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如何将Spark Streaming连接到windows上的独立Solr?

Spark Streaming是一种实时数据处理框架,而Solr是一个开源的搜索平台。将Spark Streaming连接到Windows上的独立Solr可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,确保已经安装并配置好了Spark和Solr。
  2. 在Spark Streaming应用程序中,使用Spark的Solr连接器将数据发送到Solr。可以使用以下代码示例:
代码语言:scala
复制
import org.apache.solr.common.SolrInputDocument
import org.apache.spark.streaming.{StreamingContext, Seconds}
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import com.lucidworks.spark.SolrSupport

object SparkStreamingToSolr {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingToSolr").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1))

    val lines: DStream[String] = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
    val documents: DStream[SolrInputDocument] = lines.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      val doc = new SolrInputDocument()
      doc.addField("id", fields(0))
      doc.addField("name", fields(1))
      doc.addField("age", fields(2).toInt)
      doc
    })

    SolrSupport.indexDStreamOfDocs("solr-collection", 100, documents)

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
  1. 在上述代码中,首先创建SparkConf和SparkContext对象,然后创建StreamingContext对象。接下来,使用socketTextStream方法从本地套接字获取输入流。然后,将每行数据映射为SolrInputDocument对象,并将其发送到Solr集合中。
  2. 在代码中,需要替换localhost9999为实际的数据源地址和端口号。同时,需要替换solr-collection为实际的Solr集合名称。
  3. 在运行Spark Streaming应用程序之前,确保已经启动了数据源,例如通过运行nc -lk 9999命令启动一个本地套接字服务。
  4. 最后,可以使用腾讯云的Solr服务来搭建独立的Solr集群,具体产品和介绍可以参考腾讯云Solr产品页面:腾讯云Solr

通过以上步骤,就可以将Spark Streaming连接到Windows上的独立Solr,并实时将数据索引到Solr中进行搜索和分析。

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