Amazon Glue 串流交互式会话 - Amazon Glue
切换串流会话类型 用于交互式开发的采样输入流式传输 在交互式会话中运行串流应用程序
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Amazon Glue 串流交互式会话

切换串流会话类型

使用 Amazon Glue 交互式会话配置魔法命令 %streaming 以定义您正在运行的任务并初始化串流交互式会话。

用于交互式开发的采样输入流式传输

我们为帮助增强交互式会话中的交Amazon Glue互体验而开发的一种工具是，在下GlueContext方添加了一种获取静态直播快照的新方法 DynamicFrame。 GlueContext允许您检查、交互和实施您的工作流程。

使用 GlueContext 类实例，您将能够找到方法 getSampleStreamingDynamicFrame。此方法要求的参数为:

  • dataFrame: Spark 直播 DataFrame

  • options：查看以下可用选项

可用选项包括:

  • windowSize：这也称为微批处理持续时间。此参数将确定在触发前一批处理后串流查询的等待时间。此参数值必须小于 pollingTimeInMs。

  • pollingTimeInMs：该方法运行的总时长。它将触发至少一个微批处理，以从输入流式传输中获取样本记录。

  • recordPollingLimit：此参数可帮助您限制要从直播中轮询的记录总数。

  • （可选）您也可以使用 writeStreamFunction 将此自定义函数应用于每个记录采样函数。有关 Scala 和 Python 中的示例，请参阅以下内容。

Scala
val sampleBatchFunction = (batchDF: DataFrame, batchId: Long) => {//Optional but you can replace your own forEachBatch function here}
val jsonString: String = s"""{"pollingTimeInMs": "10000", "windowSize": "5 seconds"}"""
val dynFrame = glueContext.getSampleStreamingDynamicFrame(YOUR_STREAMING_DF, JsonOptions(jsonString), sampleBatchFunction)
dynFrame.show()
Python
def sample_batch_function(batch_df, batch_id):
       //Optional but you can replace your own forEachBatch function here
options = {
            "pollingTimeInMs": "10000",
            "windowSize": "5 seconds",
        }
glue_context.getSampleStreamingDynamicFrame(YOUR_STREAMING_DF, options, sample_batch_function)
注意

在采样的 DynFrame 为空时，可能是由以下几个原因造成的：

  • 流式传输源设置为“Latest（最新）”，并且在采样周期内没有摄入新数据。

  • 轮询时间不足以处理其摄入的记录。除非整个批处理处理完毕，否则数据不会显示。

在交互式会话中运行串流应用程序

在 Amazon Glue 交互式会话中，您可以运行 Amazon Glue 串流应用程序，就像您在 Amazon Glue 控制台中创建串流应用程序一样。由于交互式会话基于会话，因此在运行时遇到异常不会导致会话停止。目前,我们具有以迭代方式开发批处理函数的额外优势。例如：

def batch_function(data_frame, batch_id):
    log.info(data_frame.count())
    invalid_method_call()
glueContext.forEachBatch(frame=streaming_df, batch_function = batch_function, options = {**})

我们在以上例子中包括了方法的无效用法，与退出整个应用程序的常规 Amazon Glue 任务不同，用户的编码上下文和定义都完全保留，并且会话仍然在运行。无需引导启动新集群和重新运行所有之前的转换。这使您可以专注于快速迭代批处理函数实施以获得理想的结果。

需要注意的是，交互式会话以阻塞方式评估每个语句，以便会话一次仅能执行一条语句。由于流式传输查询将始终连续且永不结束，具有有效流式传输查询的会话将无法处理任何后续语句，除非这些会话中断。您可以直接从 Jupyter Notebook 发出中断命令，我们的内核将为您处理取消。

以下列正在等待执行的语句序列为例：

Statement 1:
      val number = df.count() 
      #Spark Action with deterministic result
      Result: 5
      
Statement 2:
      streamingQuery.start().awaitTermination()
      #Spark Streaming Query that will be executing continously
      Result: Constantly updated with each microbatch
      
Statement 3:
      val number2 = df.count()
      #This will not be executed as previous statement will be running indefinitely