extraClassPath配置给复制出来，并将Kafka相关jar包相对路径追加到该配置项之后，提交结构流任务时需要通过--conf 将该配置项给加上。例如：kafka相关包为kafka-clients-x.x.x.jar，kafka_2.11-x.x.x.jar，提交任务需要增加--conf spark

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Kafka同步Kafka 当前仅支持华南-广州、华东-上海一。 前提条件 业务有自己的源Kafka和目标Kafka。 源Kafka和目标Kafka实例支持的版本：目前支持2.7及以上，后续支持版本会持续更新。 源Kafka和目标Kafka实例的规格、存储空间需保持一致。 确保vpc、子网、kafka等资源充足。

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lib目录下获取。 向Kafka生产并消费数据程序 kafka-clients-*.jar flink-connector-kafka_*.jar kafka-clients-*.jar由Kafka组件发布提供，可在Kafka组件客户端或者服务端安装路径下的lib目录下获取。 f

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huawei-spring-boot-kafka-examples-2.8.1-SNAPSHOT.jar Linux环境下在目录“/opt/spring”下执行： java -jar huawei-spring-boot-kafka-examples-2.8.1-SNAPSHOT.jar 生产数据。 W

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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。 数据规划 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H

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快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量

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数据规划 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

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Client/kafka-clients-*.jar,$SPARK_HOME/jars/streamingClient/kafka_*.jar,$SPARK_HOME/jars/streamingClient/spark-streaming-kafka-*.jar --class

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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）。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark和Kafka。 本地新建文件“input_data1.txt”，将“log1.txt

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数据规划 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

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extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在服务器上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。 Spark所需jar包 所需jar包在数据工厂4.4.1war包中lib目录下，复制即可。 表1 jar包 jar包 必须 说明 ecore-1

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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。 数据规划 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H

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Flink Jar作业开发 Flink Jar作业开发基础样例 通过自定义作业与 MRS 进行交互为例进行介绍Flink Jar作业开发样例。 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 介绍将kafka数据处理后写入到OBS的操作样例。 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka

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java”内的参数无误后，将工程编译后进行打包，获取打包后的jar文件。 编译jar包详细操作可参考在Linux中调测程序。 图3 编译Kafka程序 例如打包后的jar文件为“kafka-demo.jar”。 步骤3：上传jar包及源数据 将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。

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Kafka Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理服务器。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是

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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。 数据规划 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H

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Kafka Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理服务器。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是

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最后单击“OK”完成配置。 生成jar包。 打开IntelliJ IDEA，选择“Build > Build Artifacts...”。 图6 Build Artifacts 在弹出的菜单中，选择“kafka-example:jar > Build”开始生成jar包。 图7 Build 当Event

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目录： kafka-clients-xxx.jar kafka_2.12-xxx.jar spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-token-provider-kafka-0-10_2

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目录： kafka-clients-xxx.jar kafka_2.12-xxx.jar spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar spark-token-provider-kafka-0-10_2

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1/spark/jars/streamingClient”目录： kafka-clients-0.8.2.1.jar kafka_2.10-0.8.2.1.jar spark-streaming-kafka_2.10-1.5.1.jar 由于$SPARK_HOME/lib/streaming

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