apache-spark - 如何在 foreachBatch 中使用临时表？

Question

我们正在构建一个流媒体平台，在该平台上，批处理 SQL 是必不可少的。

val query = streamingDataSet.writeStream.option("checkpointLocation", checkPointLocation).foreachBatch { (df, batchId) => {

      df.createOrReplaceTempView("events")

      val df1 = ExecutionContext.getSparkSession.sql("select * from events")

      df1.limit(5).show()
      // More complex processing on dataframes

    }}.trigger(trigger).outputMode(outputMode).start()

query.awaitTermination()

抛出的错误是:

org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQueryException: Table or view not found: events
Caused by: org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.NoSuchTableException: Table or view 'events' not found in database 'default';

流媒体源是带有水印的 Kafka，无需使用 Spark-SQL，我们就能够执行数据帧转换。 Spark 版本是 2.4.0，Scala 是 2.11.7。 Trigger 是 ProcessingTime 每 1 分钟一次，OutputMode 是 Append。

是否有任何其他方法可以促进在 foreachBatch 中使用 spark-sql？它会与 Spark 的升级版本一起使用吗 - 在这种情况下我们升级到版本吗？ 请帮忙。谢谢。

Answer 1

tl;dr 将 ExecutionContext.getSparkSession 替换为 df.sparkSession。

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StreamingQueryException 的原因是流式查询试图访问 SparkSession 中的 events 临时表，对此一无所知，即 ExecutionContext.getSparkSession。

唯一注册了此events 临时表的SparkSession 正是SparkSession df 数据帧被创建内，即 df.sparkSession。