Spark Structured Streaming样例程序开发思路

在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming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。

StructuredStreaming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）。

确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。
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 1 --topic {Topic}
启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。
{ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。

java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath} com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCountProducer {BrokerList} {Topic} {messagesPerSec} {wordsPerMessage}

由于Spark Structured 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“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$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 "${files[*]}")
用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class not found异常。

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）：

运行Java或Scala样例代码：
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/SparkStructuredStreamingScalaExample-1.0.jar <brokers> <subscribe-type> <topic> <checkpointDir>

其中配置示例如下：
```
如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。
```
运行Python样例代码：

运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到streamingClient010/目录下。

bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") /opt/female/SparkStructuredStreamingPythonExample/KafkaWordCount.py <brokers> <subscribe-type> <topic> <checkpointDir>