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安装Docker的详细步骤，可以阅读博主下面这篇技术博客文章：
目录 1.修改文件名 2.修改zoo.cfg配置文件内容 （1）找到#maxClientCnxns=60命令在下面添加 3.进入/tmp目录 （1）创建zookeeper目录 （2）进入zookeeper目录中创建myid文件，添加 \\\' 1 \\\';
1、本机的kafka环境配置，不再赘述 2、添加 pom 文件 3、配置application.yml 4、复写kafka的相关配置类：生产、消费相关配置 5、生产、消费的伪代码 6、测试消息发送 经过测试！
写在前头：公司一直没有搭建一个支持实时查询日志的平台，平常看日志都得去服务器下载，大大降低开发效率，前段时间有大佬同事搭建了一款日志平台，支持sit,uat等各个环境的日志实时查询，大大提高bug定位速度。因对其感兴趣特向大佬请教，学习记录下搭建流程。 选
本专栏案例代码和数据集链接： https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477827 Spark 针对 Kafka 的不同版本，提供了两套整合方案：`spark-streaming-kafka-0-8` 和 `spark-streaming-kafka-0-10`，其主要区别如下： 本文使用的 Kafka 版本为 `kafka_2.12-2.2.0`，故采用第二种方式进行整合。
默认情况下，Spark的结构化流支持多种输出方案： File Sink foreach sink 允许对输出的数据进行任意的处理操作，具体如何处理由用户自定义函数决定。对输出的数据一个个进行处理操作。 使用方式主要有二种 方式一： 方式二：这种方式的适用场景是需要和资源打交道的情况（
1. 使用Apache Kafka构建实时数据流 参考文档链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1814030 2. 数据见UserBehavior.csv 数据解释：本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集 根据这一csv文档运用Kafka模拟实时数据流，
一、查看jdk是否安装（如果没有安装，可自行百度安装） 二、安装zookeeper 1、Apache ZooKeeper官网下载安装包 2、通过rz命令将zookeeper安装包上传到linux 3、解压安装包 tar zxvf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz 4、在zookeeper的conf目录下修改配置文件名（启动zookeeper的时候会去找zoo.cfg） mv
![[Spark、hadoop]Spark Streaming整合kafka实战](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/809934-1.png)
目录 一．KafkaUtils.createDstream方式 二．KafkaUtils.createDirectStream方式 温习 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,它使用Scala和Java语言编写，是一个基于Zookeeper系统的分布式发布订阅消息系统，该项目的设计初衷是为实时数据提供一个统一、高通量、低等待的消息
