sparkstreaming的kafka010字符串分割
时间: 2023-10-07 16:04:46 浏览: 84
可以使用 Spark Streaming 对 Kafka 0.10 进行数据流处理时,需要先对数据流进行字符串分割操作。对于字符串的分割,可以使用 Java 或 Scala 语言自带的字符串分割工具,例如使用 String 类的 split() 方法或者使用正则表达式。在 Spark Streaming 中,还可以使用 DStream 对象的 flatMap() 方法对数据流进行扁平化操作,进而实现字符串分割的效果。
相关问题
sparkstreaming读取kafka实现字符串分割案例
非好的问题!针对你的问题,我们可以通过以下步骤实现字符串分割:
1. 创建一个Kafka主题并向其发送文本消息。
2. 在Spark Streaming应用程序中创建一个接收器来读取消息。
3. 使用Spark Streaming内置的DStream API将接收到的消息转换为RDD。
4. 对RDD执行map操作来对每个消息进行字符串分割。
5. 将分割后的数据保存到HDFS或NoSQL数据库中。
具体实现代码如下:
```python
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.sql import SparkSession
import json
spark = SparkSession.builder.appName("Kafka_Spark_Stream").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
ssc = StreamingContext(sc, 10)
kafka_topic = "test_topic"
kafka_broker = "localhost:9092"
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, [kafka_topic], {"metadata.broker.list": kafka_broker})
def splitMessages(msg):
message = json.loads(msg[1])
words = message.split(" ")
return words
words = kafkaStream.flatMap(lambda line: splitMessages(line))
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda x,y: x+y)
wordCounts.pprint()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
这段代码用于在Spark Streaming中读取Kafka主题中的消息并执行字符串分割操作。它通过将接收到的数据进行分割,然后统计每个单词的出现次数。最后,它会将结果打印出来供用户查看。
基于scala语言的sparkstreaming读取kafka实现字符串分割并去除字符串为"zkz"的数据案例
好的,我明白了你的要求。以下是一个基于Scala语言的Spark Streaming读取Kafka的示例代码,它实现了对字符串的分割,并过滤掉包含“zkz”的数据:
```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
object KafkaStreamingDemo {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreamingDemo").setMaster("local[*]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "localhost:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "test_group",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
val topics = Array("test")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
ssc, LocationStrategies.PreferConsistent, ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
val lines = stream.map(record => record.value)
val filteredLines = lines.filter(line => !line.contains("zkz"))
val words = filteredLines.flatMap(line => line.split(" "))
words.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}
```
这个程序首先创建了一个SparkConf对象和一个StreamingContext对象。然后,它创建了一个Kafka相关的参数对象kafkaParams和一个包含要订阅的主题的字符串数组topics。 接着,它使用KafkaUtils.createDirectStream函数从Kafka中读取数据,并且提取出字符串记录的值。然后,程序过滤了包含“zkz”的行,并使用flatMap函数将每行分割成单词。最后,程序输出这些单词。
希望能够帮助你解决问题。
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