Sample Program: object DemoSparkStreamingWithKafkaJob { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = getSparkSession import spark.implicits._ val Array(kafkaBrokerList, srcTopic,destTopic, security) = args import spark.implicits._ val df: DataFrame = spark.readStream.format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokerList) .option("kafka.security.protocol", security) .option("subscribe", srcTopic) .load val keyValueDf = df .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") .as[(String, String)] val query = keyValueDf .writeStream .format("console") .start() query.awaitTermination() } def getSparkSession()= { val spark = SparkSession.builder() .appName("KAFKA_SPARK_TEST_APP") .getOrCreate() spark } } kafka_jaas.conf: KafkaClient { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required useTicketCache=true renewTicket=true serviceName="{{kafka_bare_jaas_principal}}"; }; Client { com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required useKeyTab=true keyTab="{{kafka_keytab_path}}" storeKey=true useTicketCache=false serviceName="zookeeper" principal="{{kafka_jaas_principal}}"; }; Spark-submit Command: ./spark-submit \ --name TEST_JOB_SPARK_STREAM_WITH_KAFKA \ --verbose \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 1 \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 1 \ --repositories http://repo.hortonworks.com/content/repositories/releases/ \ --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.11:2.2.0.2.6.3.0-235 \ --conf spark.yarn.maxAppAttempts=1 \ --files /home/user/sparktest/kafka_jaas.conf#kafka_jaas.conf,/home/user/sparktest/user.headless.keytab#user.headless.keytab \ --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC -Djava.security.auth.login.config=/home/user/sparktest/kafka_jaas.conf" \ --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseG1GC -Djava.security.auth.login.config=/home/user/sparktest/kafka_jaas.conf" \ --class com.brokerfmc.demo.DemoSparkStreamingWithKafkaJob /home/user/sparktest/demo.jar kafka01.broker.com:6667,kafka02.broker.com:6667 src_topic dest_topic SASL_PLAINTEXT Spark Console Output: 18/01/25 14:19:59 INFO AbstractLogin: Successfully logged in. 18/01/25 14:19:59 INFO KerberosLogin: TGT refresh thread started. 18/01/25 14:19:59 INFO KerberosLogin: TGT valid starting at: Thu Jan 25 13:07:52 UTC 2018 18/01/25 14:19:59 INFO KerberosLogin: TGT expires: Thu Jan 25 23:08:08 UTC 2018 18/01/25 14:19:59 INFO KerberosLogin: TGT refresh sleeping until: Thu Jan 25 21:26:00 UTC 2018 18/01/25 14:19:59 INFO ConsumerConfig: ConsumerConfig values: metric.reporters = [] metadata.max.age.ms = 300000 partition.assignment.strategy = [org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor] reconnect.backoff.ms = 50 sasl.kerberos.ticket.renew.window.factor = 0.8 max.partition.fetch.bytes = 1048576 bootstrap.servers = [kafka01.broker.com:6667, kafka02.broker.com:6667] ssl.keystore.type = JKS enable.auto.commit = false sasl.mechanism = GSSAPI interceptor.classes = null exclude.internal.topics = true ssl.truststore.password = null client.id = consumer-1 ssl.endpoint.identification.algorithm = null max.poll.records = 1 check.crcs = true request.timeout.ms = 40000 heartbeat.interval.ms = 3000 auto.commit.interval.ms = 5000 receive.buffer.bytes = 65536 ssl.truststore.type = JKS ssl.truststore.location = null ssl.keystore.password = null fetch.min.bytes = 1 send.buffer.bytes = 131072 value.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer group.id = spark-kafka-source-c3ecdc95-df8e-4381-be28-c504abd91dba--805260723-driver-0 retry.backoff.ms = 100 sasl.kerberos.kinit.cmd = /usr/bin/kinit sasl.kerberos.service.name = null sasl.kerberos.ticket.renew.jitter = 0.05 ssl.trustmanager.algorithm = PKIX ssl.key.password = null fetch.max.wait.ms = 500 sasl.kerberos.min.time.before.relogin = 60000 connections.max.idle.ms = 540000 session.timeout.ms = 30000 metrics.num.samples = 2 key.deserializer = class org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer ssl.protocol = TLS ssl.provider = null ssl.enabled.protocols = [TLSv1.2, TLSv1.1, TLSv1] ssl.keystore.location = null ssl.cipher.suites = null security.protocol = SASL_PLAINTEXT ssl.keymanager.algorithm = SunX509 metrics.sample.window.ms = 30000 auto.offset.reset = earliest 18/01/25 14:19:59 INFO AppInfoParser: Kafka version : 0.10.0.1 18/01/25 14:19:59 INFO AppInfoParser: Kafka commitId : a7a17cdec9eaa6c5 18/01/25 14:19:59 INFO StreamExecution: Starting new streaming query. Pom file: <properties> <provided.scope>provided</provided.scope> <hdp.version>2.6.3.0-235</hdp.version> <spark-excel.version>0.9.8</spark-excel.version> <spark.version>2.2.0.2.6.3.0-235</spark.version> <kafka.version>0.10.1.2.6.3.0-235</kafka.version> </properties> <repositories> <repository> <releases> <enabled>true</enabled> <updatePolicy>always</updatePolicy> <checksumPolicy>warn</checksumPolicy> </releases> <snapshots> <enabled>false</enabled> <updatePolicy>never</updatePolicy> <checksumPolicy>fail</checksumPolicy> </snapshots> <id>HDPReleases</id> <name>HDP Releases</name> <url>http://repo.hortonworks.com/content/repositories/releases/</url> <layout>default</layout> </repository> </repositories> <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.crealytics</groupId> <artifactId>spark-excel_2.11</artifactId> <version>${spark-excel.version}</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql-kafka-0-10 --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> </dependencies> ... 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I have a few tables in MS SQL, these tables gets updated every second and query more or less look like this SELECT G_ID,UpdateTime,ID,Name,T_NAME FROM TABLE1 AS table1 INNER JOIN TABLE2 AS table2 ON table1.IP=table2.ID WHERE table2.UpdateTime >= ${lastUpdateTime} AND table2.G_ID > ${lastID} Let assume the select inner join query results 5 records as shown in Capture1 image If the query runs for the first time ${lastUpdateTime} and ${lastG_ID} is set to 0, and it will return below 5 records. After processing the records, the query will store the max (G_ID) i.e. 5 and max (UpdateTime) i.e. 1512010479 in "etl_stat" table if table add another 5 new records as shown in Capture2 image: The query will read first the max(G_ID) and max(UpdateTime) from "etl_stat table" and will frame query as follows SELECT G_ID,UpdateTime,ID,Name,T_NAME FROM TABLE1 AS table1 INNER JOIN TABLE2 AS table2 ON table1.IP=table2.ID WHERE table2.UpdateTime >= 1512010479 AND table2.G_ID > 5 So that the query returns only 5 delta records as shown in Capture3 image. So Every time a query run it should first read the max (G_ID) and max (UpdateTime) from etl_stat table and frame the select inner join query as shown above and get the delta changes. AS IS ARCHITECTURE USING SPARK SQL: I have implemented the above use case as follows: 1) Spark JDBC reads phoenix table to get the max(G_ID) and max(UpdateTime) from etl_stat table. 2) Spark JDBC frames the select inner join query like this SELECT G_ID,UpdateTime,ID,Name,T_NAME FROM TABLE1 AS table1 INNER JOIN TABLE2 AS table2 ON table1.IP=table2.ID WHERE table2.UpdateTime >= 1512010479 AND table2.G_ID > 5 3) Spark JDBC runs step 2 inner join query, reads the delta messages from MS SQL server process the records and inserts into HBase. 4) After successful insert into HBase, Spark update the etl_stat table with latest G_ID i.e. 10 and UpdateTime i.e. 1512010500. 5) This job has been cron scheduled to run every 1 minute. TO BE ARCHITECTURE USING NIFI: I want to move this use case to Nifi, I want to use NiFi to read records from MS SQL DB and send this record to Kafka. After successfully publish to Kafka, NiFi will save G_ID and UpdateTime in the database. Once message will reach to Kafka, spark streaming will read messages from Kafka and will save to HBase using existing business logic. On every run Nifi processor should frame select inner join query using max(G_ID) and max(UpdateTime) in order to get delta records and publish to Kafka. I am new to Nifi/HDF. I need your help and guidance in order to implement this using Nifi/HDF. if you have better solution/architecture for this use case please suggest. Sorry for such a long post. ... View more

Hello, In our legacy architecture, we have a MS SQL server database, this database stores all the sensor information in near real time basis, on average per second it receives 100 records.In order to get complete information about the sensor events, we need to join 2 to 3 tables in the database. Sample Query: SELECT SOMETHING FROM TABLE1 AS tab1 INNER JOIN TABLE2 AS tab2 ON tab1.UpdateID=tab2.ID INNER JOIN TABLE3 as tab3 ON tab1.TagID=tab3.ID WHERE tab2.UpdateTime > ${lastExtractUnixTime} Our requirement is to get the change data capture of above query every 1 minute and post records to Kafka. Temporarily I am doing CDC using Spark Core JDBC, processing records, sending to Kafka and maintaining CDC information along with ${lastExtractUnixTime} into HBase as Phoenix table. Job is scheduled for every 1 minute batch interval. As a long term solution, we are planning to use Apache Nifi for doing the CDC thing and post information to Kafka, Spark streaming will read messages from Kafka, will apply some business logic on it and will send the enriched data to the other Kafka topic; I don't find suitable processor, which will help me to dynamically pass the ${lastExtractUnixTime} in SQL and get the delta records every 1 or 2 minutes. Please suggest how this can be accomplished using Apache Nifi. ... View more

Hello: I have integrated NIFI OPC UA [https://github.com/wadesalazar/NIFI-OPCUA] process with Apache Knife 1.3.I am following this URL [https://community.hortonworks.com/articles/90355/collect-data-from-opc-ua-protocol.html] to get started. I have installed a simulation OPC server from press on windows. I am able to pull messages from the GetNodeIDs processor on NIFI, and splitText processor is being used for reading messages line by line and sending to GetValue processor as shown in the example, but my GetValue processor is continuously throwing below error. I tried to set "starting node" property in GetNodeIDs processor, but not able to make out what a node property should I set, please find below my sample data from simulation server. Data receiving from simulation server: nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=85 - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2253 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2004 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2007 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2009 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2010 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2011 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2012 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11489 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11527 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2006 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2742 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2005 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2008 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2256 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2138 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2257 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2258 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2259 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2260 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2992 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2993 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2268 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2013 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2996 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2997 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11192 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11704 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2271 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2272 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2736 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2269 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2737 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=3704 - 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- - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11493 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11494 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11715 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11645 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12637 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12581 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12642 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12672 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12675 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12641 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12710 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12639 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12640 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=12711 - - ns=2;s=MyObjectsFolder - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - - - ns=2;s=MyDevice - - - ns=2;s=MyDevice - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2255 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=68 - 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- - ns=3;s=AccessLevelCurrentReadWrite - - - ns=3;s=AccessLevelCurrentWrite - - - ns=3;s=AccessLevelCurrentWriteNotUser - - ns=3;s=AnalogItemArrays - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - - - ns=3;s=ByteAnalogItemArray - - - ns=3;s=DoubleAnalogItemArray - - - ns=3;s=FloatAnalogItemArray - - - ns=3;s=Int16AnalogItemArray - - - ns=3;s=Int32AnalogItemArray - - - ns=3;s=Int64AnalogItemArray - - - ns=3;s=SByteAnalogItemArray - - - ns=3;s=UInt16AnalogItemArray - - - ns=3;s=UInt32AnalogItemArray - - - ns=3;s=UInt64AnalogItemArray - - ns=3;s=AnalogItems - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - - - ns=3;s=ByteAnalogItem - - - ns=3;s=DoubleAnalogItem - - - ns=3;s=FloatAnalogItem - - - ns=3;s=Int16AnalogItem - - - ns=3;s=Int32AnalogItem - - - ns=3;s=Int64AnalogItem - - - ns=3;s=SByteAnalogItem - - - ns=3;s=Sample Instrument Int32AnalogItem - - - ns=3;s=UInt16AnalogItem - - - ns=3;s=UInt32AnalogItem - - - ns=3;s=UInt64AnalogItem - - ns=3;s=DataItems - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - 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- - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=75 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=7617 - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=91 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=31 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=32 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=33 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=3048 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2041 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2052 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2130 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2132 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2311 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2782 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=3035 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=11436 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2042 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2051 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2046 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2050 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2043 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2044 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2047 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=2045 - - - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=3190 nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=87 - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=61 Exception: 2017-07-25 18:03:10,189 ERROR [Timer-Driven Process Thread-8] c.k.nifi.nifi_opcua_bundle.GetValue GetValue[id=55c6ac28-015d-1000-076b-844ca709cc40] GetValue[id=55c6ac28-015d-1000-076b-844ca709cc40] failed to process due to java.lang.IllegalArgumentException: Invalid string representation of a nodeId: - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=63; rolling back session: {} java.lang.IllegalArgumentException: Invalid string representation of a nodeId: - nsu=http%3A%2F%2Fopcfoundation.org%2FUA%2F;i=63 at org.opcfoundation.ua.builtintypes.NodeId.parseNodeId(NodeId.java:383) at com.kentender.nifi.nifi_opcua_services.StandardOPCUAService.getValue(StandardOPCUAService.java:346) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.apache.nifi.controller.service.StandardControllerServiceInvocationHandler.invoke(StandardControllerServiceInvocationHandler.java:89) at com.sun.proxy.$Proxy78.getValue(Unknown Source) at com.kentender.nifi.nifi_opcua_bundle.GetValue$2.process(GetValue.java:160) at org.apache.nifi.controller.repository.StandardProcessSession.write(StandardProcessSession.java:2529) at com.kentender.nifi.nifi_opcua_bundle.GetValue.onTrigger(GetValue.java:156) at org.apache.nifi.processor.AbstractProcessor.onTrigger(AbstractProcessor.java:27) at org.apache.nifi.controller.StandardProcessorNode.onTrigger(StandardProcessorNode.java:1120) at org.apache.nifi.controller.tasks.ContinuallyRunProcessorTask.call(ContinuallyRunProcessorTask.java:147) at org.apache.nifi.controller.tasks.ContinuallyRunProcessorTask.call(ContinuallyRunProcessorTask.java:47) at org.apache.nifi.controller.scheduling.TimerDrivenSchedulingAgent$1.run(TimerDrivenSchedulingAgent.java:132) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.runAndReset(FutureTask.java:308) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$301(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:294) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) ... 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0favorite If anybody have done Spark Streaming 1.6.1 (Scala) with Phoenix with Kerberos enabled. Please share some sample code. I am using HDP 2.4.2 ... View more

Hi I want to use kafka-connect-hdfs on hortonworks 2.4. Can you please help me with the detail steps i need to follow to setup in HDP env. I dont find kafka-connect-hdfs related files in kafka installation provided by hortonworks in HDP 2.4 ... View more

I have one use case for real time streaming, we will be using Kafka(0.9) for message buffer and spark streaming(1.6) for stream processing (HDP 2.4). We will receive ~80-90K/Sec event on public Http. Can you please suggest a recommended architecture for data ingestion into Kafka topics which will be consumed by spark streaming. Possible ways (Not sure): 1) Do we have any kind of Kafka connector (like Kafka Connect) for reading messages from http and saving into Kafka topics at scale. 2) Can we connect spark streaming to Http and store messages into Kafka topics which will be consumed by spark stream. 3) Is Flume listening to Http and sending to Kafka (Flafka )for real time streaming a good option? Please share other possible approaches if any. ... View more

I am trying to schedule spark 1.5.2 job on oozie 4.2.0 (HDP 2.3.x). Spark 1.5.2 has been installed externally i am not using default spark version provided by hortonworks. I am referring below post to set this up. https://community.hortonworks.com/questions/7014/oozie-sparkaction-throwing-javalangnosuchmethoderr.html I am struggling to find below jars. -spark-assembly-1.5.2.2.3.4.0-3485-hadoop2.7.1.2.3.4.0-3485.jar -spark-examples-1.5.2.2.3.4.0-3485-hadoop2.7.1.2.3.4.0-3485.jar If you can help me with some pointers to find/download above jars it will be a great help to get started. ... View more

I am working on a transformation where I am reading list of parquet files one by one and applying some transformations converting into DataFrame and saving DataFrame as ORC files on HDFS using HDP 2.3.x,Spark 1.5.2/Scala. What I am understanding is whenever a spark tries to save a large chunk of split as ORC it is ending up with LeaseExpiredException followed by Java.nio.channels.ClosedChannelException. Please find below stack trace for more details. If anybody have faced the same issue can you please share your thoughts on this. java.lang.RuntimeException: Failed to commit task at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DefaultWriterContainer.commitTask$1(WriterContainer.scala:265) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DefaultWriterContainer.writeRows(WriterContainer.scala:245) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelation$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(InsertIntoHadoopFsRelation.scala:150) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelation$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(InsertIntoHadoopFsRelation.scala:150) at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.LeaseExpiredException): No lease on /*********/data/orc/*********/_temporary/0/_temporary/attempt_201607141817_0055_m_000009_0/part-r-00009-ef66e830-5dae-4454-b228-252f3e4f2233.orc (inode 1104399): File does not exist. Holder DFSClient_NONMAPREDUCE_222813080_61 does not have any open files. at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkLease(FSNamesystem.java:3430) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.completeFileInternal(FSNamesystem.java:3520) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.completeFile(FSNamesystem.java:3487) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.complete(NameNodeRpcServer.java:787) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.complete(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:536) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:616) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:969) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2137) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2133) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1657) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2131) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1468) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1399) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:232) at com.sun.proxy.$Proxy18.complete(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.complete(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:443) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:187) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:102) at com.sun.proxy.$Proxy19.complete(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.completeFile(DFSOutputStream.java:2250) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.close(DFSOutputStream.java:2234) at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream$PositionCache.close(FSDataOutputStream.java:72) at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream.close(FSDataOutputStream.java:106) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.WriterImpl.close(WriterImpl.java:2429) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat$OrcRecordWriter.close(OrcOutputFormat.java:106) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat$OrcRecordWriter.close(OrcOutputFormat.java:91) at org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcOutputWriter.close(OrcRelation.scala:144) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DefaultWriterContainer.commitTask$1(WriterContainer.scala:257) ... 9 more 16/07/14 18:20:37 WARN output.FileOutputCommitter: Could not delete hdfs://SomeHost:8020/********/data/orc/table/_temporary/0/_temporary/attempt_201607141817_0055_m_000009_0 16/07/14 18:20:37 ERROR datasources.DefaultWriterContainer: Task attempt attempt_201607141817_0055_m_000009_0 aborted. 16/07/14 18:20:37 ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 55.0 (TID 188) java.nio.channels.ClosedChannelException at org.apache.hadoop.hdfs.DFSOutputStream.checkClosed(DFSOutputStream.java:1622) at org.apache.hadoop.fs.FSOutputSummer.write(FSOutputSummer.java:104) at org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream$PositionCache.write(FSDataOutputStream.java:58) at java.io.DataOutputStream.write(DataOutputStream.java:107) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.WriterImpl$DirectStream.output(WriterImpl.java:464) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OutStream.flush(OutStream.java:242) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.WriterImpl.writeMetadata(WriterImpl.java:2328) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.WriterImpl.close(WriterImpl.java:2426) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat$OrcRecordWriter.close(OrcOutputFormat.java:106) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat$OrcRecordWriter.close(OrcOutputFormat.java:91) at org.apache.spark.sql.hive.orc.OrcOutputWriter.close(OrcRelation.scala:144) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DefaultWriterContainer.abortTask$1(WriterContainer.scala:272) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DefaultWriterContainer.writeRows(WriterContainer.scala:249) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelation$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(InsertIntoHadoopFsRelation.scala:150) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelation$$anonfun$run$1$$anonfun$apply$mcV$sp$3.apply(InsertIntoHadoopFsRelation.scala:150) at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) ... 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