import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} object StreamingKafkaApp02 { def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreamingKafkaApp02") val ssc = new StreamingContext...
然后把项目当中pom里面对streaming kafka的依赖删掉,引入我们自己生成的jar包: spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar 1. 然后贴上代码: val conf = new SparkConf().setAppName("kafkastream").setMaster("spark://master:7077"). set("spark.driver.host", "192.168.1.142"). setJars(Lis...
Spark streaming集成kafka主要需要:spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar包。 2、集成相关jar包 $ cp external/kafka/target/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar /opt/cdh-5.3.6/spark-1.3.0-bin-2.5.0-cdh5.3.6/externalLibs/ $ cp libs/kafka_2.10-0.8.2.1.jar libs/kafka-clients-0.8.2.1.jar lib...
-rw-r--r--. 1 root root 946811 Mar 20 16:02 kafka-clients-0.10.2.0.jar -rw-r--r--. 1 root root 190413 Mar 20 14:51 spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.3.0.jar 2).Producer(生产者) importjava.util.HashMapimportorg.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer,ProducerConfig,Producer...
和其他Spark应用程序一样,Spark Streaming应用也可以用spark-submit来启动。 需要将依赖的spark-streaming-kafka-0.8_2.11以及该JAR包的依赖包都需要打入应用所在的JAR包中。并且要保证运行环境中提供了spark-core_2.11以及spark-streaming_2.11。 也可以使用spark-submit的--jars参数引入依赖的spark-streaming-kafka-0-8...
(2)分别在三台主机上开启kafka (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: ...
因为Spark Streaming集成Kafka的jar包并未打到程序包里,所以spark-submit启动的时候需要通过--packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.2.0添加该jar包,第一次会先去下载jar包,速度会稍慢,第二次就可以直接使用了,详细命令如下:
在本案例中,假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要,开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。 本案例基本操作流程如下所示: 创建MRS集群。 准备应用程序。 上传Jar包及源数据。 运行作业并查看结果。 场景描述
(1) 导入kafka的Spark Streaming整合包 (2) 创建DStream 需要注意的几点: 1) kafka的topic和partition并不和SS生成的RDD的partition相对应,所以上面代码中topicMap里增加threads只能增加使用一个receiver消费这个topic的线程数,它并不能增加Spark处理数据的并行数,因为每个input DStream在一个worker机器上只创建一个接受...