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尽管作业成功运行,但记录未被写入kafka集群。spark/pyspark/databricks/”

如果您在Spark/Pyspark作业中使用Kafka作为输出,但作业成功运行却无法将记录写入Kafka集群,可能有以下几个原因:

  1. 您没有配置Kafka生产者的必要属性(例如'bootstrap.servers”、'acks”、'retries”等)。这些属性告诉Kafka生产者如何连接Kafka集群和如何在发送消息时处理错误。下面是一个示例代码片段,展示了如何使用pysparkKafka集群写入数据。
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("write-to-kafka").getOrCreate()

data = [("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key3", "value3")]
df = spark.createDataFrame(data, ["key", "value"])

df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") \
    .write \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
    .option("topic", "mytopic") \
    .save()
  1. 您的网络/防火墙配置可能会阻止您的Spark作业连接Kafka集群。确保您的网络/防火墙设置允许在托管Spark作业的节点和Kafka集群之间建立连接。您可以尝试在Kafka服务器上使用telnet测试端口是否正在打开,也可以尝试从托管Spark作业的节点上使用Kafka命令行工具kafka-console-producer向Kafka写入一些数据,以验证是否存在网络/防火墙问题。

  2. 您的Kafka集群可能出现了问题,例如已经达到了磁盘配额限制,在这种情况下,您需要清理一些旧的Kafka记录,以腾出更多磁盘空间。另外,Kafka生产者的日志级别可能设置为比INFO更高的级别,例如DEBUG或TRACE,在这种情况下,您需要查看Kafka生产者的日志文件,以查找导致问题的根本原因。

通过检查上述问题,您可以解决无法将记录写入Kafka

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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