Scala创建SparkStreaming获取Kafka数据代码过程

正文

　　首先打开spark官网，找一个自己用版本我选的是1.6.3的，然后进入SparkStreaming ，通过搜索这个位置找到Kafka，

　　　　点击过去会找到一段Scala的代码　　　　

　　   import org.apache.spark.streaming.kafka._

　　　　 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, 
　　     [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])

　　　　如果想看createStream方法，可以值通过SparkStreaming中的 Where to go from here 中看到，有Java，Scala，Python的documents选择自己编码的一种点击进去。我这里用的Scala，点击KafkaUtils进去后会看到这个类中有很多的方法，其中我们要找的是createStream方法，看看有哪些重载。我们把这个方法的解释赋值过来。

　　defcreateStream(jssc: JavaStreamingContext, zkQuorum: String, groupId: String, topics: Map[String, Integer]): JavaPairReceiverInputDStream[String, String]

　　　　　　　Create an input stream that pulls messages from Kafka Brokers. Storage level of the data will be the default StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2.

　　　　　　　jssc: 　　　　JavaStreamingContext object
　　　　　　　zkQuorum: 　　　　Zookeeper quorum (hostname:port,hostname:port,..)
　　　　　　　groupId: 　　　　The group id for this consumer
　　　　　　　topics: 　　　　Map of (topic_name -> numPartitions) to consume. Each partition is consumed in its own thread
　　　　　　　returns: 　　　　DStream of (Kafka message key, Kafka message value)

　　　　最后我们在IDEA中写Scala获取Kafka代码

　　def main(args: Array[String]): Unit = {
　　　　  val spark = SparkSession.builder()
　　　    .appName(Constants.SPARK_APP_NAME_PRODUCT)
　　　    .getOrCreate()
　　　　  val map = Map("topic" -> 1)
　　　　  val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5))
　　　　  val createStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092", "groupId", map, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
　　　　  val map1: DStream[String] = createStream.map(_._2)
 
　　}

　　　　简答的代码过程，因为还有一些后续的工作要做，所以只是简单的写了一些从Kafa获取数据的代码从官网查找的一个过程，也是怀着学习的态度与大家一起交流，希望大牛们多多指点。