6、可扩展的Spark结构化流处理REST API目标

可扩展的Spark结构化流处理REST API目标

1. 背景和应用场景

在当今的数据驱动世界中，将传入的数据流路由到REST API调用的需求在许多集成和数据工程场景中非常普遍。特别是在运营和安全分析工作负载中，客户希望摄入并增强来自Kafka、EventHub和Kinesis等源头的实时流数据，并将其发布到Elasticsearch、Opensearch和Splunk等运营搜索引擎中。这种需求催生了对高效且可扩展的数据处理方法的需求。Spark Structured Streaming作为一种强大的流处理引擎，能够处理从小规模ETL到最大型互联网服务的各种规模的数据流。本章将探讨如何使用Spark Structured Streaming将数据流处理与REST API目标集成，以实现高效且可扩展的数据处理。

2. 实现技术

2.1 foreachBatch扩展方法

Spark Structured Streaming的 foreachBatch 扩展方法是一个强大的工具，可以将传入的微批处理传递给处理方法（如 callRestAPIBatch ），从而处理对REST API的调用。以下是使用 foreachBatch 的具体步骤：

1. 读取流数据 ：使用 spark.readStream 从数据源（如Kafka）读取数据。
2. 定义处理方法 ：编写一个处理方法，该方法接收一个DataFrame并处理其中的数