Hier is een overzicht van hoe u een Spark Structured Streaming applicatie kunt ontwerpen die aansluit bij uw wensen: 1. Kafka Data-invoer: - Lees data van Kafka-topics 'sensor_data' en 'device_logs'. - Gebruik Spark Kafka-integratie voor efficiënte consumptie. 2. Data Schema en Parsing: - Definieer schemas voor beide topics. - Parse de JSON- of andere gestructureerde berichten naar DataFrames. 3. Real-time Verwerking: - Gebruik Spark Structured Streaming met micro-batch of continuous processingmodus voor lage latency. - Configureer de trigger op bijvoorbeeld 100 ms of een andere optimale waarde om onder 1 seconde latency te blijven. 4. Transformaties en Aggregaties: - Filter en verrijk data indien nodig. - Groepeer de gegevens per gebruiker en per uur. - Gebruik windowed aggregaties: bijvoorbeeld een tumbling window van 1 uur. - Bereken het aantal gebeurtenissen per gebruiker binnen elk uur. 5. Output: - Schrijf de resultaten naar een doelsysteem (bijvoorbeeld een database, Kafka-topic, of dashboard). 6. Latentieoptimalisaties: - Optimaliseer batchgrootte en trigger-interval. - Zorg voor voldoende resources (CPU, geheugen). - Gebruik "checkpointing" voor fouttolerantie en exactly-once verwerking. 7. Voorbeeldcode (vereenvoudigd): ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.types._ val spark = SparkSession.builder .appName("RealTimeDataProcessing") .getOrCreate() // Lees sensor_data van Kafka val sensorSchema = new StructType() .add("user_id", StringType) .add("sensor_value", DoubleType) .add("timestamp", TimestampType) val sensorData = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "sensor_data") .load() .selectExpr("CAST(value AS STRING) as json") .select(from_json(col("json"), sensorSchema).as("data")) .select("data.*") // Lees device_logs van Kafka val logsSchema = new StructType() .add("user_id", StringType) .add("log_message", StringType) .add("timestamp", TimestampType) val deviceLogs = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") .option("subscribe", "device_logs") .load() .selectExpr("CAST(value AS STRING) as json") .select(from_json(col("json"), logsSchema).as("data")) .select("data.*") // Combineer of filter data indien nodig // Bijvoorbeeld: focus op sensor_data voor gebruikers tellingen val userCounts = sensorData .withWatermark("timestamp", "1 hour") .groupBy( window(col("timestamp"), "1 hour"), col("user_id") ) .count() // Output naar console of ander systeem val query = userCounts.writeStream .outputMode("update") .format("console") .option("truncate", "false") .start() query.awaitTermination() ``` Samenvatting: - Kafka topics worden ingelezen via Spark Kafka connector. - Data wordt gestructureerd en geparset. - Windowed aggregaties worden uitgevoerd om uur-tellingen per gebruiker te krijgen. - Latentie wordt gemaximaliseerd door optimale trigger-instellingen en resourceconfiguraties. Heeft u verdere details of specifieke wensen, dan help ik u graag verder!

Beste gebruiker, Ik help je graag bij het ontwerpen van een Spark Structured Streaming applicatie voor jouw real-time dataverwerkingsbehoeften. Hier is een complete oplossing: ### 1. Applicatieconfiguratie en afhankelijkheden **pom.xml (Maven) afhankelijkheden:** ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.12</artifactId> <version>3.3.0</version> </dependency> </xml> ``` ### 2. Hoofdapplicatiestructuur ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger import org.apache.spark.sql.types._ object RealTimeStreamingApp { def main(args: Array[String]): Unit = { // Spark Session initialiseren val spark = SparkSession.builder() .appName("RealTimeSensorDataProcessor") .config("spark.sql.shuffle.partitions", "10") .config("spark.sql.streaming.schemaInference", "true") .getOrCreate() import spark.implicits._ // 3. Kafka bronnen lezen val sensorStream = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "your-kafka-server:9092") .option("subscribe", "sensor_data") .option("startingOffsets", "latest") .load() val deviceLogsStream = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "your-kafka-server:9092") .option("subscribe", "device_logs") .option("startingOffsets", "latest") .load() // 4. Schema definiëren (pas aan op basis van jouw dataformaat) val sensorSchema = StructType(Seq( StructField("user_id", StringType, true), StructField("timestamp", TimestampType, true), StructField("sensor_value", DoubleType, true), StructField("device_id", StringType, true) )) val deviceLogsSchema = StructType(Seq( StructField("user_id", StringType, true), StructField("timestamp", TimestampType, true), StructField("event_type", StringType, true), StructField("device_id", StringType, true) )) // 5. Data parsen en transformeren val parsedSensorData = sensorStream .select(from_json(col("value").cast("string"), sensorSchema).as("data")) .select("data.*") .withWatermark("timestamp", "30 seconds") val parsedDeviceLogs = deviceLogsStream .select(from_json(col("value").cast("string"), deviceLogsSchema).as("data")) .select("data.*") .withWatermark("timestamp", "30 seconds") // 6. Uur-tellingen per gebruiker berekenen val hourlyCounts = parsedSensorData .groupBy( col("user_id"), window(col("timestamp"), "1 hour") ) .agg( count("*").as("total_records"), avg("sensor_value").as("avg_sensor_value") ) .select( col("user_id"), col("window.start").as("hour_window"), col("total_records"), col("avg_sensor_value") ) // 7. Output naar console (voor ontwikkeling) of andere sink val query = hourlyCounts.writeStream .outputMode("update") .format("console") .option("truncate", "false") .trigger(Trigger.ProcessingTime("500 milliseconds")) .start() // 8. Voor productie: output naar Kafka, database of bestandssysteem /* val productionQuery = hourlyCounts.writeStream .outputMode("update") .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "your-kafka-server:9092") .option("topic", "hourly_user_counts") .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint") .trigger(Trigger.ProcessingTime("500 milliseconds")) .start() */ query.awaitTermination() } } ``` ### 9. Prestatieoptimalisaties voor 1000 records/seconde: ```scala // Voeg deze configuraties toe aan je Spark Session .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") .config("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", "true") .config("spark.streaming.kafka.consumer.cache.enabled", "false") ``` ### 10. Uitvoering en monitoring: **Start de applicatie:** ```bash spark-submit --class RealTimeStreamingApp \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --executor-memory 2G \ --num-executors 4 \ your-application.jar ``` ### 11. Belangrijke aandachtspunten: 1. **Checkpointing**: Zorg voor goede checkpoint directory 2. **Watermarking**: Houd rekening met late data 3. **Monitoring**: Gebruik Spark UI om prestaties te monitoren 4. **Foutafhandeling**: Implementeer robuuste error handling 5. **Schema-evolutie**: Plan voor toekomstige schemawijzigingen ### 12. Latentiegarantie: De trigger van 500ms + verwerkingstijd zou onder de 1 seconde moeten blijven voor 1000 records/seconde, maar test dit in jouw specifieke omgeving. Wil je dat ik specifieke onderdelen aanpas of uitbreid voor jouw use case?