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

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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。