请注意,此功能在Spark 1.3中为Scala和Java API引入 简单的理解就是spark直接从kafka底层中的partition直接获取消息,相对于Receiver模式少了一步,效率更快。但是这样一来spark中的executor的工作的个数就为kafka中的partition一致,设置再多的executor都不工作,同时偏移量也需要自己维护 代码示例: object DirectTest { def...
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> <batchT...
JavaStreamingContext jssc=newJavaStreamingContext(sparkConf,newDuration(10000));//在一个Spark应用中默认只允许有一个SparkContext,默认地spark-shell已经为我们创建好了//SparkContext,名为sc。因此在spark-shell中应该以下述方式创建StreamingContext,以//避免创建再次创建SparkContext而引起错误://val ssc = new S...
例如本章节场景对应示例为“SparkStreamingKafka010JavaExample”样例,获取地址:https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src/spark-examples/sparknormal-examples/SparkStreamingKafka010JavaExample。 本地使用IDEA工具导入样例工程,等待Maven工程下载相关依赖包,具体操作可参考配置并导入样例...
一、下载依赖jar包 具体可以参考:SparkStreaming整合kafka编程 二、创建Java工程 太简单,略。 三、实际例子 spark的安装包里面有好多例子,具体路径:spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples。 JavaDirectKafkaWordCount.
注意spark2.0的scala版本已经是2.11,所以包括之前必须后面跟2.11,表示scala版本。 parkSteamingKafka类 需要注意的是引入的包路径是org.apache.spark.streaming.kafka010.xxx,所以这里把import也放进来了。其他直接看注释。 importjava.util.Arrays;importjava.util.Collection;importjava.util.HashMap;importjava.util.Hash...
例如本章节场景对应示例为“SparkStreamingKafka010JavaExample”样例。 2、本地使用IDEA工具导入样例工程,等待Maven工程下载相关依赖包,具体操作可参考考MRS开发指南(普通版_3.x)的Spark开发指南(普通模式)的“配置并导入样例工程”。 在本示例工程中,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...
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api....
(3)开启产生消息队列命令(前提创建好topic:spark(我这里是spark话题)) (4)在node3上开启mysql 在mysql地下创建bigdata数据库,进入数据库后新建wordcount表,创建相应字段即可 (5)将写好的代码打成jar包: 写代码时是要写scala语言,所以要加载好相应的插件: ...
publicclasstest{publicstaticvoidmain(Stringargs[])throwsInterruptedException{Stringtopics="topicName";SparkConfconf=newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("test");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf);sc.setLogLevel("WARN");JavaStreamingContextssc=newJavaStreamingContext(sc,Durations....