Java Spark Streaming JSON解析

发布时间：2020-12-15 04:36:38 所属栏目：Java 来源：网络整理

导读：我已经开始从Spark引擎学习火花流,并且很新的数据分析和火花.我只是想创建一个小IOT应用程序,我想在其中预测未来的数据. 我有Tiva硬件,它发送实时传感器JSON数据如下, [{"t":1478091719000,"sensors":[{"s":"s1","d":"+253.437"},{"s":"s2","d":"+129.750"},

我已经开始从Spark引擎学习火花流,并且很新的数据分析和火花.我只是想创建一个小IOT应用程序,我想在其中预测未来的数据.

我有Tiva硬件,它发送实时传感器JSON数据如下,

[{"t":1478091719000,"sensors":[{"s":"s1","d":"+253.437"},{"s":"s2","d":"+129.750"},{"s":"s3","d":"+45.500"},{"s":"s4","d":"+255.687"},{"s":"s5","d":"+290.062"},{"s":"s6","d":"+281.500"},{"s":"s7","d":"+308.250"},{"s":"s8","d":"+313.812"}]}]

在此t中是发布数据的unix时间戳.
传感器是传感器阵列,每个传感器(‘s’)数据为’d’.

我想要做的是,使用这些数据并创建火花流的对象,然后通过spark的Mlib(机器学习)或等效库传递所有数据以预测未来的数据.

我想要了解所有技术选择是否可行

>我决定使用？
>我如何使用嵌套的JSON？我尝试使用SQLContext但没有成功.
>一般指导方针,以实现我在这里尝试做的事情.

这是我用来消费来自KAFKA的消息的代码.

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DattusSpark").setMaster("local[2]");

    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sc,new Duration(2000));

    // TODO: processing pipeline
    Map<String,String> kafkaParams = new HashMap<String,String>();
    kafkaParams.put("metadata.broker.list","kafkaserver_address:9092");
    Set<String> topics = Collections.singleton("RAH");


    JavaPairInputDStream<String,String> directKafkaStream = 
            KafkaUtils.createDirectStream(ssc,String.class,StringDecoder.class,kafkaParams,topics);


    JavaDStream<String> json = directKafkaStream.map(new Function<Tuple2<String,String>,String>() {
        public String call(Tuple2<String,String> message) throws Exception {
            System.out.println(message._2());
            return message._2();
        };
    });


    System.out.println(" json is  0------ 0"+ json);



    json.foreachRDD(rdd -> {
        rdd.foreach(
                record -> System.out.println(record));
    });

    ssc.start();
    ssc.awaitTermination();

PS：我想在Java中做到这一点,以保持线性和良好的性能.

解决方法

由于您使用的是SparkSession的SPark 2.0,因此您可以阅读JSON

json.foreachRDD( rdd -> {

      DataFrame df= spark.read.json(rdd)
      //process json with this DF.
}

或者您可以将rdd转换为Row的RDD,然后您可以使用createDataFrame方法.

json.foreachRDD( rdd -> {

          DataFrame df= spark.createDataFrame(rdd);
          //process json with this DF.
    }

DF可以嵌套JSON处理,您可以按照this文章进行操作.

此外,一旦你将你的json转换为DF,你可以在任何火花模块中使用它(如spark sql,ML)

（编辑：李大同）

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