StreamingContext.getOrCreate
/** */
object AppRealTime { def main(args: Array[String]): Unit = {
if (args.length < ) {
println("please input args like: seconds checkpointdir kafkaBrokerList groupId topic")
System.exit()
}
val logger = LoggerFactory.getLogger(AppRealTime.getClass) /**
* 创建StreamContext
*
* @return
*/
def createStreamingContext: StreamingContext = {
val conf = new SparkConf
//StreamingContext,里面包含SparkContext
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(args().trim.toInt))
//设置checkpoint,保存运行数据
ssc.checkpoint(args().trim) //kafka连接参数
val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> args().trim, "group.id" -> args().trim)
//指定要读取的topics
val topics = Set(args().trim) //创建directStream从kafka读取数据
val data = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics) //迭代处理数据
data.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(p => {
val conf = HBaseConfiguration.create()
//连接Connection
val hConnection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
//获取table
val click = hConnection.getTable(TableName.valueOf(Constants.HISTORY_CLICK))
val statistic = hConnection.getTable(TableName.valueOf(Constants.RESULT_STATISTIC)) try {
while (p.hasNext) {
val tuple = p.next()
val logType = tuple._1
val logVal = tuple._2
println(logType+"\t"+logVal)
logType match {
case "click" => {
val clickObj = new Click(logVal)
if (HBaseUtil.isExists(click, clickObj.getRowKey)) {
clickObj.doRepeat(statistic)
} else {
clickObj.doNoRepeat(click, statistic)
}
}
case _ => {
logger.info("msg:" + logVal)
} } }
} catch {
case ex: Exception => {
logger.error("error :", ex)
}
} finally {
click.close()
statistic.close()
hConnection.close()
}
})
})
ssc
} val ssc = StreamingContext.getOrCreate(args().trim, createStreamingContext _) ssc.start()
ssc.awaitTermination() } }
经过粗略的实验(一个分区)发现,使用了这个方法之后可以实现不丢失数据
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