Carbondata接入Kafka实时流数据

1.导入carbondata依赖的jar包

apache-carbondata-1.5.3-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2.jar导入$SPARKHOME/jars;或将apache-carbondata-1.5.3-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2.jar导入在$SPARKHOME创建的carbondlib目录

2.导入kafka依赖的jar包

接入kafka数据需要依赖kafka的jars,将以下jars导入$SPARKHOME/jars

kafka-clients-0.10.0.1.jar
spark-sql-kafka-0-10_2.11-2.3.2.jar

3.spark-shell启动服务

./bin/spark-shell --master spark://hostname:7077 --jars apache-carbondata-1.5.3-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2.jar

a).导入依赖

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.CarbonSession._

b).创建session

启动第一个目录是数据存储目录,第二个目录是元数据目录;都可以是hdfs目录

val carbon = SparkSession.builder().config(sc.getConf).getOrCreateCarbonSession("/home/bigdata/carbondata/data","/home/bigdata/carbondata/carbon.metastore")

c).创建source表

carbon.sql(
            s"""
                | CREATE TABLE IF NOT EXISTS kafka_json_source(
                |     id STRING,
                |    name STRING,
                |    age INT,
                |    brithday TIMESTAMP)
                | STORED AS carbondata
                | TBLPROPERTIES(
                |    'streaming'='source',
                |    'format'='kafka',
                |    'kafka.bootstrap.servers'='hostname:9092',
                |    'subscribe'='kafka_json',
                |    'record_format'='json',
                |    'comment'='get kafka data')
            """.stripMargin).show()

d).创建sink表

carbon.sql(
            s"""
                | CREATE TABLE IF NOT EXISTS kafka_json_sink(
                |     id STRING,
                |    name STRING,
                |    age INT,
                |    brithday TIMESTAMP)
                | STORED AS carbondata
                | TBLPROPERTIES(
                |    'streaming'='sink')
            """.stripMargin).show()

e).创建job任务

carbon.sql(
            s"""
                | CREATE STREAM kafka_json_job ON TABLE kafka_json_sink(
                | STMPROPERTIES(
                |    'trigger'='ProcessingTime',
                |    'interval'='10 seconds')
                | AS SELECT * FROM kafka_json_source
            """.stripMargin).show()

4.常用SQL命令

a).导入本地数据

carbon.sql("LOAD DATA INPATH '/home/bigdata/carbondata/sample.csv' INTO TABLE kafka_json_source").show()

b).查看表结构

carbon.sql("DESC kafka_json_source").show()

c).查看表数据

carbon.sql("SELECT * FROM kafka_json_source WHERE id=1").show()

d).清理表数据

carbon.sql("TRUNCATE TABLE kafka_json_sink").show()

e).删除表

carbon.sql("DROP TABLE IF EXISTS kafka_json_source").show()

f).查看job任务状态

carbon.sql("SHOW STREAMS ON TABLE kafka_json_sink").show()

g).删除job任务

carbon.sql("DROP STREAM kafka_json_job").show()

5.注意事项

a).kafka使用配置

由于Carbondata的kafka-consumer反序列化配置如下,所以在kafka-producer应该使用对于配置,否则无法解析数据

key.deserializer = org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
value.deserializer = org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
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