Spark-streaming核心编程

1. 导入依赖 ‌：

<dependency>

<groupId>org.apache.spark</groupId>

<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>

<version>3.0.0</version>

</dependency>

2.编写代码 ‌：

创建SparkConf和StreamingContext。

定义Kafka相关参数，如bootstrap servers、group id、key和value的deserializer。

使用KafkaUtils.createDirectStream方法创建DStream，该方法接受StreamingContext、位置策略、消费者策略等参数。

提取数据中的value部分，并进行word count计算。

启动StreamingContext并等待其终止。

import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord}

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}

import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}

object DirectAPI {

def main(args: Array[String]): Unit = {

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("direct")

val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(3))

//定义kafka相关参数

val kafkaPara :Map[String,Object] = Map[String,Object](ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG

->"node01:9092,node02:9092,node03:9092",

ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG->"kafka",

"key.deserializer"->"org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",

"value.deserializer" -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"

)

//通过读取kafka数据，创建DStream

val kafkaDStream:InputDStream[ConsumerRecord[String,String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](

ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,

ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](Set("kafka"),kafkaPara)

)

//提取出数据中的value部分

val valueDStream :DStream[String] = kafkaDStream.map(record=>record.value())

//wordCount计算逻辑

valueDStream.flatMap(_.split(" "))

.map((_,1))

.reduceByKey(+)

.print()

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

}

3.运行程序 ‌：

开启Kafka集群。

4.使用Kafka生产者产生数据。

kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic kafka

5、运行Spark Streaming程序，接收Kafka生产的数据并进行处理。

6.查看消费进度 ‌：

使用Kafka提供的kafka-consumer-groups.sh脚本查看消费组的消费进度。