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如何在Pyspark中获取kafka模式注册表?

在Pyspark中获取Kafka模式注册表可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder \
    .appName("KafkaSchemaRegistryExample") \
    .getOrCreate()
  1. 定义Kafka主题和模式注册表的配置信息:
代码语言:txt
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kafka_bootstrap_servers = "kafka服务器地址:9092"
kafka_topic = "kafka主题名称"
schema_registry_url = "模式注册表URL"
schema_registry_subject = "模式注册表主题名称"
  1. 从Kafka读取数据并解析模式:
代码语言:txt
复制
df = spark \
    .readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", kafka_bootstrap_servers) \
    .option("subscribe", kafka_topic) \
    .load()

# 解析模式
schema = spark \
    .read \
    .format("io.confluent.kafka.schemaregistry.spark.SparkAvroConfluentSchemaRegistry") \
    .option("url", schema_registry_url) \
    .option("subject", schema_registry_subject) \
    .load() \
    .select("value")

# 将数据应用模式
df = df.select(from_json(df.value.cast("string"), schema).alias("data")).select("data.*")

在上述代码中,我们使用readStream方法从Kafka中读取数据流,并通过io.confluent.kafka.schemaregistry.spark.SparkAvroConfluentSchemaRegistry模块解析模式。需要注意的是,你需要提供正确的Kafka服务器地址、主题名称、模式注册表URL和模式注册表主题名称。

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