我正在使用spark-sql-2.4.1v在poc中进行流式处理。
我有一个场景，需要从hdfs/cassandra表中加载以前的数据，并将流内容与之进行比较，即加入非流Dataframe和流Dataframe。
如果发现内容，我需要更新hdfs/cassandra表中的数据，否则就向表/hdfs添加新行。
下一次相同的流（以上添加）的内容来，我需要再次更新记录。。。
所以我的问题是，当我从hdfs/cassandra表中加载dataframe时，它最初不会包含最近添加的数据。
那么，如何在每次处理新的一批流时从hdfs/cassandra表中刷新加载的Dataframe呢？一般来说，处理这种情况的做法是什么？
谢谢您。
1条答案
按热度按时间0s0u357o1#
免责声明：我只能说Cassandra，而不是hdfs。
基本上，在cassandra中，insert和update之间没有区别—您可以发布
UPDATE命令，即使具有相应主键的记录不存在，也可以执行INSERT对于已经存在的行-在这两种情况下，数据都将设置为给定值。谈到刷新来自cassandra的数据-对于这种情况，spark cassandra connector提供了2个功能：
joinWithCassandra&leftJoinWithCassandra-它们都只在RDD上工作。第一个函数接受rdd&返回一个新的rdd对，rdd对由左侧的原始数据和右侧的cassandra数据组成-如果没有行与原始数据对应，它将不会包含在结果中。第二个函数类似，但即使cassandra中没有行，也会将原始数据保留在rdd中—在这种情况下，右侧部分将为null。这两个函数通常用于执行有效的数据查找，例如，用附加信息丰富来自流的数据。在dse分析中，还支持针对cassandra的Dataframe连接，即所谓的“dse直接连接”-它比保存cassandra所有数据的spark连接到Dataframe更有效，因为它只从数据库中提取必要的记录，而不读取所有数据。