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Spark 和 Kafka 处理 API 请求与返回数据DEMO

时间:2025/7/9 16:43:48来源:https://blog.csdn.net/Climbman/article/details/140446866 浏览次数:0次

以下是一个更详细的使用 Spark 和 Kafka 处理 API 请求与返回数据,并保障其正常性的示例代码。这个示例代码增加了一些错误处理和数据校验的逻辑:

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
import json
import requests
import time# 创建 SparkContext 和 StreamingContext
sc = SparkContext(appName="KafkaStreamingWithAPI")
ssc = StreamingContext(sc, 5)  # 每 5 秒处理一次数据# Kafka 配置
kafkaParams = {"bootstrap.servers": "localhost:9092","group.id": "spark-streaming-group"
}# 定义要订阅的 Kafka 主题
topics = ["your_kafka_topic"]# 从 Kafka 读取数据
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, topics, kafkaParams)# API 端点
api_endpoint = "http://your_api_endpoint.com/api"# 处理接收到的消息
def process_data(rdd):if not rdd.isEmpty():data = rdd.map(lambda x: json.loads(x[1]))# 数据校验valid_data = [item for item in data if 'key_you_expect' in item]for item in valid_data:try:# 发送 API 请求response = requests.post(api_endpoint, json=item)if response.status_code == 200:# 处理成功响应print("API request successful")else:# 处理错误响应print(f"API request failed with status code: {response.status_code}")except requests.exceptions.RequestException as e:# 处理请求异常print(f"Request exception: {e}")# 对 Kafka 数据流进行处理
kafkaStream.foreachRDD(process_data)# 启动 Spark Streaming 上下文
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上述代码中:

  • 增加了对数据的校验,只处理包含特定键的有效数据。
  • 在发送 API 请求时,处理了不同的响应状态码和可能的请求异常。

请注意,您需要根据实际的 API 接口和数据要求来进一步完善数据校验、错误处理和响应处理的逻辑。同时,还需要将 api_endpoint 替换为实际的 API 端点,并根据 API 的要求设置正确的请求方法和数据格式。

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