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scala - Spark Streaming Kafka 超时

问题描述

我正在尝试使用 spark-shell 的简单示例在 Amazon EMR 上运行 Spark + Kafka 集成，但我不断收到超时错误。但是，当我使用org.apache.kafka与以下相同的设置发布时，它可以正常工作。

超时错误：

org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to update metadata after 60000 ms.

我移动client.truststore.jks到client.keystore.p12hdfs 并运行以下

$ spark-shell --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.3.0

import org.apache.spark.sql.functions.col

val kafkaOptions = Map("kafka.bootstrap.servers" -> s"$host:$port",
        "kafka.security.protocol" -> "SSL",
        "kafka.ssl.endpoint.identification.algorithm" -> "",
        "kafka.ssl.truststore.location" -> "/home/hadoop/client.truststore.jks",
        "kafka.ssl.truststore.password" -> "password",
        "kafka.ssl.keystore.type" -> "PKCS12",
        "kafka.ssl.key.password" -> "password",
        "kafka.ssl.keystore.location" -> "/home/hadoop/client.keystore.p12",
        "kafka.ssl.keystore.password" -> "password")
    )

 val df = spark
        .read
        .option("header", true)
        .option("escape", "\"")
        .csv("s3://bucket/file.csv")

 val publishToKafkaDf = df.withColumn("value", col("body"))

 publishToKafkaDf
      .selectExpr( "CAST(value AS STRING)")
      .write
      .format("kafka")
      .option("topic", "test-topic")
      .options(kafkaOptions)
      .save()

标签： scalaapache-sparkapache-kafkaamazon-emrspark-structured-streaming

解决方案

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