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311.3.3. 쿼리 매개변수(6 매개변수):

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이름설명기본값유형

수집 (producer)

결과를 수집하거나 계산해야 하는지 여부를 나타냅니다.

true

boolean

DataFrame (producer)

계산할 데이터 프레임입니다.

 

DataFrame

dataFrameCallback (producer)

데이터 프레임에 대한 작업 수행.

 

DataFrameCallback

RDD (producer)

계산하기 위한 RDD입니다.

 

JavaRDDLike

rddCallback (producer)

RDD에 대해 작업을 수행합니다.

 

RddCallback

synchronous (advanced)

동기 처리를 엄격하게 사용해야 하는지 또는 Camel이 비동기 처리를 사용할 수 있는지 여부를 설정합니다(지원되는 경우).

false

boolean

  # RDD 작업 

RDD 작업을 호출하려면 다음 URI를 사용합니다.

Spark RDD 생산자 

spark:rdd?rdd=#testFileRdd&rddCallback=#transformation

 여기서 rdd 옵션은 Camel 레지스트리에서 RDD 인스턴스의 이름을 나타내는 반면, rddCallback 은 org.apache. camel.component.spark.RddCallCallCallback 인터페이스 (또는 레지스트리에서도 마찬가지)의 구현을 나타냅니다. RDD 콜백은 지정된 RDD에 수신되는 메시지를 적용하는 데 사용되는 단일 메서드를 제공합니다. 콜백 계산의 결과는 교환에 본문으로 저장됩니다.

Spark RDD 콜백 

public interface RddCallback<T> {
    T onRdd(JavaRDDLike rdd, Object... payloads);
}

다음 코드 조각은 메시지를 작업에 입력으로 보내고 결과를 반환하는 방법을 보여줍니다.

spark 작업 호출 

String pattern = "job input";
long linesCount = producerTemplate.requestBody("spark:rdd?rdd=#myRdd&rddCallback=#countLinesContaining", pattern, long.class);

Spring 빈으로 등록된 위의 코드 조각에 대한 RDD 콜백은 다음과 같습니다.

Spark RDD 콜백 

@Bean
RddCallback<Long> countLinesContaining() {
    return new RddCallback<Long>() {
        Long onRdd(JavaRDDLike rdd, Object... payloads) {
            String pattern = (String) payloads[0];
            return rdd.filter({line -> line.contains(pattern)}).count();
        }
    }
}

Spring의 RDD 정의는 다음과 같습니다.

Spark RDD 정의 

@Bean
JavaRDDLike myRdd(JavaSparkContext sparkContext) {
  return sparkContext.textFile("testrdd.txt");
}
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