在Apache Spark中使用错误模式的Readstream重试1830次的解决方法可以通过以下代码示例实现:
import org.apache.spark.sql.streaming.{DataStreamWriter, StreamingQuery, StreamingQueryListener}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object RetryExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Retry Example")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 设置重试次数
val maxRetries = 1830
// 创建一个StreamingQueryListener来监听查询状态
val queryListener = new StreamingQueryListener {
var retries = 0
override def onQueryStarted(event: StreamingQueryListener.QueryStartedEvent): Unit = {}
override def onQueryProgress(event: StreamingQueryListener.QueryProgressEvent): Unit = {}
override def onQueryTerminated(event: StreamingQueryListener.QueryTerminatedEvent): Unit = {}
override def onQueryFailure(event: StreamingQueryListener.QueryFailureEvent): Unit = {
val exception = event.exception
// 判断异常是否是重试异常,并且重试次数未达到上限
if (exception.getMessage.contains("RetriableException") && retries < maxRetries) {
retries += 1
// 重新启动查询
restartQuery(event.id)
}
}
// 重新启动查询
private def restartQuery(id: String): Unit = {
val query = spark.streams.get(id)
query.stop()
query.awaitTermination()
query.start()
}
}
// 将监听器注册到SparkSession中
spark.streams.addListener(queryListener)
// 创建一个读取流
val df: DataFrame = spark.readStream
.format("your-source-format")
.option("your-option", "your-value")
.load()
// 执行查询操作
val query: StreamingQuery = df.writeStream
.format("your-sink-format")
.option("your-option", "your-value")
.start()
query.awaitTermination()
}
}
在上面的代码示例中,我们首先创建了一个StreamingQueryListener
来监听查询的状态。在onQueryFailure
方法中,我们检查异常是否是重试异常,并且重试次数是否未达到上限。如果满足条件,我们增加重试次数并重新启动查询。
然后,我们将监听器注册到SparkSession中。接下来,创建一个读取流,并使用writeStream
方法执行查询操作。
最后,我们调用awaitTermination
方法等待查询的完成。
通过这种方式,我们可以在Apache Spark中使用错误模式的Readstream重试指定次数。