Scala创建SparkStreaming获取Kafka数据代码过程
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Scala创建SparkStreaming获取Kafka数据代码过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
正文
首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming ,通过搜索这个位置找到Kafka,
点击过去会找到一段Scala的代码
import org.apache.spark.streaming.kafka._
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])
如果想看createStream方法,可以值通过SparkStreaming中的 Where to go from here 中看到,有Java,Scala,Python的documents选择自己编码的一种点击进去。我这里用的Scala,点击KafkaUtils进去后会看到这个类中有很多的方法,其中我们要找的是createStream方法,看看有哪些重载。我们把这个方法的解释赋值过来。
defcreateStream(jssc: JavaStreamingContext, zkQuorum: String, groupId: String, topics: Map[String, Integer]): JavaPairReceiverInputDStream[String, String]
最后我们在IDEA中写Scala获取Kafka代码
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName(Constants.SPARK_APP_NAME_PRODUCT)
.getOrCreate()
val map = Map("topic" -> 1)
val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5))
val createStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092", "groupId", map, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
val map1: DStream[String] = createStream.map(_._2)
}
简答的代码过程,因为还有一些后续的工作要做,所以只是简单的写了一些从Kafa获取数据的代码从官网查找的一个过程,也是怀着学习的态度与大家一起交流,希望大牛们多多指点。
i want to take you to travel ,this is my current mood
以上是关于Scala创建SparkStreaming获取Kafka数据代码过程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何在idea里面直接运行spark streaming程序
大数据(8p)SparkStreaming精准一次消费Kafka
Create an input stream that pulls messages from Kafka Brokers. Storage level of the data will be the default StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2.
JavaStreamingContext object
Zookeeper quorum (hostname:port,hostname:port,..)
The group id for this consumer
Map of (topic_name -> numPartitions) to consume. Each partition is consumed in its own thread
DStream of (Kafka message key, Kafka message value)