如何实现Spark Streaming和Kafka整合

本篇文章为大家展示了如何实现Spark Streaming和Kafka整合,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

最近完成了Spark Streaming和Kafka的整合工作,耗时虽然不长,但是当中还是遇到了不少的坑,记录下来,大家方便绕行。

先说一下环境:

Spark 2.0.0    kafka_2.11-0.10.0.0

之前的项目当中,已经在pom当中添加了需要的Spark Streaming的依赖,这次只需要添加Spark Streaming Kafka的以来就行了,问题来了。首先是我之前添加的Spark Streaming的依赖:

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
      <version>2.0.0</version>
    </dependency>

然后是找到的spark streaming对kafka的支持依赖:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>

请注意2个version部分,好像差的有点多。不管了,照着例子写写看,果然报了各种class not found的错误。基本可以判断是版本差异造成的问题。

可是,在http://mvnrepository.com上找不到更高版本的依赖怎么办呢?

考虑了一下,只有一个办法了,下载spark源码,自行编译打包需要的jar包。

在github上找到spark项目,clone下来,懒病又犯了,也没仔细看当中的说明,直接就clean compile等等。结果又是各种报错。好吧,好好看看吧,github上给了个地址:http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html,照着做就没问题了。

然后把项目当中pom里面对streaming kafka的依赖删掉,引入我们自己生成的jar包:

spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar

然后贴上代码:

    val conf = new SparkConf().setAppName(“kafkastream”).setMaster(“spark://master:7077”).
      set(“spark.driver.host”, “192.168.1.142”).
      setJars(List(“/src/git/msgstream/out/artifacts/msgstream_jar/msgstream.jar”,
        “/src/git/msgstream/lib/kafka-clients-0.10.0.0.jar”,
        “/src/git/msgstream/lib/kafka_2.11-0.10.0.0.jar”,
        “/src/git/msgstream/lib/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar”))
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))

    val topics = List(“woozoom”)
    val kafkaParams = Map((“bootstrap.servers”, “master:9092,slave01:9092,slave02:9092”),
      (“group.id”, “sparkstreaming”), (“key.deserializer”, classOf[StringDeserializer]),
      (“value.deserializer”, classOf[StringDeserializer]))
    val preferredHosts = LocationStrategies.PreferConsistent
    val offsets = Map(new TopicPartition(“woozoom”, 0) -> 2L)

    val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      preferredHosts,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, offsets))

    lines.foreachRDD(rdd => {
      rdd.foreach(x => {
        println(x)
      })
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

上面标红的部分,是需要注意的,而这些本来我也是不会写的,后来去到spark源码找到test代码

/src/git/spark/external/kafka-0-10/src/test/scala/org/apache/spark/streaming/kafka010/DirectKafkaStreamSuite.scala

测试,通过!!!

上述内容就是如何实现Spark Streaming和Kafka整合,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注云搜网行业资讯频道。


【AD】美国洛杉矶/香港/日本VPS推荐,回程电信CN2 GIA线路,延迟低、稳定性高、免费备份_搬瓦工

【AD】炭云:36元/年/1GB内存/20GB SSD空间/500GB流量/5Gbps端口/KVM/香港/国际线路LUMEN