使用spark Streaming对接kafka
时间: 2023-02-07 18:32:52 浏览: 81
可以使用 Apache Spark Streaming 库来从 Apache Kafka 消息队列中读取数据。首先,需要在 pom.xml 文件中添加 Spark Streaming 和 Kafka 的依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId>
<version>2.4.7</version>
</dependency>
```
然后,在代码中可以使用 KafkaUtils 类的 createDirectStream 方法来创建一个 DStream,该 DStream 会从 Kafka 中读取数据。示例代码如下:
```
// 创建 Spark 上下文
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreaming").setMaster("local[*]")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
// Kafka 配置信息
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "spark-streaming-group",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
// 要从哪些主题中读取数据
val topics = Array("test")
// 创建 DStream
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
ssc,
PreferConsistent,
Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
// 处理数据
val lines = stream.map(record => (record.key, record.value))
lines.print()
// 启动流处理程序
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
在这段代码中,Kafka 的配置信息存储在 kafkaParams 变量中,包括 Kafka 服务器地址、序列化器类型、消费组 ID 等。topics 变量则存储了要从哪些主题中读取数据。最后