在Pyspark中获取Kafka模式注册表可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_json
from pyspark.sql.types import StructType
spark = SparkSession.builder \
.appName("KafkaSchemaRegistryExample") \
.getOrCreate()
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"
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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