火花流后立即火花RDD过滤器

Question

我正在使用火花流，我从 Kafka 读取流。阅读此流后，我将其添加到榛子地图。问题是，我需要在从 Kafka 读取流后立即从地图中过滤值。我使用下面的代码来并行化地图值。List<MyCompObj> list = CacheManager.getInstance().getMyMap().values().stream().collect(Collectors.toList());JavaRDD<MyCompObj> myObjRDD = sparkContext.parallelize(list);但是在这个逻辑中，我在另一个是 JavaInputDStream.foreachRDD 中使用 JavaRDD，这会导致序列化问题。第一个问题是，如何通过事件驱动运行我的 Spark 作业？另一方面，我只是想就预定的 Spark 作业获得一些意见。安排 Spark 作业在特定时间执行它的最佳做法是什么？

Answer 1

你考虑过Hazelcast Jet吗？它是由 Hazelcast 构建的流媒体引擎。持续将数据从 Kafka 泵送到 Hazelcast 一种容错方式是它的面包和黄油，请参阅代码示例

Jet 与嵌入式 Hazelcast 打包在一起，可为您简化架构。

Answer 2

我通过将流处理和批处理分成两部分来解决我的问题，因为它必须是。

我正在使用石英和 SparkLauncher 来触发新工作（示例）