sparkstreaming读取kafka案例

Sure, 我可以回答您关于SparkStreaming读取kafka案例的问题。

SparkStreaming通过集成Kafka来实现从Kafka中读取数据流，下面是一个实现的案例：

1.首先，在工程中加入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

2.然后，创建Kafka配置对象和SparkStreaming上下文对象。

import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe

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 ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

3.接下来，通过SparkStreaming读取Kafka数据流，并对数据流进行处理。

val topics = Array("test")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

stream.map(record => (record.key, record.value))
      .filter(x => x._2.contains("error"))
      .map(_._2.split(" ")(1))
      .foreachRDD(rdd => {
          rdd.foreachPartition(records => {
              val jedis = new Jedis("localhost")
              records.foreach(record => {
                jedis.incr(record)
              })
              jedis.close()
            })
      })

4.最后，启动SparkStreaming程序。

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这就是一个简单的SparkStreaming读取Kafka数据流的实现案例。

希望我的回答对您有所帮助！