JAVA spark streaming写入kafka
时间: 2023-08-11 22:08:24 浏览: 66
在Java中使用Spark Streaming将数据写入Kafka的步骤如下:
1. 首先,确保你已经在项目中导入了Spark和Kafka的依赖项。
2. 创建一个`JavaStreamingContext`对象,指定Spark Streaming的运行环境和批处理间隔。
```java
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaStreamingExample");
JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(sparkConf,
相关问题
spark读取oracle写入kafka,sparkStreaming读取kafka写入hive表
可以按照以下步骤实现:
1. 首先,需要在Spark中使用JDBC连接Oracle数据库,读取数据。可以使用以下代码:
```scala
val jdbcUrl = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL"
val jdbcUsername = "username"
val jdbcPassword = "password"
val jdbcDriverClass = "oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", jdbcUsername)
connectionProperties.put("password", jdbcPassword)
connectionProperties.put("driver", jdbcDriverClass)
val oracleDF = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)
```
2. 接下来,将数据写入Kafka。可以使用以下代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger
val kafkaBrokers = "localhost:9092"
val kafkaTopic = "topic_name"
val kafkaDF = oracleDF.select(to_json(struct("*")).alias("value"))
.selectExpr("CAST(NULL AS STRING) AS key", "value")
.writeStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
.option("topic", kafkaTopic)
.trigger(Trigger.ProcessingTime("10 seconds"))
.start()
```
3. 最后,使用Spark Streaming从Kafka读取数据,并将其写入Hive表。可以使用以下代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder
.appName("KafkaToHive")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val kafkaBrokers = "localhost:9092"
val kafkaTopic = "topic_name"
val schema = new StructType().add("column_name", StringType)
val kafkaDF = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", kafkaBrokers)
.option("subscribe", kafkaTopic)
.option("startingOffsets", "earliest")
.load()
.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data"))
.select("data.*")
kafkaDF.writeStream
.outputMode("append")
.foreachBatch { (batchDF, _) =>
batchDF.write.mode("append").insertInto("hive_table")
}
.start()
.awaitTermination()
```
注意:在执行代码之前,需要先在Hive中创建相应的表,以便可以将数据写入其中。
sparkstreaming结合kafka
Spark Streaming是一个用于实时数据处理的强大工具,而Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。将它们结合使用可以实现高效的实时数据处理。下面是一个简单的Spark Streaming结合Kafka的例子:
```python
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
from pyspark.streaming import StreamingContext
from kafka import KafkaProducer
# 创建一个KafkaProducer对象
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
# 创建一个StreamingContext对象
ssc = StreamingContext(sparkContext, 1)
# 创建一个DStream对象
kafkaStream = KafkaUtils.createStream(ssc, 'localhost:2181', 'test-consumer-group', {'test': 1})
# 对DStream进行处理
lines = kafkaStream.map(lambda x: x[1])
counts = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)
# 将结果写入到Kafka中
counts.foreachRDD(lambda rdd: rdd.foreach(lambda x: producer.send('output', str(x[0]) + ':' + str(x[1]))))
# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
```
上述代码中,我们首先创建了一个KafkaProducer对象,然后创建了一个StreamingContext对象,接着使用KafkaUtils.createStream()方法创建了一个DStream对象,对DStream进行处理后,将结果写入到Kafka中。最后启动StreamingContext即可。