Kafka传输数据到Spark Streaming通过编写程序java、scala程序实现操作

旧城等待， 2023-10-13 13:42 43阅读 0赞

## 一、案例说明 ##

现有一电商网站数据文件，名为buyer\_favorite1，记录了用户对商品的收藏数据，数据以“\\t”键分割，数据内容及数据格式如下：  
![在这里插入图片描述][9e48744f89834021bb09f2f8ea42babc.png]

## 二、前置准备工作 ##

###### 项目环境说明 ######

Linux Ubuntu 16.04
    
    jdk-7u75-linux-x64
    
    scala-2.10.4
    
    kafka_2.10-0.8.2.2
    
    spark-1.6.0-bin-hadoop2.6

开启hadoop集群，zookeeper服务，开启kafka服务。再另开启一个窗口，在/apps/kafka/bin目录下创建一个topic。

/apps/zookeeper/bin/zkServer.sh start 
    cd /apps/kafka  
    bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

cd /apps/kafka  
    bin/kafka-topics.sh \  
    --create \  
    --zookeeper localhost:2181 \  
    --replication-factor 1 \  
    --topic kafkasendspark \  
    --partitions 1

## 三、编写程序代码创建kafka的producer ##

###### 1、新创一个文件folder命名为lib，并将jar包添加进来。（可以从我的博客主页资源里面下载） ######

###### 2、进入以下界面，移除Scala Library。 ######

![在这里插入图片描述][bb9784f564bf4c7fb6ca2807b6d2bff2.png]

###### 3、操作完成后，再点击Add Library选项 ######

![在这里插入图片描述][247c86fe0a844bbab31010a6d0890252.png]

###### 4、进入以下界面 ######

![在这里插入图片描述][f3e067a5c8d34e849b11916c964e1cc9.png]

###### 5、点击完成即可 ######

###### 6、最后创建如下项目结构的文件 ######

![在这里插入图片描述][1daa948f2ad64256b463738373934b07.png]

## 四、编写代码，运行程序 ##

编写生产者代码

package my.kafka;  
    import java.io.BufferedReader;  
    import java.io.File;  
    import java.io.FileNotFoundException;  
    import java.io.FileReader;  
    import java.io.IOException;  
    import java.util.Properties;  
    import kafka.javaapi.producer.Producer;  
    import kafka.producer.KeyedMessage;  
    import kafka.producer.ProducerConfig;  
    public class KafkaSend {
          
        private final Producer<String, String> producer;  
      
        public final static String TOPIC = "kafkasendspark";  
      
        public KafkaSend(){
          
            Properties props = new Properties();  
            // 此处配置的是kafka的端口  
            props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");  
            // 配置value的序列化类  
            props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
            // 配置key的序列化类  
            props.put("key.serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");  
            props.put("request.required.acks", "-1");  
            producer = new Producer<String, String>(new ProducerConfig(props));  
        }  
      
        void produce() {
          
            int lineNo = 1;  
            File file = new File("/data/case6/buyer_favorite1");  
            BufferedReader reader = null;  
            try {
          
                reader = new BufferedReader(new FileReader(file));  
                String tempString = null;  
      
                while ( (tempString = reader.readLine()) != null ) {
          
                    String key = String.valueOf(lineNo);  
                    String data = tempString;  
                    producer.send(new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, key, data));  
                    System.out.println(data);  
                    lineNo++;  
      
                    Thread.sleep(100);  
      
                }  
            } catch (FileNotFoundException e) {
          
                System.err.println(e.getMessage());  
            } catch (IOException e) {
          
                System.err.println(e.getMessage());  
            } catch (InterruptedException e) {
          
                System.err.println(e.getMessage());  
            }  
        }  
        public static void main(String[] args) {
          
            System.out.println("start");  
            new KafkaSend().produce();  
            System.out.println("finish");  
        }  
    }

编写消费者代码

package my.scala  
    import org.apache.spark.SparkConf  
    import org.apache.spark.streaming.StreamingContext  
    import org.apache.spark.streaming.Seconds  
    import scala.collection.immutable.Map  
    import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils  
    import kafka.serializer.StringDecoder  
    import kafka.serializer.StringDecoder  
    object SparkReceive {
          
      def main(args: Array[String]) {
          
      
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("countuser").setMaster("local")  
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))  
        ssc.checkpoint("checkpoint")  
        val topics = Set("kafkasendspark")  
        val brokers = "localhost:9092"  
        val zkQuorum = "localhost:2181"  
      
        val kafkaParams = Map[String, String](  
            "metadata.broker.list" -> brokers,  
            "serializer.class" -> "kafka.serializer.StringEncoder"  
        )  
      
      
        val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)  
        val addFunc = (currValues: Seq[Int], prevValueState: Option[Int]) => {
          
          //通过Spark内部的reduceByKey按key规约，然后这里传入某key当前批次的Seq/List,再计算当前批次的总和  
          val currentCount = currValues.sum  
          // 已累加的值  
          val previousCount = prevValueState.getOrElse(0)  
          // 返回累加后的结果，是一个Option[Int]类型  
          Some(currentCount + previousCount)  
        }  
        val result=lines.map(line => (line._2.split("\t")) ).map( row => (row(0),1) ).updateStateByKey[Int](addFunc).print()  
      
        ssc.start();  
        ssc.awaitTermination()  
      }  
    }

## 五、运行程序 ##

在Eclipse的SparkReceive类中右键并点击==>Run As==>Scala Application选项。

然后在KafkaSend类中：右键点击==>Run As==>Jave Application选项。

即可在控制窗口Console中查看输出结果为：  
![在这里插入图片描述][bebedf327e3143b7b5ccb22a6170d5ad.png]

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