spark整合kafka-程序员宅基地

Spark Streaming整合kafka

添加kafka的pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    <version>2.1.3</version>
</dependency>

启动zookeeper集群
启动kafka集群
创建topic

cd /export/servers/kafka/bin

kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kafka_spark

向topic中生产数据

通过shell命令向topic发送消息

kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic  kafka_spark

在这里插入图片描述

编写Spark Streaming应用程序

package com.demo

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils

//todo:利用sparkStreaming对接kafka实现单词计数----采用Direct(低级API)
object SparkStreamingKafka_Direct {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建sparkConf
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkStreamingKafka_Direct")
      .setMaster("local[2]")

    //2、创建sparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    //3、创建StreamingContext
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./Kafka_Direct")

    //4、配置kafka相关参数
    val kafkaParams=Map("metadata.broker.list"->"node01:9092,node02:9092,node03:9092","group.id"->"Kafka_Direct")

    //5、定义topic    和服务器的topic名一样
    val topics=Set("kafka_spark")

    //6、通过 KafkaUtils.createDirectStream接受kafka数据，这里采用是kafka低级api偏移量不受zk管理
    val dstream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topics)

    //7、获取kafka中topic中的数据
    val topicData: DStream[String] = dstream.map(_._2)

    //8、切分每一行,每个单词计为1
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = topicData.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))

    //9、相同单词出现的次数累加
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_+_)

    //10、打印输出
    result.print()

    //开启计算
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_42363032/article/details/109381442

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