一. Spark streaming整合Kafka概述1.1 Maven配置对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,将您的流应用程序与以下工件链接(参见主编程指南中的链接部分获取更多信息)。 groupId = org.apache.spark artifa…
anotherhost:9092")// Define which topics to read fromval topics=Set("sometopic","anothertopic")// Create the direct stream with the Kafka parameters and topicsval kafkaStream=KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](streamingContext...
而0-8里除了direct还有一个reciver方法 */ object _05SparkStreamingKafkaDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("test1").setMaster("local[2]") .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") //获取上下文对象...
版本号: maven3.5.0 scala IDE for Eclipse:版本(4.6.1) spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 kafka_2.11-0.8.2.1 JDK1.8 基础环境: Maven3.5.0安装与配置+Eclipse应用 Maven下载项目依赖jar包和使用
1:maven依赖 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11 version = 2.3.2 1. 2. 3. 2:Sparkstreaming+kafka 2.1:创建stream 包括结合kafka和从外部恢复偏移量 初始化StreamingContext 方式1:sparkconf val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) ...
Spark Streaming 原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到 Spark Streaming 的 Maven 工件中,而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行,因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外,我们还需要有可用的 CPU 核心来...
如何进行Kafka数据源连接?1、在maven添加依赖 groupId=org.apache.spark artifactId= spark-streaming-kafka_2.10version= 1.5.1 2、使用第三方工具类创建输入DStream JavaPairReceiverInputDStream<String, String> kafkaStream =KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-...
Spark Streaming 是 Spark Core API 的扩展,它支持弹性的,高吞吐的,容错的实时数据流的处理。数据可以通过多种数据源获取,例如 Kafka,Flume,Kinesis 以及 TCP sockets,也可以通过例如 map,reduce,join,window 等的高级函数组成的复杂算法处理。最终,处理后的数据可以输出到文件系统,数据库以及实时仪表盘中。事实上,...
二、Spark Streaming 整合kafka步骤 1、引入依赖 对于使用SBT / Maven项目定义的Scala / Java应用程序,将流式应用程序与以下artifact链接 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11 version = 2.4.0 不要手动添加对org.apache.kafka的依赖(例如kafka-clients)。该spark-streaming-...
.kafka.common.serialization.StringDeserializer");kafkaParams.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");JavaInputDStream<ConsumerRecord<Object,Object>>lines=KafkaUtils.createDirectStream(ssc,LocationStrategies.PreferConsistent(),ConsumerStrategies.Subscribe(topicsSet,kafka...