基于scala语言的sparkstreaming读取kafka实现字符串分割并将结果保存至mysql案例

时间: 2024-05-11 11:16:07 浏览: 111
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Spark-Streaming+Kafka+mysql实战示例

Sure, 我可以回答你的问题。 对于基于scala语言的sparkstreaming读取kafka实现字符串分割并将结果保存至mysql案例, 首先你需要引入相关的库, 如 kafka 和 mysql 相关的库。然后你需要编写一个sparkstreaming的应用程序,用来读取kafka的流,并对每行记录进行处理。具体流程如下: 1. 导入依赖库: ```scala import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql._ import java.util.Properties import scala.collection.JavaConversions._ ``` 2. 定义处理函数,用来对接收到的每个消息进行处理: ```scala def processRecord(record: String): (String, String) = { val data = record.split(",") val id = data(0) val message = data(1) return (id, message) } ``` 3. 配置Kafka Consumer参数: ```scala 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) ) ``` 其中,“bootstrap.servers”是kafka的服务地址,”group.id”是kafka的消费组id,”auto.offset.reset”是从哪个偏移量开始消费,”enable.auto.commit”表示是否自动提交消费位移。 4. 创建Spark Streaming Context: ```scala val sparkConf = new SparkConf().setAppName("kafka-streaming-example").setMaster("local[*]") val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5)) ``` 其中setAppName是给Spark应用程序命名,setMaster是指定运行模式。 5. 创建DStream,连接kafka主题: ```scala val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String]( ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](Seq("test-topic"), kafkaParams) ).map(record => processRecord(record.value())) ``` 其中,“test-topic”是kafka主题名。 6. 将DStream中的数据保存至mysql: ```scala stream.foreachRDD((rdd: RDD[(String, String)]) => { // 转换为DataFrame val df = rdd.toDF("id", "message") // 将数据保存至mysql val prop = new Properties() prop.put("user", "root") prop.put("password", "root") prop.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") df.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/testdb", "test", prop) }) ``` 其中,“testdb”是mysql数据库名,“test”是表名。prop是用来配置mysql数据库的连接参数,通过write方法将DataFrame中的数据写入mysql表中。 以上就是基于scala语言的sparkstreaming读取kafka实现字符串分割并将结果保存至mysql的案例了。希望我的回答能够帮到你。
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