spark_to_kakfa
package kafka import java.io.InputStream
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Date, HashMap, Properties} import com.google.gson.JsonObject
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession object ExpandTimes {
val prop = new Properties()
val is: InputStream = this.getClass().getResourceAsStream("/conf.properties")
prop.load(is)
val ENVIRONMENT_SETING = "expandtimes_brokers_prd"
private val brokers = prop.getProperty(ENVIRONMENT_SETING)
// Zookeeper connection properties
private val props = new HashMap[String, Object]()
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokers)
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
private val producer = new KafkaProducer[String, String](this.props) def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("ExpandTimes")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate()
val date = new Date(new Date().getTime - 86400000L)
val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
val statisDate = dateFormat.format(date)
val querySql1 = "select member_id,times from sospdm.tdm_rpt_sign_expand_great_seven_d where statis_date = " + statisDate
val resultDF1 = spark.sql(querySql1)
if(!ENVIRONMENT_SETING.contains("prd")){
resultDF1.show(10)
}
resultDF1.rdd.foreach(row => {
val member_id: String = row.getAs[String]("member_id").toString()
val times: Int = row.getAs[Int]("times").toInt
val json = new JsonObject()
json.addProperty("memberId", member_id).toString
json.addProperty("times", times).toString
kafkaProducerSend(json.toString)
}) def kafkaProducerSend(args: String) {
if (args != null) {
val topic = "sign_status_count"
val message = new ProducerRecord[String, String](topic, null, args)
producer.send(message)
}
}
}
}
spark_to_kakfa的更多相关文章
随机推荐
- 协方差(Covariance)
统计学上用方差和标准差来度量数据的离散程度 ,但是方差和标准差是用来描述一维数据的(或者说是多维数据的一个维度),现实生活中我们常常会碰到多维数据,因此人们发明了协方差(covariance),用来度 ...
- Java【初识篇】语言概述
什么是计算机语言 语言:是人与人之间用于沟通的一种方式.例如:中国人与中国人用普通话沟通.而中国人要和英国人交流,就要学习英语.计算机语言(编程语言):人与计算机交流的方式.如果人要与计算机交流,那么 ...
- Linux(1)-卸载挂载分区
> df -lh > fuser -m -v /dev/mapper/autovg-autolv > fuser -m -k -v /dev/mapper/autovg-autolv ...
- cacti报警邮件的设置
众所周知,用Linux系统自带的sendmail发送邮件是有限制的,可能对有些邮箱无法正常发送,导致报警邮件不能够及时发送到,因此就可能会产生不必要的麻烦!对此,我们可以用其他方法来发送邮件,就是在c ...
- 分布式监控系统开发【day38】:报警自动升级代码解析及测试(八)
一.报警自动升级代码解析 发送邮件代码 def action_email(self,action_obj,action_operation_obj,host_id,trigger_data): ''' ...
- HDU 6108(整除判断 数学)
题意是求在给定的 P 进制下,满足条件的数字 B 有多少.条件:若任何一个数的各位数字之和能被 B 整除,则该数可被 B 整除. 在 p 进制下,每个正整数都可以都可以表示为:a0*p^0 + a1* ...
- 记事本:CSS
css更多的是一种用来修饰HTML的语言 CSS的三种引入方式 1.行内样式:一般不会这样写,如果想选择某一个,可以用之后内部样式中更加详细的选中方式 行内的优先级最高 <p style=&qu ...
- 第五节,python基本语法
1.类(Class) Python中的类的概念与其它语言类似,比较特殊的是protected和private在python中没有明确的限制,通常的惯例是用单下划线_表示protected,用双下划线开 ...
- LeetCode第十三题-将罗马数字转化为数字
问题简介:将输入的String类型的罗马数字转化为int数值 问题详解:罗马数字由七个不同的符号表示:I,V,X,L,C,D和M 符号-数值 I - 1 V - 5 X -10 L - 50 C - ...
- CF1119A Ilya and a Colorful Walk
题目地址:CF1119A Ilya and a Colorful Walk \(O(n^2)\) 肯定过不掉 记 \(p_i\) 为从下标 \(1\) 开始连续出现 \(i\) 的个数 那么对于每一个 ...