Hello Work!!!

最新推荐文章于 2023-10-15 13:35:28 发布

原创最新推荐文章于 2023-10-15 13:35:28 发布 · 705 阅读

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本文展示了一个使用C++语言的简单程序，该程序利用标准输入输出流来显示一句问候语。通过包含cstdio头文件并定义主函数，演示了如何在控制台上输出文本。

#include<cstdio>
int main(){
    cout<<"hello work!"<<endl;
}

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Viktley

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在 Kafka 中创建一个 topic，作为一个生产者，完善程序，读取 Kafka 流数据并以 append 方式输出。通过 spark-submit 的方式运行代码文件，将输出信息保存到 /data/workspace/myshixun/project/step2/result.txt 结果文件中。代码文件中不要出现中文（包括注释），否则会导致提交任务失败。代码文件目录： /data/workspace/myshixun/project/step2/work.py Kafka 相关信息： Kafka 主目录：/opt/kafka Zookeeper 主目录：/opt/zookeeper Zookeeper 地址：localhost:2181 Kafka 输入内容：程序启动后（15s左右），请在 60 秒内写入数据，如果需要调整时间，你可以通过修改代码文件中 .awaitTermination(timeout=60) 的 timeout 指定时间。 Hello world! Hello python! Hello spark! Hello Kafka! I love bigdata.

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<think>好的，我现在需要帮助用户完善一个Kafka生产者程序，并通过Spark提交运行，将结果以追加方式保存到指定路径。用户还希望代码中避免出现中文字符。首先，我需要理清用户的需求和可能的实现步骤。首先，用户提到的是Kafka生产者程序，但后面的描述是读取Kafka流数据，这有点矛盾。通常，生产者负责发送数据，而消费者或流处理程序（如SparkStructured Streaming）才是读取数据的。可能用户可能混淆了术语，或者实际需求是使用SparkStructured Streaming来处理Kafka的数据，并将结果输出。需要确认这一点，但根据用户的问题描述，推测正确流程应该是：使用SparkStructured Streaming读取Kafka的数据流，处理后将结果以追加模式写入文件，并通过spark-submit运行。接下来，用户希望避免代码中的中文字符。之前的引用中有提到测试代码中的注释有中文，用户可能希望将注释改为英文，或者代码中不要有中文字符串。例如，用户提供的示例代码中有“开始发送数据”这样的中文输出，需要替换为英文。然后，用户提到要通过spark-submit运行，并将结果保存到指定路径。因此，代码需要是一个Spark应用，可能使用Scala或Java编写。考虑到SparkStructured Streaming通常用Scala或Java，这里可能需要编写一个Spark应用。接下来，需要考虑如何以追加模式输出。在Spark中，输出模式有append、complete、update等，对于流式处理，如果只是追加新数据，append模式是合适的。但要注意，append模式通常适用于不支持更新的sink，比如文件写入，且需要确保输出模式与sink的兼容性。另外，用户提到了保存到结果文件，需要指定路径。SparkStructured Streaming写入文件时，需要设置输出目录，并且每个微批处理的结果会以分区形式存储。可能需要使用FileStreamsink，并设置检查点位置。然后，用户提供的引用中有Kafka生产者的Java代码，但用户的需求是读取流数据，所以可能需要消费者或流处理部分的代码。之前的引用1中的生产者代码可能只是示例，用户实际需要的是处理流数据的部分。还需要考虑Kafka的配置，如bootstrapservers、反序列化类是否正确。引用2中的错误是因为反序列化器配置错误，用户需要确保使用正确的序列化器。例如，生产者和消费者需要正确设置key.serializer和value.serializer，或者消费者端使用deserializer。此外，用户提到要避免中文字符，代码中的注释或字符串不能有中文。例如，之前的示例中有System.out.println("开始发送数据");，需要改为英文，如System.out.println("Startsending data");。可能的步骤：1.编写Spark StructuredStreaming应用，从Kafka读取数据。 2.处理数据（可能不需要处理，直接写入，但用户可能需要某种处理）。3.设置输出模式为append。 4.写入结果到指定路径的文件。 5.确保代码中没有中文字符。6.打包应用并通过spark-submit提交。代码结构可能包括： -创建SparkSession-定义Kafka源，配置bootstrap servers和topic-解析数据（假设数据是字符串形式）-写入流输出到文件，使用append模式-启动流查询并等待终止需要注意的点： -Kafka的集成依赖需要正确，比如在构建工具中添加spark-sql-kafka的依赖。-输出路径需要设置正确，并且检查点位置可能也需要设置，以便支持追加模式和故障恢复。-在Spark中写入文件时，需要指定输出格式，如parquet、csv等，或者使用foreachBatch自定义写入逻辑，但Structured Streaming默认支持追加到文件。可能的代码示例（Scala）：```scalaimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectKafkaStreamProcessor{def main(args:Array[String]): Unit= {valspark =SparkSession.builder().appName("KafkaStreamApp").getOrCreate()import spark.implicits._valdf =spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "public-ip:9092").option("subscribe", "zcy").load()val query= df.selectExpr("CAST(valueAS STRING)").writeStream.outputMode("append").format("parquet") //或者其他格式，如"csv".option("path","/path/to/output").option("checkpointLocation","/path/to/checkpoint").start()query.awaitTermination()}} ```然后通过spark-submit提交，需要包含相应的依赖包，如--packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.2.0。另外，用户可能需要将结果保存为文本文件，每行追加，这种情况下可能需要使用foreachBatch方法，将每个微批处理的数据追加到文件。但Structured Streaming的文件输出默认每个批次生成新文件，用户可能需要使用其他方式，如将数据合并到单一文件，或者接受多个文件的存在。如果用户希望结果以追加方式写入单一文件，可能需要自定义sink，或者使用其他输出方式，比如写入到支持追加的存储系统如HDFS，或者使用foreachWriter。但需要注意，分布式系统中直接追加到单一文件可能存在并发问题，通常建议使用分区或接受多个文件。总结，用户的需求可能需要结合Spark StructuredStreaming从Kafka读取数据，处理后将结果以追加模式写入文件系统，确保代码无中文字符，并通过spark-submit提交。需要提供相应的代码示例和配置说明，同时注意依赖和运行命令。</think>### 解决方案以下是完整的Kafka流处理程序，通过Spark Structured Streaming读取数据并以追加模式保存到文件： ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object KafkaToFileStream { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("KafkaStreamProcessor") .master("local[*]") // Remove in cluster mode .getOrCreate() // Define Kafka source configuration val kafkaStreamDF = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "public-ip:9092") .option("subscribe", "zcy") .option("startingOffsets", "latest") .load() // Process raw Kafka records val processedDF = kafkaStreamDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)") // Define output sink with append mode val query = processedDF.writeStream .outputMode("append") .format("parquet") // Supported formats: parquet, json, csv, etc. .option("path", "/output/path") .option("checkpointLocation", "/checkpoint/path") .start() query.awaitTermination() } } ``` ### 实现要点 1. **依赖配置**：在`spark-submit`中添加Kafka集成包： ```bash spark-submit --packages org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.3.0 \ --class KafkaToFileStream \ your_application.jar ``` 2. **输出模式**： - `append`模式仅添加新数据到结果集[^1] - 支持的文件格式：Parquet（默认）、JSON、CSV等 3. **容错机制**： ```scala .option("checkpointLocation", "/checkpoint/path") ``` 用于保存偏移量和元数据，确保故障恢复后继续处理[^3] 4. **避免中文配置**： - 所有配置参数使用官方英文名称 - 日志输出使用英文（如`System.out.println("Data processing started")`） ### 常见问题排查 1. **连接失败**： ```log Caused by: java.nio.channels.UnresolvedAddressException ``` 检查`bootstrap.servers`配置的公网IP和端口可达性[^1] 2. **序列化错误**： ```log KafkaException: ... is not an instance of Serializer ``` 确认仅在生产端使用`Serializer`，消费端使用`Deserializer`[^2] 3. **文件锁冲突**： ```log Failed to acquire lock on file .lock ``` 检查多实例运行冲突或清理残留文件[^3]