IDEA Spark Streaming Kafka数据源-Consumer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Minutes, Seconds, StreamingContext}
object DStream_Kafa_Consumer {
def main(args: Array[String]): Unit = { val sc=new SparkConf().setAppName("kafaCountWord").setMaster("local[2]")
val ssc=new StreamingContext(sc,Seconds())
ssc.checkpoint("file:///usr/local2/spark/mycode/kafa/checkpoint")
val zookeeperServer="localhost:2181"//zookeeper服务器地址(默认的)
val group="soyo_kafa_group"
val topics="wordsender"
val num= //每个topic的分区数
val topicMap=topics.split(",").map((_,num.toInt)).toMap
val lines=KafkaUtils.createStream(ssc,zookeeperServer,group,topicMap).map(_._2) val words=lines.flatMap(_.split(" "))
val wordCounts=words.map(x=>(x,)).reduceByKeyAndWindow(_+_,_-_,Minutes(),Seconds(),)
// val wordCounts_2=words.map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
wordCounts.print()
// wordCounts_2.print(200)
ssc.start()
ssc.awaitTermination } }
结果:需要Kafka-Producer程序输入数据
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Time: 1508230980000 ms
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(4,61)
(8,69)
(6,66)
(0,70)
(2,61)
(7,69)
(5,61)
(9,74)
(3,62)
(1,72)
-------------------------------------------
Time: 1508230990000 ms
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(4,61)
(8,69)
(6,66)
(0,70)
(2,61)
(7,69)
(5,61)
(9,74)
(3,62)
(1,72)
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