版本号：

maven3.5.0     scala IDE for Eclipse：版本（4.6.1）    spark-2.1.1-bin-hadoop2.7    kafka_2.11-0.8.2.1   JDK1.8

基础环境：

Maven3.5.0安装与配置+Eclipse应用

Maven下载项目依赖jar包和使用方法

maven中把依赖的JAR包一起打包

MAVEN Scope使用

一、指定JDK为1.8

在pom.xml配置文件中添加以下参数即可：



  1. <properties>
    2. 

  2. <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    3. 

  3. <encoding>UTF-8</encoding>
    4. 

  4. <java.version>1.8</java.version>
    5. 

  5. <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    6. 

  6. <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    7. 

  7. </properties>




  1. <plugin>
    2. 

  2. <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    3. 

  3. <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    4. 

  4. <configuration>
    5. 

  5. <source>1.8</source>
    6. 

  6. <target>1.8</target>
    7. 

  7. </configuration>
    8. 

  8. </plugin>


配置之后的pom.xml文件如下：




  1. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    2. 

  2. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    3. 

  3. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    4. 

  4. <groupId>Test</groupId>
    5. 

  5. <artifactId>test</artifactId>
    6. 

  6. <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    7. 

  7. <packaging>jar</packaging>
    8. 

  8. <name>test</name>
    9. 

  9. <url>http://maven.apache.org</url>
    10. 

  10. <properties>
    11. 

  11. <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    12. 

  12. <encoding>UTF-8</encoding>
    13. 

  13. <!-- 配置JDK为1.8 -->
    14. 

  14. <java.version>1.8</java.version>
    15. 

  15. <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    16. 

  16. <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    17. 

  17. </properties>
    18. 

  18. <dependencies>
    19. 

  19. <dependency>
    20. 

  20. <groupId>junit</groupId>
    21. 

  21. <artifactId>junit</artifactId>
    22. 

  22. <version>3.8.1</version>
    23. 

  23. <scope>test</scope>
    24. 

  24. </dependency>
    25. 

  25. </dependencies>
    26. 

  26. <build>
    27. 

  27. <plugins>
    28. 

  28. <!-- 配置JDK为1.8 -->
    29. 

  29. <plugin>
    30. 

  30. <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    31. 

  31. <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    32. 

  32. <configuration>
    33. 

  33. <source>1.8</source>
    34. 

  34. <target>1.8</target>
    35. 

  35. </configuration>
    36. 

  36. </plugin>
    37. 

  37. <!-- 配置打包依赖包maven-assembly-plugin -->
    38. 

  38. <plugin>
    39. 

  39. <artifactId> maven-assembly-plugin </artifactId>
    40. 

  40. <configuration>
    41. 

  41. <descriptorRefs>
    42. 

  42. <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
    43. 

  43. </descriptorRefs>
    44. 

  44. <archive>
    45. 

  45. <manifest>
    46. 

  46. <mainClass></mainClass>
    47. 

  47. </manifest>
    48. 

  48. </archive>
    49. 

  49. </configuration>
    50. 

  50. <executions>
    51. 

  51. <execution>
    52. 

  52. <id>make-assembly</id>
    53. 

  53. <phase>package</phase>
    54. 

  54. <goals>
    55. 

  55. <goal>assembly</goal>
    56. 

  56. </goals>
    57. 

  57. </execution>
    58. 

  58. </executions>
    59. 

  59. </plugin>
    60. 

  60. </plugins>
    61. 

  61. </build>
    62. 

  62. </project>


二、配置Spark依赖包


查看spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/jars目录下的jar包版本




到maven远程仓库http://mvnrepository.com中搜索对应jar包即可。




1、配置spark-core_2.11-2.1.1.jar


往pom.xml文件中添加以下配置：




  1. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core_2.11 -->
    2. 

  2. <dependency>
    3. 

  3. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    4. 

  4. <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    5. 

  5. <version>2.1.1</version>
    6. 

  6. <scope>runtime</scope>
    7. 

  7. </dependency>


为了后面打包时把依赖包也一起打包，需要把<scope>provided</scope>配置成<scope>runtime</scope>。


2、配置spark-streaming_2.11-2.1.1.jar


往pom.xml文件中添加以下配置：




  1. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming_2.11 -->
    2. 

  2. <dependency>
    3. 

  3. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    4. 

  4. <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    5. 

  5. <version>2.1.1</version>
    6. 

  6. <scope>runtime</scope>
    7. 

  7. </dependency>


为了后面打包时把依赖包也一起打包，需要把<scope>provided</scope>配置成<scope>runtime</scope>。


三、配置Spark+Kafka


1、配置spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.1.1.jar


往pom.xml文件中添加以下配置：




  1. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-kafka-0-8_2.11 -->
    2. 

  2. <dependency>
    3. 

  3. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    4. 

  4. <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    5. 

  5. <version>2.1.1</version>
    6. 

  6. </dependency>


四、pom.xml完整配置内容




  1. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    2. 

  2. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    3. 

  3. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    4. 

  4. <groupId>Test</groupId>
    5. 

  5. <artifactId>test</artifactId>
    6. 

  6. <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    7. 

  7. <packaging>jar</packaging>
    8. 

  8. <name>test</name>
    9. 

  9. <url>http://maven.apache.org</url>
    10. 

  10. <properties>
    11. 

  11. <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    12. 

  12. <encoding>UTF-8</encoding>
    13. 

  13. <!-- 配置JDK为1.8 -->
    14. 

  14. <java.version>1.8</java.version>
    15. 

  15. <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    16. 

  16. <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    17. 

  17. </properties>
    18. 

  18. <dependencies>
    19. 

  19. <dependency>
    20. 

  20. <groupId>junit</groupId>
    21. 

  21. <artifactId>junit</artifactId>
    22. 

  22. <version>3.8.1</version>
    23. 

  23. <scope>test</scope>
    24. 

  24. </dependency>
    25. 

  25. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core_2.11 -->
    26. 

  26. <dependency>
    27. 

  27. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    28. 

  28. <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    29. 

  29. <version>2.1.1</version>
    30. 

  30. <scope>runtime</scope>
    31. 

  31. </dependency>
    32. 

  32. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming_2.11 -->
    33. 

  33. <dependency>
    34. 

  34. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    35. 

  35. <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    36. 

  36. <version>2.1.1</version>
    37. 

  37. <scope>runtime</scope>
    38. 

  38. </dependency>
    39. 

  39. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming-kafka-0-8_2.11 -->
    40. 

  40. <dependency>
    41. 

  41. <groupId>org.apache.spark</groupId>
    42. 

  42. <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    43. 

  43. <version>2.1.1</version>
    44. 

  44. </dependency>
    45. 

  45. </dependencies>
    46. 

  46. <build>
    47. 

  47. <plugins>
    48. 

  48. <!-- 配置JDK为1.8 -->
    49. 

  49. <plugin>
    50. 

  50. <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    51. 

  51. <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
    52. 

  52. <configuration>
    53. 

  53. <source>1.8</source>
    54. 

  54. <target>1.8</target>
    55. 

  55. </configuration>
    56. 

  56. </plugin>
    57. 

  57. <!-- 配置打包依赖包maven-assembly-plugin -->
    58. 

  58. <plugin>
    59. 

  59. <artifactId> maven-assembly-plugin </artifactId>
    60. 

  60. <configuration>
    61. 

  61. <descriptorRefs>
    62. 

  62. <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
    63. 

  63. </descriptorRefs>
    64. 

  64. <archive>
    65. 

  65. <manifest>
    66. 

  66. <mainClass></mainClass>
    67. 

  67. </manifest>
    68. 

  68. </archive>
    69. 

  69. </configuration>
    70. 

  70. <executions>
    71. 

  71. <execution>
    72. 

  72. <id>make-assembly</id>
    73. 

  73. <phase>package</phase>
    74. 

  74. <goals>
    75. 

  75. <goal>assembly</goal>
    76. 

  76. </goals>
    77. 

  77. </execution>
    78. 

  78. </executions>
    79. 

  79. </plugin>
    80. 

  80. </plugins>
    81. 

  81. </build>
    82. 

  82. </project>


五、本地开发spark代码上传spark集群服务并运行


JavaDirectKafkaCompare.java




  1. package com.spark.main;
    2. 

  2. import java.util.HashMap;
    3. 

  3. import java.util.HashSet;
    4. 

  4. import java.util.Arrays;
    5. 

  5. import java.util.Iterator;
    6. 

  6. import java.util.Map;
    7. 

  7. import java.util.Set;
    8. 

  8. import java.util.regex.Pattern;
    9. 

  9. import scala.Tuple2;
    10. 

  10. import kafka.serializer.StringDecoder;
    11. 

  11. import org.apache.spark.SparkConf;
    12. 

  12. import org.apache.spark.api.java.function.*;
    13. 

  13. import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
    14. 

  14. import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;
    15. 

  15. import org.apache.spark.streaming.Durations;
    16. 

  16. public class JavaDirectKafkaCompare {
    17. 

  17. public static void main(String[] args) throws Exception {
    18. 

  18. /**
    19. 

  19. * setMaster("local[2]")，至少要指定两个线程，一条用于用于接收消息，一条线程用于处理消息
    20. 

  20. *  Durations.seconds(2)每两秒读取一次kafka
    21. 

  21. */
    22. 

  22. SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaDirectKafkaWordCount").setMaster("local[2]");
    23. 

  23. JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(2));
    24. 

  24. /**
    25. 

  25. * checkpoint("hdfs://192.168.168.200:9000/checkpoint")防止数据丢包
    26. 

  26. */
    27. 

  27. jssc.checkpoint("hdfs://192.168.168.200:9000/checkpoint");
    28. 

  28. /**
    29. 

  29. * 配置连接kafka的相关参数
    30. 

  30. */
    31. 

  31. Set<String> topicsSet = new HashSet<>(Arrays.asList("test"));
    32. 

  32. Map<String, String> kafkaParams = new HashMap<>();
    33. 

  33. kafkaParams.put("metadata.broker.list", "192.168.168.200:9092");
    34. 

  34. // Create direct kafka stream with brokers and topics
    35. 

  35. JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.createDirectStream(
    36. 

  36. jssc,
    37. 

  37. String.class,
    38. 

  38. String.class,
    39. 

  39. StringDecoder.class,
    40. 

  40. StringDecoder.class,
    41. 

  41. kafkaParams,
    42. 

  42. topicsSet
    43. 

  43. );
    44. 

  44. // Get the lines, split them into words, count the words and print
    45. 

  45. /**
    46. 

  46. * _2()获取第二个对象的值
    47. 

  47. */
    48. 

  48. JavaDStream<String> lines = messages.map(new Function<Tuple2<String, String>, String>() {
    49. 

  49. @Override
    50. 

  50. public String call(Tuple2<String, String> tuple2) {
    51. 

  51. return tuple2._2();
    52. 

  52. }
    53. 

  53. });
    54. 

  54. String sfzh = "432922196105276721";
    55. 

  55. JavaDStream<String> wordCounts = lines.filter(new Function<String, Boolean>(){
    56. 

  56. @Override
    57. 

  57. public Boolean call(String s) throws Exception {
    58. 

  58. // TODO Auto-generated method stub
    59. 

  59. /**
    60. 

  60. * 通过身份证号筛选出相关数据
    61. 

  61. */
    62. 

  62. if(s.contains(sfzh)){
    63. 

  63. System.out.println("比对出来的结果：" + s);
    64. 

  64. return true;
    65. 

  65. }
    66. 

  66. return false;
    67. 

  67. }
    68. 

  68. });
    69. 

  69. wordCounts.print();
    70. 

  70. // Start the computation
    71. 

  71. jssc.start();
    72. 

  72. jssc.awaitTermination();
    73. 

  73. }
    74. 

  74. }


右键Run As ------>Maven install，运行成功之后，会在target目录生成一个test-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar，把该jar包复制到LInux集群环境下的SPARK_HOME/myApp目录下：




执行命令：




  1. cd /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7;
    2. 

  2. bin/spark-submit --class "com.spark.main.JavaDirectKafkaCompare" --master local[4] myApp/test-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar;




六、附上离线Maven仓库


下载地址：  链接：http://pan.baidu.com/s/1eS7Ywme 密码：y3qz


												


											
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  5. 大数据-12-Spark+Kafka构建实时分析Dashboard
			
    转自 http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/ 0.案例概述 本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物 ...
    
			
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  6. 深度强化学习介绍   【PPT】 Human-level control through deep reinforcement learning  （DQN）
			
    这个是平时在实验室讲reinforcement learning 的时候用到PPT, 交期末作业.汇报都是一直用的这个,觉得比较不错,保存一下,也为分享,最早该PPT源于师弟汇报所做.
    
			
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  7. django ----CBV中加装饰器
			
    CBV中加装饰器 from django import views from django.utils.decorators import method_decorator def login_aut ...
    
			
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  8. mvc core2.1 Identity.EntityFramework Core ROle和用户绑定查看 (八）完成
			
    添加角色属性查看 Views ->Shared->_Layout.cshtml <div class="navbar-collapse collapse"> ...
    
			
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  9. Centos6.8 搭建Tomcat服务器
			
    Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,是一个可以提供web服务同时也支持Servlet的JSP服务器.  ...
    
			
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  10. hdu4292 Food 最大流
			
    You, a part-time dining service worker in your college’s dining hall, are now confused with a new pr ...
    
			
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