sparkstreaming消费kafka后bulk到es
不使用es-hadoop的saveToES,与scala版本冲突问题太多。
不使用bulkprocessor,异步提交,es容易oom,速度反而不快。
使用BulkRequestBuilder同步提交。
主要代码
public static void main(String[] args){
System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop");
System.setProperty("es.set.netty.runtime.available.processors", "false");
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("SendRecord");
conf.set("spark.streaming.backpressure.enabled", "true");
conf.set("spark.streaming.receiver.maxRate", "1000");
conf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", "1000");
conf.set("es.nodes", "eshost");
conf.set("es.port", "9200");
JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(2));
Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "kafkahost:9092");
kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("group.id", "sparkGroup4");
kafkaParams.put("auto.offset.reset", "latest");
kafkaParams.put("enable.auto.commit", false);
Collection<String> topics = Arrays.asList("users");
JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream = KafkaUtils.createDirectStream
(ssc, LocationStrategies.PreferConsistent(), ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams));
JavaDStream<User> kafkaDStream = stream.map(new Function<ConsumerRecord<String, String>, User>() {
@Override
public User call(ConsumerRecord<String, String> record) throws Exception {
Gson gson = new Gson();
return gson.fromJson(record.value(), User.class);
}
});
kafkaDStream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<User>>() {
@Override
public void call(JavaRDD<User> userJavaRDD) throws Exception {
userJavaRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<User>>() {
@Override
public void call(Iterator<User> userIterator) throws Exception {
TransportClient client = ESClient.getClient();
BulkRequestBuilder bulkRequestBuilder = client.prepareBulk();
Map<String, Object> map = new HashMap<>();
while(userIterator.hasNext()){
User user = userIterator.next();
map.put("name", user.getName());
map.put("age", user.getAge());
map.put("desc", user.getDescription());
IndexRequest request = client.prepareIndex("users", "info").setSource(map).request();
bulkRequestBuilder.add(request);
}
if(bulkRequestBuilder.numberOfActions() > 0){
BulkResponse bulkItemResponses = bulkRequestBuilder.execute().actionGet();
}
}
});
}
});
ssc.start();
try {
// Wait for the computation to terminate.
ssc.awaitTermination();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
ESClient:
public class ESClient {
public static TransportClient getClient(){
return Holder.client;
}
private static class Holder{
private static TransportClient client;
static{
try {
Settings setting = Settings.builder()
.put("cluster.name", "es")
.put("client.transport.sniff", false)
.put("client.transport.ping_timeout", "60s")
.put("client.transport.nodes_sampler_interval", "60s")
.build();
client = new PreBuiltTransportClient(setting);
client.addTransportAddress(new TransportAddress(new InetSocketAddress("eshost",9300)));
} catch (Exception e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}
}
sparkstreaming消费kafka后bulk到es的更多相关文章
- SparkStreaming消费kafka中数据的方式
有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark exc ...
- SparkStreaming消费Kafka,手动维护Offset到Mysql
目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在 ...
- spark-streaming集成Kafka处理实时数据
在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订 ...
- Spark streaming消费Kafka的正确姿势
前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不 ...
- [Golang] 消费Kafka的日志提交到ElasticSearch
0x0 需求 消费Kafka的日志并写入ElasticSearch供查询 0x1 依赖库 golang版Kafka客户端 https://github.com/Shopify/sarama golan ...
- SparkStreaming获取kafka数据的两种方式:Receiver与Direct
简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Dire ...
- 【Spark】SparkStreaming和Kafka的整合
文章目录 Streaming和Kafka整合 概述 使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费 步骤 一.启动Kafka集群 二.创建maven工程,导入jar包 三.创建一个k ...
- 图解SparkStreaming与Kafka的整合,这些细节大家要注意!
前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! ...
- SparkStreaming和Kafka基于Direct Approach如何管理offset实现exactly once
在之前的文章<解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式>中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Di ...
随机推荐
- 在字符串中查找id值MySQL
PHPmyadmin中sql语句 SELECT * FROM `hz_article_type` WHERE FIND_IN_SET( 5, items_id ) LIMIT 0 , 30 结果: S ...
- Flex AIR应用换肤功能(Android和IOS)
说明 换肤功能,即将整个应用的皮肤都进行更换,其实质,是动态加载swf文件的过程,而这些swf文件则有css文件编译而来. 关于换肤功能,在android和ios系统的实现方式是不同的.主要原因,是因 ...
- 4-3 xpath的用法
- Vue 设置style属性
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- 【js】vue 2.5.1 源码学习 (十) $mount 挂载函数的实现
大体思路(九) 本节内容: 1. $mount 挂载函数的实现. // 将Vue.prototype.$mount 缓存下来 ==>mountComponet(this,el) { // 组建挂 ...
- js 设置当前时间的后24小时、后一小时等相对时间
不管是设置相对当前时间有多久时间差的时间,思路:先获取当前时间的时间戳,再根据需求加减时间获得新的时间戳,然后取年月日与时分秒.实例: // 设置默认时间——先转化为毫秒数,加上 24 小时的毫秒数, ...
- vue 路由跳转前确认框,刷新浏览器页面前提示确认框
先看效果图: 1.刷新页面效果: 2.跳转路由(进入别的页面前)效果: 代码: // 路由跳转确认 beforeRouteLeave(to, from, next) { const answer = ...
- vue中 js获取图片尺寸 设置不同样式
1.JS: 请求到后端数据后 判断图片尺寸 2.HTML代码 根据设置的类型,给图片添加不同的样式 3.CSS代码 添加不同尺寸的样式
- 【t081】序列长度(贪心做法)
Time Limit: 1 second Memory Limit: 128 MB [问题描述] 有一个整数序列,我们不知道她的长度是多少(即序列中整数的个数),但我们知道在某些区间中至少有多少个整数 ...
- 阿里云 CentOS8 Repo
# CentOS-Base.repo # # The mirror system uses the connecting IP address of the client and the # upda ...