType())
    getAgeUDF  = udf(getAgeFn,  StringType())
    getAmtUDF  = udf(getAmtFn,  StringType())

    logger.warn("Params passed in are cluster name: " + cluster + "  output format(sink): " + outputfmt)

    query = rows.select (col("key").cast("string").alias("uuid"),\
        getNameUDF      (col("value").cast("string")).alias("custname"),\
        getAgeUDF       (col("value").cast("string")).alias("age"),\
        getAmtUDF       (col("value").cast("string")).alias("amount"))

    writer = query.writeStream.format(outputfmt)\
            .option("path","gs://BUCKET_NAME/tables/cust_"+outputfmt)\
            .option("checkpointLocation", "gs://BUCKET_NAME/chkpt/"+outputfmt+"wr") \
        .outputMode("append")\
        .start()

    writer.awaitTermination()

if __name__=="__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print ("Invalid number of arguments passed ", len(sys.argv))
        print ("Usage: ", sys.argv[0], " cluster  format")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  orc")
        print ("e.g.:  ", sys.argv[0], " <cluster_name>  parquet")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

EOF

  3. Im SSH-Terminal auf dem Master-Knoten von Ihrem Kafka-Cluster, führen Sie spark-submit aus, um Daten Ihre Hive-Tabellen in Cloud Storage.

    1. Geben Sie den Namen Ihres KAFKA_CLUSTER und die Ausgabe ein FORMAT, kopieren Sie dann den folgenden Code und fügen Sie ihn in das SSH- auf dem Masterknoten Ihres Kafka-Clusters und drücken Sie dann &lt;return&gt;. um den Code auszuführen und die Kafka-custdata-Daten im Parquet-Format an Ihr Hive-Tabellen in Cloud Storage 

      spark-submit --packages \
org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-10_2.12:3.1.3,org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.1.3 \
    --conf spark.history.fs.gs.outputstream.type=FLUSHABLE_COMPOSITE \
    --conf spark.driver.memory=4096m \
    --conf spark.executor.cores=2 \
    --conf spark.executor.instances=2 \
    --conf spark.executor.memory=6144m \
    streamdata.py KAFKA_CLUSTER FORMAT

      Hinweise:

      • KAFKA_CLUSTER: Geben Sie den Namen Ihres Kafka-Clusters ein.
      • FORMAT: Geben Sie entweder parquet oder orc als Ausgabeformat an. Sie können den Befehl nacheinander ausführen, beiden Formate in die Hive-Tabellen übertragen: So wird z. B. beim ersten Aufruf Geben Sie parquet an, um das Kafka-custdata-Thema an die Hive zu streamen Parkettboden Geben Sie dann beim zweiten Aufruf das Format orc an, Stream custdata in die Hive-ORC-Tabelle.

  4. Wenn die Standardausgabe im SSH-Terminal beendet wird, was bedeutet, dass die gesamte custdata gestreamt wurde, drücken Sie im SSH-Terminal <Strg-C>, um den Vorgang zu beenden.

  5. Listen Sie die Hive-Tabellen in Cloud Storage auf.

    gcloud storage ls gs://BUCKET_NAME/tables/* --recursive

    Hinweise:

    • BUCKET_NAME: Geben Sie den Namen des Cloud Storage-Buckets ein, der Ihre Hive-Tabellen enthält (siehe Hive-Tabellen erstellen).

Gestreamte Daten abfragen

  1. Führen Sie im SSH-Terminal auf dem Masterknoten Ihres Kafka-Clusters den folgenden hive-Befehl aus, um die gestreamten Kafka-custdata-Nachrichten in den Hive-Tabellen in Cloud Storage zu zählen.

    hive -e "select count(1) from TABLE_NAME"

    Hinweise:

    • TABLE_NAME: Geben Sie entweder cust_parquet oder cust_orc als Namen der Hive-Tabelle an.

    Erwartetes Ausgabe-Snippet:

...
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_....)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 02/02  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 9.89 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
10000
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