Kafka传输数据到Spark Streaming通过编写程序java、scala程序实现操作-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka传输数据到Spark Streaming通过编写程序java、scala程序实现操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、案例说明

现有一电商网站数据文件，名为buyer_favorite1，记录了用户对商品的收藏数据，数据以“\t”键分割，数据内容及数据格式如下：
Kafka传输数据到Spark Streaming通过编写程序java、scala程序实现操作,kafka,spark,java

二、前置准备工作

项目环境说明

Linux Ubuntu 16.04

jdk-7u75-linux-x64

scala-2.10.4

kafka_2.10-0.8.2.2

spark-1.6.0-bin-hadoop2.6

开启hadoop集群，zookeeper服务，开启kafka服务。再另开启一个窗口，在/apps/kafka/bin目录下创建一个topic。

/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start 
cd /apps/kafka  
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

cd /apps/kafka  
bin/kafka-topics.sh \  
--create \  
--zookeeper localhost:2181 \  
--replication-factor 1 \  
--topic kafkasendspark \  
--partitions 1

三、编写程序代码创建kafka的producer

1、新创一个文件folder命名为lib，并将jar包添加进来。（可以从我的博客主页资源里面下载）

2、进入以下界面，移除Scala Library。

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3、操作完成后，再点击Add Library选项

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4、进入以下界面

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5、点击完成即可

6、最后创建如下项目结构的文件

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四、编写代码，运行程序

编写生产者代码

package my.kafka;  
import java.io.BufferedReader;  
import java.io.File;  
import java.io.FileNotFoundException;  
import java.io.FileReader;  
import java.io.IOException;  
import java.util.Properties;  
import kafka.javaapi.producer.Producer;  
import kafka.producer.KeyedMessage;  
import kafka.producer.ProducerConfig;  
public class KafkaSend {  
    private final Producer<String, String> producer;  
  
    public final static String TOPIC = "kafkasendspark";  
  
    public KafkaSend(){  
        Properties props = new Properties();  
        // 此处配置的是kafka的端口  
        props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");  
        // 配置value的序列化类  
        props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
        // 配置key的序列化类  
        props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
        props.put("request.required.acks", "-1");  
        producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));  
    }  
  
    void produce() {  
        int lineNo = 1;  
        File file = new File("/data/case6/buyer_favorite1");  
        BufferedReader reader = null;  
        try {  
            reader = new BufferedReader(new FileReader(file));  
            String tempString = null;  
  
            while ( (tempString = reader.readLine()) != null ) {  
                String key = String.valueOf(lineNo);  
                String data = tempString;  
                producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key, data));  
                System.out.println(data);  
                lineNo++;  
  
                Thread.sleep(100);  
  
            }  
        } catch (FileNotFoundException e) {  
            System.err.println(e.getMessage());  
        } catch (IOException e) {  
            System.err.println(e.getMessage());  
        } catch (InterruptedException e) {  
            System.err.println(e.getMessage());  
        }  
    }  
    public static void main(String[] args) {  
        System.out.println("start");  
        new KafkaSend().produce();  
        System.out.println("finish");  
    }  
}

编写消费者代码

package my.scala  
import org.apache.spark.SparkConf  
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext  
import org.apache.spark.streaming.Seconds  
import scala.collection.immutable.Map  
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils  
import kafka.serializer.StringDecoder  
import kafka.serializer.StringDecoder  
object SparkReceive {  
  def main(args: Array[String]) {  
  
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("countuser").setMaster("local")  
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))  
    ssc.checkpoint("checkpoint")  
    val topics = Set("kafkasendspark")  
    val brokers = "localhost:9092"  
    val zkQuorum = "localhost:2181"  
  
    val kafkaParams = Map[String, String](  
        "metadata.broker.list" -> brokers,  
        "serializer.class" -> "kafka.serializer.StringEncoder"  
    )  
  
  
    val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)  
    val addFunc = (currValues: Seq[Int], prevValueState: Option[Int]) => {  
      //通过Spark内部的reduceByKey按key规约，然后这里传入某key当前批次的Seq/List,再计算当前批次的总和  
      val currentCount = currValues.sum  
      // 已累加的值  
      val previousCount = prevValueState.getOrElse(0)  
      // 返回累加后的结果，是一个Option[Int]类型  
      Some(currentCount + previousCount)  
    }  
    val result=lines.map(line => (line._2.split("\t")) ).map( row => (row(0),1) ).updateStateByKey[Int](addFunc).print()  
  
    ssc.start();  
    ssc.awaitTermination()  
  }  
}