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
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。
阅读全文