Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java）

功能介绍

在Spark应用中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，或将数据写入Kafka0-10。

Streaming读取Kafka0-10代码样例

下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount。

/**
  * 从Kafka的一个或多个主题消息。
  * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。
  * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
  * <topics>是要消费的一个或多个kafka主题的列表
  * <batchTime>是Spark Streaming批次持续时间（以秒为单位）。
 */
public class KafkaWordCount
{
  public static void main(String[] args) {
    JavaStreamingContext ssc = createContext(args);
    //启动Streaming系统。
    ssc.start();
    try {
      ssc.awaitTermination();
    } catch (InterruptedException e) {
    }
  }

  private static JavaStreamingContext createContext(String[] args) {
    String checkPointDir = args[0];
    String brokers = args[1];
    String topics = args[2];
    String batchTime = args[3];

    // 新建一个Streaming启动环境。
    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount");
    JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(Long.parseLong(batchTime) * 1000));

    //配置Streaming的CheckPoint目录。
    //由于窗口概念的存在，此参数是必需的。
    ssc.checkpoint(checkPointDir);

    // 获取kafka使用的topic列表。
    String[] topicArr = topics.split(",");
    Set<String> topicSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(topicArr));
    Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap();
    kafkaParams.put("bootstrap.servers", brokers);
    kafkaParams.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    kafkaParams.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    kafkaParams.put("group.id", "DemoConsumer");
    LocationStrategy locationStrategy = LocationStrategies.PreferConsistent();
    ConsumerStrategy consumerStrategy = ConsumerStrategies.Subscribe(topicSet, kafkaParams);

    // 用brokers and topics新建direct kafka stream
    //从Kafka接收数据并生成相应的DStream。
    JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, locationStrategy, consumerStrategy);

    // 获取每行中的字段属性。
    JavaDStream<String> lines = messages.map(new Function<ConsumerRecord<String, String>, String>() {
      @Override
      public String call(ConsumerRecord<String, String> tuple2) throws Exception {
        return tuple2.value();
      }
    });

    // 汇总计算字数的总时间。
    JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = lines.mapToPair(
        new PairFunction<String, String, Integer>() {
       @Override
          public Tuple2<String, Integer> call(String s) {
            return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
          }
        }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
      @Override
      public Integer call(Integer i1, Integer i2) {
        return i1 + i2;
      }
    }).updateStateByKey(
        new Function2<List<Integer>, Optional<Integer>, Optional<Integer>>() {
          @Override
          public Optional<Integer> call(List<Integer> values, Optional<Integer> state) {
            int out = 0;
            if (state.isPresent()) {
              out += state.get();
            }
            for (Integer v : values) {
              out += v;
            }
            return Optional.of(out);
          }
        });

    // 打印结果
    wordCounts.print();
    return ssc;
  }
}

Streaming Write To Kafka 0-10样例代码

下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples.DstreamKafkaWriter。

建议使用新的API createDirectStream代替旧的API createStream进行应用程序开发。旧的API仍然可以使用，但新的API性能和稳定性更好。

/**
 * 参数解析:
 * <groupId>为客户的组编号。
 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。
 * <topic>为Kafka中订阅的主题。
 */
public class JavaDstreamKafkaWriter {

  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    if (args.length != 3) {
      System.err.println("Usage: JavaDstreamKafkaWriter <groupId> <brokers> <topic>");
      System.exit(1);
    }

    final String groupId = args[0];
    final String brokers = args[1];
    final String topic = args[2];

    SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWriter");

    // 填写Kafka的properties。
    Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<String, Object>();
    kafkaParams.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    kafkaParams.put("key.deserializer" , "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
    kafkaParams.put("value.serializer" , "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer");
    kafkaParams.put("key.serializer" , "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    kafkaParams.put("bootstrap.servers", brokers);
    kafkaParams.put("group.id", groupId);
    kafkaParams.put("auto.offset.reset", "smallest");

    // 创建Java Spark Streaming的Context。
    JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.milliseconds(500));

    // 填写写入Kafka的数据。 
    List<String> sentData = new ArrayList();
    sentData.add("kafka_writer_test_msg_01");
    sentData.add("kafka_writer_test_msg_02");
    sentData.add("kafka_writer_test_msg_03");

    // 创建Java RDD队列。 
    Queue<JavaRDD<String>> sent = new LinkedList();
    sent.add(ssc.sparkContext().parallelize(sentData));

    // 创建写数据的Java DStream。 
    JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent);

    // 写入Kafka。
    JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream).writeToKafka(
        JavaConverters.mapAsScalaMapConverter(kafkaParams).asScala(),
        new Function<String, ProducerRecord<String, byte[]>>() {
          public ProducerRecord<String, byte[]> call(String s) throws Exception {
            return new ProducerRecord(topic, s.toString().getBytes());
          }
        });

    ssc.start();
    ssc.awaitTermination();
  }
}