2023_Spark_实验二十四：SparkStreaming读取Kafka数据源：使用Direct方式

SparkStreaming读取Kafka数据源：使用Direct方式

一、前提工作

安装了zookeeper
安装了Kafka
实验环境：kafka + zookeeper + spark
实验流程

二、实验内容

实验要求：实现的从kafka读取实现wordcount程序

启动zookeeper

bash 复制代码

zk.sh start

# zk.sh脚本 参考教程 https://blog.csdn.net/pblh123/article/details/134730738?spm=1001.2014.3001.5502

启动Kafka

bash 复制代码

kf.sh start

# kf.sh 参照教程 https://blog.csdn.net/pblh123/article/details/134730738?spm=1001.2014.3001.5502

（测试用，实验不做）创建Kafka主题，如test，可参考：Kafka的安装与基本操作

--topic 定义topic名

--replication-factor 定义副本数

--partitions 定义分区数

--bootstrap-server 连接的Kafka Broker主机名称和端口号

--create 创建主题

--describe 查看主题详细描述

bash 复制代码

# 创建kafka主题测试
/opt/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server hd1:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic gnutest2

# 再次查看first主题的详情
/opt/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hd1:9092 --describe --topic gnutest2

启动Kafka控制台生产者，可参考：Kafka的安装与基本操作

bash 复制代码

# 创建kafka生产者
/opt/module/kafka_2.12-3.0.0/bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hd1:9092 --topic gnutest2

创建maven项目

添加kafka依赖

XML 复制代码

       <!--- 添加streaming依赖 --->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.13</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

       <!--- 添加streaming kafka依赖 --->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.13</artifactId>
            <version>3.4.1</version>
        </dependency>

编写程序，如下所示：

Scala 复制代码

package exams

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe

import java.lang

/**
 * @projectName SparkLearning2023  
 * @package exams  
 * @className exams.SparkStreamingReadKafka  
 * @description ${description}  
 * @author pblh123
 * @date 2023/12/1 15:19
 * @version 1.0
 *
 */
    
object SparkStreamingReadKafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //  1. 创建spark,sc对象
    if (args.length != 2) {
      println("您需要输入一个参数")
      System.exit(5)
    }
    val musrl: String = args(0)
    val spark: SparkSession = new SparkSession.Builder()
      .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}")
      .master(musrl)
      .getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    // 生成streamingContext对象
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5))

    //  2. 代码主体
    val bststrapServers = args(1)
    val kafkaParms: Map[String, Object] = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> bststrapServers, //kafka列表
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer], k和v 的序列化类型
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream", //消费者组
      "auto.offset.reset" -> "latest", //如果没有记录偏移量，第一次从最开始读，有偏移量，接着偏移量读
      "enable.auto.commit" -> (true: java.lang.Boolean) // 消费者不自动提交偏移量
    )

    val topics = Array("gnutest2", "t100")
    // createDirectStream: 主动拉取数据
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      PreferConsistent,
      Subscribe[String, String](topics, kafkaParms)
    )
    val mapDStream: DStream[(String, String)] = stream.map(record => (record.key, record.value))

    //kafka 是一个key value 格式的， 默认key 为null ,一般用不上
    val resultRDD: DStream[(String, Int)] = mapDStream.flatMap(_._2.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

    // 打印
    resultRDD.print()

    //  3. 关闭sc,spark对象
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    ssc.stop()
    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

配置输入参数

生产者追加数据