//1.先打开zookeeper（3台）
zkServer.sh start
//2.在打开kafka(3台)
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
//3.创建生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hou-01:9092 --topic wc
//4.控制台输入任意单词
IDEA添加依赖
org.apache.spark
spark-streaming-kafka-0-8_2.11
${spark.version}
1.0版本单词计数
package day08
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Milliseconds, StreamingContext}
/*
需求：kafka消费数据到sparkStreaming计算
*/
object KafkaWordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建StreamingContext
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(“kafkaWordCount”).setMaster(“local[2]”)
val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(conf,Milliseconds(2000))
//2.接入kafka数据源(如何访问kafka集群？zookeeper)
val zkQuorm: String = “192.168.64.111,192.168.64.112,192.168.64.113”
//访问组
val groupID = “g1”
//访问主题
val topic: Map[String, Int] = MapString,Int
//创建Dstream
val kafkaStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils
.createStream(ssc,zkQuorm,groupID,topic)
//3.处理数据
val data: DStream[String] = kafkaStream.map(_._2)
//4.启动streaming程序
val r: DStream[(String, Int)] = data.flatMap(.split(" ")).map((,1)).reduceByKey(+)
r.print()
ssc.start()
//5.关闭资源
ssc.awaitTermination()
}
}
结果
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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最后
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