在spark流应用程序中连接数据的最佳方法是什么？

deyfvvtc 于 2021-06-10 发布在 Cassandra

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问题：本质上，这意味着，不是为每个流式处理记录运行一个c表连接，而是在spark流式处理中为每个记录的微批（微批处理）运行一个连接吗？
我们几乎完成使用sparksql2.4.x版本，datastax spark cassandra connector for cassandra-3.x版本。
但是在下面的场景中，关于效率有一个基本的问题。
对于流数据记录（即streamingdataset），我需要从cassandra（c）表中查找现有记录（即cassandradataset）。
即

Dataset<Row> streamingDataSet = //kafka read dataset

Dataset<Row> cassandraDataset= //loaded from C* table those records loaded earlier from above.

要查找数据，我需要加入上述数据集
即。

Dataset<Row> joinDataSet = cassandraDataset.join(cassandraDataset).where(//somelogic)

进一步处理joindataset以实现业务逻辑。。。
在上面的场景中，我的理解是，对于从kafka流接收到的每条记录，它将查询c表，即数据库调用。
如果c表包含数十亿条记录，是否需要大量的时间和网络带宽？为了改进查找c表，应该遵循什么方法/程序？
在这种情况下，最好的解决方案是什么？我无法从c表加载一次并查找，因为数据一直添加到c*表中。。。i、 e.新的查找可能需要新的持久化数据。
如何处理这种情况？有什么建议吗。。

cassandra apache-spark-sql spark-structured-streaming spark-cassandra-connector datastax-enterprise

来源：https://stackoverflow.com/questions/59491295/what-is-best-approach-to-join-data-in-spark-streaming-application

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按热度按时间

ghhaqwfi1#

如果您使用的是apache cassandra，那么只有一种可能性可以有效地连接cassandra中的数据——通过rddapi joinWithCassandraTable . spark cassandra connector（scc）的开源版本只支持它，而在dse版本中，有一个代码允许对cassandra执行有效的连接，也支持spark sql，即所谓的dse直接连接。如果你用 join 在针对cassandra表的sparksql中，spark需要从cassandra读取所有数据，然后执行join—这非常慢。
我没有oss scc为spark结构化流媒体做连接的例子，但是我有一些“普通”连接的例子，比如：

CassandraJavaPairRDD<Tuple1<Integer>, Tuple2<Integer, String>> joinedRDD =
     trdd.joinWithCassandraTable("test", "jtest",
     someColumns("id", "v"), someColumns("id"),
     mapRowToTuple(Integer.class, String.class), mapTupleToRow(Integer.class));

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