Spark structured streaming是一种基于Spark的流式处理框架,它可以实时处理和分析数据流。使用Spark structured streaming可以实现对数据流的实时处理和转换,同时保留最新的数据。
在使用Spark structured streaming时,可以通过以下步骤来仅保留最新数据:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder
.appName("StructuredStreamingExample")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val inputData = spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
.option("subscribe", "topic_name")
.load()
import org.apache.spark.sql.functions._
val processedData = inputData
.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
.groupBy("key")
.agg(max("value") as "latest_value")
val query = processedData
.writeStream
.outputMode("update")
.format("console")
.start()
query.awaitTermination()
在上述代码中,我们使用Spark structured streaming从Kafka读取数据流,并对数据流进行处理,通过groupBy和agg操作保留每个key对应的最新数据。最后,将处理后的数据流输出到控制台。
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