Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala） 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

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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从Kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。

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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

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Flink Kafka样例程序（Java） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink

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kerList>指Kafka服务器IP地址。 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“$SPARK_HOME/lib”，而Spark Streaming Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/lib/

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Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应

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Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应

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Spark Scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应

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Spark scala API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： SparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的scala应

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Scala样例代码 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

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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序 Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java） Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala）

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Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序 Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Java） Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序（Scala）

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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。

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Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 使用Structured Streaming，从kafka中读取广告请求数据、广告展示数据、广告点击数据，实时获取广告有效展示统计数据和广告有效点击统计数据，将统计结果写入kafka中。

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初始化导入存量数据通常由Spark作业来完成，由于初始化数据量通常较大，因此推荐使用API方式给充足资源来完成。 对于批量初始化后需要接Flink或Spark流作业实时写入的场景，一般建议通过对上有消息进行过滤，从一个指定的时间范围开始消费来控制数据的重复接入量（例如Spark初始化完成后，

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在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户） 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark2x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

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在kafka中生成模拟数据（需要有Kafka权限用户） 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark2x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

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//创建表示来自kafka的输入行流的DataSet。 val lines = spark .readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", bootstrapServers)

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