Spark Streaming整合Kafka（scala）

Spark Streaming整合Kafka有两种方式：Receiver和Direct方式

两种方式的区别？

Receiver方式：接收固定时间间隔的数据（放在内存中的），使用Kafka高级的API，自动维护偏移量，达到固定的时间才进行处理，效率低并且容易丢失数据。

Direct直连方式：相当于直接连接到Kafka的分区上，使用Kafka底层的API，效率高，需要自己维护偏移量。（常用）

（1）Receiver方式

编写程序实现Receiver方式连接（KafkaReceiverStreaming.scala）

package com.fyy.spark.streaming

import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.{SparkConf, streaming}

/**
  * @Title: KafkaReceiverStreaming
  * @ProjectName SparkStreamingProject
  * @Description: Spark Streaming对接kafka的Receiver方式
  * @author fanyanyan
  */
object KafkaReceiverStreaming {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if(args.length != 4){
      System.err.println("请输入参数： <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>")
      System.exit(1)
    }
    val Array(zkQuorum,group,topics,numThreads)= args

    val sparkConf = new SparkConf()
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, streaming.Seconds(5))

    val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap

    // Spark Streaming对接Kafka
    val mess = KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap)

    // 进行词频统计（主要的代码逻辑）
    val result = mess.map(_._2).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

    result.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }

}

（2）Direct直连方式

编写代码实现Direct方式连接（KafkaDirectStreaming.scala）

package com.fyy.spark.streaming

import org.apache.commons.codec.StringDecoder
import org.apache.spark.{SparkConf, streaming}
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils

/**
  * @Title: KafkaDirectStreaming
  * @ProjectName SparkStreamingProject
  * @Description: Spark Streaming对接Kafka的Direct方式（常用）
  * @author fanyanyan
  */
object KafkaDirectStreaming {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    if(args.length != 2){
      System.err.println("请输入参数： <brokers> <topics> <group>")
      System.exit(1)
    }
    val Array(brokers,topics,group)= args

    val sparkConf = new SparkConf()
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, streaming.Seconds(5))

    val topicSet = Set(topics)
    val kafkaParams = Map(
      "metadata.broker.list" -> brokers,
      "group.id" -> group,
      // 指定偏移量
      "auto.offset.reset" -> kafka.api.OffsetRequest.SmallestTimeString
    )


    // Spark Streaming对接Kafka(Direct方式)
    val mess = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](
      ssc,kafkaParams,topicSet
    )

    // 进行词频统计（主要的代码逻辑）
    val result = mess.map(_._2).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

    result.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

  }

}

Spark Streaming集成Kafka官方网站：

http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-kafka-0-8-integration.html