本篇文章为大家展示了如何实现Spark Streaming和Kafka整合，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

我们提供的服务有：成都做网站、网站制作、成都外贸网站建设、微信公众号开发、网站优化、网站认证、渝北ssl等。为超过千家企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务，是有科学管理、有技术的渝北网站制作公司

最近完成了Spark Streaming和Kafka的整合工作，耗时虽然不长，但是当中还是遇到了不少的坑，记录下来，大家方便绕行。

先说一下环境：

Spark 2.0.0    kafka_2.11-0.10.0.0

之前的项目当中，已经在pom当中添加了需要的Spark Streaming的依赖，这次只需要添加Spark Streaming Kafka的以来就行了，问题来了。首先是我之前添加的Spark Streaming的依赖：

   
      org.apache.spark
      spark-streaming_2.11
      2.0.0
   

然后是找到的spark streaming对kafka的支持依赖：

    org.apache.spark
    spark-streaming-kafka_2.11
    1.6.2

请注意2个version部分，好像差的有点多。不管了，照着例子写写看，果然报了各种class not found的错误。基本可以判断是版本差异造成的问题。

可是，在http://mvnrepository.com上找不到更高版本的依赖怎么办呢？

考虑了一下，只有一个办法了，下载spark源码，自行编译打包需要的jar包。

在github上找到spark项目，clone下来，懒病又犯了，也没仔细看当中的说明，直接就clean compile等等。结果又是各种报错。好吧，好好看看吧，github上给了个地址：http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html，照着做就没问题了。

然后把项目当中pom里面对streaming kafka的依赖删掉，引入我们自己生成的jar包：

spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar

然后贴上代码：

    val conf = new SparkConf().setAppName("kafkastream").setMaster("spark://master:7077").
      set("spark.driver.host", "192.168.1.142").
      setJars(List("/src/git/msgstream/out/artifacts/msgstream_jar/msgstream.jar",
        "/src/git/msgstream/lib/kafka-clients-0.10.0.0.jar",
        "/src/git/msgstream/lib/kafka_2.11-0.10.0.0.jar",
        "/src/git/msgstream/lib/spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0-SNAPSHOT.jar"))
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))

    val topics = List("woozoom")
    val kafkaParams = Map(("bootstrap.servers", "master:9092,slave01:9092,slave02:9092"),
      ("group.id", "sparkstreaming"), ("key.deserializer", classOf[StringDeserializer]),
      ("value.deserializer", classOf[StringDeserializer]))
    val preferredHosts = LocationStrategies.PreferConsistent
    val offsets = Map(new TopicPartition("woozoom", 0) -> 2L)

    val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      preferredHosts,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, offsets))

    lines.foreachRDD(rdd => {
      rdd.foreach(x => {
        println(x)
      })
    })

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()

上面标红的部分，是需要注意的，而这些本来我也是不会写的，后来去到spark源码找到test代码

/src/git/spark/external/kafka-0-10/src/test/scala/org/apache/spark/streaming/kafka010/DirectKafkaStreamSuite.scala

测试，通过！！！

上述内容就是如何实现Spark Streaming和Kafka整合，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

当前题目：如何实现SparkStreaming和Kafka整合
分享链接：http://pwwzsj.com/article/psjcji.html