本文将介绍一个使用Spark Streaming和Kafka进行实时数据处理的示例。通过该示例,您将了解到如何使用Spark Streaming和Kafka处理实时数据流,以及如何将处理后的数据保存到MySQL数据库中。示例涵盖了从环境搭建到代码实现的全过程,帮助您快速上手实时数据处理的开发。
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Spark Streaming是Apache Spark的一个组件,用于实时流数据处理。它提供了高级别的API,可以使用类似于批处理的方式处理实时数据流。Spark Streaming可以与各种消息队列系统集成,包括Kafka、RabbitMQ等。
Kafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐量、可扩展性和可靠性。它提供了一种可持久化、分布式、分区的日志服务,用于处理实时数据流。Kafka使用发布-订阅模型,消息被发布到一个或多个主题,然后由订阅该主题的消费者进行消费。
开始之前先启动zookeeper集群和kafka集群。
这部分代码用于创建MySQL数据库和数据表,以及将从Kafka获取的数据保存到数据库中。
create database kafkademo;
创建数据表:
CREATE TABLE kafka_tb
(
`txid` varchar(255) PRIMARY KEY,
`version` varchar(255),
`connector` varchar(255),
`name` varchar(255),
`ts_ms` varchar(255),
`snapshot` varchar(255),
`db` varchar(255),
`sequence` varchar(255),
`schema` varchar(255),
`table` varchar(255),
`lsn` varchar(255),
`xmin` varchar(255)
);
这部分代码是Maven的依赖配置,用于引入所需的Spark、Kafka和MySQL相关的库。
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>8.0.26</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.18.26</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
这部分代码定义了一个Java类EntityMessage,用于将从Kafka获取的JSON数据转换为Java对象。
package com.zcs;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
/**
* @author zcs2312
* @date 2023/12/12 20:49:47
* @product_name IntelliJ IDEA
* @project_name spark-kafka
*/
@Data
public class EntityMessage implements Serializable {
private String op;
private String ts_ms;
private String transaction;
private DataItem dataItem;
@Data
public static class DataItem {
private String version;
private String connector;
private String name;
private String ts_ms;
private String snapshot;
private String db;
private String[] sequence;
private String schema;
private String table;
private String txId;
private String lsn;
private String xmin;
}
}
这部分代码用于创建、删除和修改Kafka主题的一些操作。
package com.zcs;
import org.apache.kafka.clients.admin.*;
import org.apache.kafka.common.KafkaFuture;
import org.apache.kafka.common.config.ConfigResource;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
/**
* @author zcs2312
* @date 2023/12/12 20:51:34
* @product_name IntelliJ IDEA
* @project_name spark-kafka
*/
public class KafkaTopicManager {
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