解决:IDEA中kafka.serializer.StringDecoder导入报红的问题

在Spark Streaming项目中,当使用kafka.serializer.StringDecoder时遇到导入报红问题,针对kafka版本0.9.0.0和spark-streaming-kafka-0-8_2.11的不兼容。解决方法包括手动添加相关依赖或更改Kafka版本为0.8.2.1以避免冲突,调整后程序可正常运行。

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解决:IDEA中kafka.serializer.StringDecoder导入报红的问题

kafka版本为0.9.0.0;spark-streaming-kafka-0-8_2.11

在sparkstreaming 整合 kafka时,采用direct方法。在StringDecoder手动导入kafka.serializer.StringDecoder时,一直报红。

解决方法一:手动在代码头部添加

import _root_.kafka.serializer.StringDecoder

解决方法二:暂时删除之前创建的java->com.imooc.kafka文件夹,因为会有冲突,删除后未报错

代码如下:

package com.imooc.spark

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import _root_.kafka.serializer.StringDecoder

/**
  * Spark Streaming对接Kafka的方式二
  */
object KafkaDirectWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if(args.length != 2){
      System.err.println("Usage:KafkaDirectWordCount <brokers> <topics>")
      System.exit(1)
    }

    val Array(brokers,topics) = args
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaReceiverWordCount").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))

    val topicsSet = topics.split(",").toSet
    val kafkaParams = Map[String,String]("metadata.broker.list"-> brokers)

    //TODO...Spark Streaming如何对接Kafka
    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder](ssc,kafkaParams,topicsSet)

    messages.map(_._2).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

}

运行后产生错误

Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: kafka.cluster.BrokerEndPoint cannot be cast to kafka.cluster.Broker
at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaClusterKaTeX parse error: Can't use function '$' in math mode at position 8: anonfun$̲2anonfun 3 3 3 a n o n f u n anonfun anonfunapply 6 6 6 a n o n f u n anonfun anonfunapply 7. a p p l y ( K a f k a C l u s t e r . s c a l a : 97 ) a t s c a l a . O p t i o n . m a p ( O p t i o n . s c a l a : 146 ) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . s t r e a m i n g . k a f k a . K a f k a C l u s t e r 7.apply(KafkaCluster.scala:97) at scala.Option.map(Option.scala:146) at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster 7.apply(KafkaCluster.scala:97)atscala.Option.map(Option.scala:146)atorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster$anonfun 2 2 2$anonfun 3 3 3 a n o n f u n anonfun anonfunapply 6. a p p l y ( K a f k a C l u s t e r . s c a l a : 97 ) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . s t r e a m i n g . k a f k a . K a f k a C l u s t e r 6.apply(KafkaCluster.scala:97) at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster 6.apply(KafkaCluster.scala:97)atorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster$anonfun 2 2 2$anonfun 3 3 3 a n o n f u n anonfun a

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