StructuredStreaming （二）——kafka

将数据从kafka的某个主题中抽取出来，再将数据放入另一个主题中

一、导入jar包

通过百度网盘分享的文件：python-kafka

链接：https://pan.baidu.com/s/1q2UlOJFBNNuhRC87AlAACg?pwd=c6dy

提取码：c6dy

将这六个jar包放入本地pyspark中jars下

二、案例编写

首先需要生成数据，将数据源源不断的导入topicA中，再使用spark读取kafka中的数据，然后将清洗过的数据导入etlTopic中

复制代码

import os

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
import pyspark.sql.functions as F

if __name__ == '__main__':
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'

    # 创建一个sparkSession对象
    spark = SparkSession.builder.appName("kafkaDemo").getOrCreate()

    kafkaDf = spark \
        .readStream \
        .format("kafka") \
        .option("kafka.bootstrap.servers", "bigdata01:9092") \
        .option("subscribe", "topicA") \
        .option("startingOffsets", "latest") \
        .load()
    # 这个就是为了 筛出想要的数据
    dataDf = kafkaDf.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
    dataDf.createOrReplaceTempView("tmp")
    etlDf = spark.sql("""
    select * from tmp where value like "%success%"
    """)

    etlDf.writeStream \
        .format("kafka") \
        .option("kafka.bootstrap.servers", "bigdata01:9092") \
        .option("topic", "etlTopic") \
        .option("checkpointLocation", "../../resources/ckp") \
        .start().awaitTermination()

    spark.stop()