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更新时间：2024-06-27 GMT+08:00
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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路

场景说明

假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。

基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能：

实时累加计算每个单词的记录总数。

“log1.txt”示例文件：

LiuYang
YuanJing
GuoYijun
CaiXuyu
Liyuan
FangBo
LiuYang
YuanJing
GuoYijun
CaiXuyu
FangBo

数据规划

Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户）。
  1. 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。
  2. 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt”的内容复制保存到“input_data1.txt”。

    在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。

  3. 创建Topic。

    {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。

    $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper {zkQuorum}/kafka --replication-factor 1 --partitions 3 --topic {Topic}

  4. 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。

    java -cp {ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic}

    其中，ClassPath除样例工程jar包路径外，还应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径，例如：/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/*:{ClassPath}

开发思路

  1. 接收Kafka中数据，生成相应DStream。
  2. 对单词记录进行分类统计。
  3. 计算结果，并进行打印。

打包项目

  • 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。
  • 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。

运行任务

在运行样例程序时需要指定<checkpointDir> <brokers> <topic> <batchTime>，其中<checkPointDir>指应用程序结果备份到HDFS的路径，<brokers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。

由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Streaming Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010”。所以在运行应用程序时，需要在spark-submit命令中添加配置项，指定Spark Streaming Kafka的依赖包路径，如--jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}")

进入Spark客户端目录，调用bin/spark-submit脚本运行代码，运行命令分别如下（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）：
  • Spark Streaming读取Kafka 0-10 Write To Print代码样例

    bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar <checkpointDir> <brokers> <topic> <batchTime>

  • Spark Streaming Write To Kafka 0-10代码样例：

    bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.JavaDstreamKafkaWriter /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar <groupId> <brokers> <topics>

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