sparkStreaming获取kafka数据(java版本)
环境
spark-2.2.0
kafka_2.11-0.10.0.1
jdk1.8
配置好jdk,创建项目并将kafka和spark的jar包添加到项目中,除此之外还需要添加spark-streaming-kafka-*****.jar,笔者这里用的是spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.2.0.jar,可在spark官网上自行下载

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.rdd.RDD;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies; import scala.Tuple2; public class SparkStreamingFromkafka { public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreamingFromkafka");
JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(sparkConf , Durations.seconds(1)); Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "192.168.246.134:9092");//多个可用ip可用","隔开
kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("group.id", "sparkStreaming");
Collection<String> topics = Arrays.asList("video");//配置topic,可以是数组 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> javaInputDStream =KafkaUtils.createDirectStream(
streamingContext,
LocationStrategies.PreferConsistent(),
ConsumerStrategies.Subscribe(topics, kafkaParams)); JavaPairDStream<String, String> javaPairDStream = javaInputDStream.mapToPair(new PairFunction<ConsumerRecord<String, String>, String, String>(){
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord) throws Exception {
return new Tuple2<>(consumerRecord.key(), consumerRecord.value());
}
});
javaPairDStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<String,String>>() {
@Override
public void call(JavaPairRDD<String, String> javaPairRDD) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
javaPairRDD.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,String>>() {
@Override
public void call(Tuple2<String, String> tuple2)
throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
System.out.println(tuple2._2);
}
});
}
});
streamingContext.start();
streamingContext.awaitTermination();
} }
sparkStreaming获取kafka数据(java版本)的更多相关文章
- SparkStreaming获取kafka数据的两种方式:Receiver与Direct
简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Dire ...
- Scala创建SparkStreaming获取Kafka数据代码过程
正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import or ...
- 工具篇-Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式(转载)
转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中 ...
- Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式:Receiver与Direct的方式
简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来 ...
- spark-streaming获取kafka数据的两种方式
简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 一.Receiver方式: 使用kafka的高层次Consumer ...
- SparkStreaming与Kafka,SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式
SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreami ...
- demo1 spark streaming 接收 kafka 数据java代码WordCount示例
1. 首先启动zookeeper windows上的安装见zk 02之 Windows安装和使用zookeeper 启动后见: 2. 启动kafka windows的安装kafka见Windows上搭 ...
- spark-streaming读kafka数据到hive遇到的问题
在项目中使用spark-stream读取kafka数据源的数据,然后转成dataframe,再后通过sql方式来进行处理,然后放到hive表中, 遇到问题如下,hive-metastor在没有做高可用 ...
- spark streaming 接收 kafka 数据java代码WordCount示例
http://www.cnblogs.com/gaopeng527/p/4959633.html
随机推荐
- 蓝桥杯—BASIC-25 回形取数
题目:回形取数就是沿矩阵的边取数,若当前方向上无数可取或已经取过,则左转90度.一开始位于矩阵左上角,方向向下.输入格式 输入第一行是两个不超过200的正整数m, n,表示矩阵的行和列.接下来m行每行 ...
- response对象、转发、重定向
1.response:响应. 该对象是用来响应用户请求后的结果.2.response中的常用方法: response.setCharacterEncoding();该方法用来处理响应时的字符集 ...
- 逆袭之旅DAY16.东软实训.Oracle.索引
2018-07-12 14:44:27 四.索引1.创建索引手动创建:create index 索引名 on 表名(列名,[列名,...])create table employee(pno numb ...
- shell 文件条件判断
按照文件类型进行判断 '-b 文件' 判断该文件是否存在,并且是否为块设备文件(是块设备文件为真) '-c 文件' 判断该文件是否存在,并且是否为字符设备文件(是字符设备文件为真) '-d 文件' 判 ...
- 尚学堂java 参考答案 第九章
一.选择题 1.AC 解析:A.注意题目是Collections不是 Collection,前者是一个until下的类,后者才是接口 C.Set中的数据是无序且不能重复的 2.A 解析:将发生数组越界 ...
- 【资料搜集】Python学习
python学习手册 | 演道网 http://dev.go2live.cn/python/python%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%89%8b%e5%86%8c.html
- DBProxy 项目全解
转载自:https://github.com/Meituan-Dianping/DBProxy/blob/master/doc/USER_GUIDE.md#2 1 总体信息 1.1 关于 ...
- Cracking The Coding Interview 1.1
//原文: // // Implement an algorithm to determine if a string has all unique characters. What if you c ...
- 阶段01Java基础day10面向对象05
10.01_面向对象(package关键字的概述及作用) A:为什么要有包 将字节码(.class)进行分类存放 B:包的概述 C:包的作用 10.02_面向对象(包的定义及注意事项) A:定义包的格 ...
- netty源码理解补充 之 DefaultChannelPipeline到底是个啥