使用Java编写Spark Streaming应用程序（附源代码）

最新推荐文章于 2025-05-12 11:03:42 发布

m18432106

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文章标签： kafka spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m18432106/article/details/129545145

文章介绍了如何使用Java编写SparkStreaming应用程序，包括导入Spark和SparkStreaming的依赖，创建SparkStreaming上下文，定义从Kafka读取数据的源，处理数据流以及将结果通过WebSocket输出到前端的过程。

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使用Java编写Spark Streaming应用程序的基本步骤：

导入必要的依赖项

您需要在项目中添加必要的依赖项，以便使用Spark和Spark Streaming的API。例如，您可以添加以下依赖项到您的Maven项目中：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
    <version>3.1.2</version>
</dependency>

创建Spark Streaming上下文

在应用程序中，您需要创建一个Spark Streaming上下文对象。您可以使用以下代码创建一个本地的Spark Streaming上下文对象：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("MyStreamingApp").setMaster("local[*]");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

在上面的代码中，我们创建了一个名为"MyStreamingApp"的应用程序，使用本地模式运行，使用1秒的批处理间隔。

定义数据源

您需要定义一个数据源，从中读取流式数据。您可以使用Spark Streaming提供的API来读取数据流。例如，您可以使用以下代码从Kafka主题中读取数据流：

Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("group.id", "my-group");
kafkaParams.put("auto.offset.reset", "latest");
kafkaParams.put("enable.auto.commit", false);

Collection<String> topics = Arrays.asList("my-topic");
JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream =
  KafkaUtils.createDirectStream(
    jssc,
    LocationStrategies.PreferConsistent(),
    ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams)
  );

在上面的代码中，我们定义了一个从名为"my-topic"的Kafka主题中读取数据流的数据源，并使用了一些Kafka参数，例如"bootstrap.servers"和"group.id"。

处理数据流

您需要对数据流执行一些实时处理。您可以使用Spark Streaming的API来实现数据处理逻辑。例如，以下代码从数据流中过滤出包含特定单词的记录：

JavaDStream<String> lines = stream.map(ConsumerRecord::value);
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());
JavaDStream<String> filteredWords = words.filter(x -> x.contains("hello"));

在上面的代码中，我们将数据流中的记录映射为字符串，然后将字符串拆分为单词，并过滤出包含"hello"的单词。

输出结果

最后，您需要将结果发送到前端以进行实时数据展示。您可以使用WebSocket或其他实时通信协议来实现此目的。例如，以下代码将过滤后的单词发送到WebSocket客户端：

filteredWords.foreachRDD(rdd -> {
    rdd.foreachPartition(partitionOfRecords -> {
        // Initialize WebSocket client
        WebSocketClient client = new WebSocketClient();

        // Connect to WebSocket server
        client.connect();

        // Send filtered words to WebSocket client
        while (partitionOfRecords.hasNext()) {
            String word = partitionOfRecords.next();
            client.send(word);
        }

        // Close WebSocket client
        client.close();
    });
});

在上面的代码中，可以使用Spark Streaming的"foreachRDD"操作将过滤后的单词发送到WebSocket客户端。使用WebSocketClient库来初始化和连接到WebSocket服务器，并使用"send"方法将单词发送到客户端。