java8下spark-streaming结合kafka编程（spark 2.0 & kafka 0.10

前面有说道spark-streaming的简单demo，也有说到kafka成功跑通的例子，这里就结合二者，也是常用的使用之一。

1.相关组件版本 
首先确认版本，因为跟之前的版本有些不一样，所以才有必要记录下，另外仍然没有使用scala,使用java8,spark 2.0.0,kafka 0.10。

2.引入maven包 
网上找了一些结合的例子，但是跟我当前版本不一样，所以根本就成功不了，所以探究了下，列出引入包。

<dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
      <version>2.0.0</version>
</dependency>

网上能找到的不带kafka版本号的包最新是1.6.3，我试过，已经无法在spark2下成功运行了，所以找到的是对应kafka0.10的版本，注意spark2.0的scala版本已经是2.11，所以包括之前必须后面跟2.11，表示scala版本。

3.SparkSteamingKafka类 
需要注意的是引入的包路径是org.apache.spark.streaming.kafka010.xxx，所以这里把import也放进来了。其他直接看注释。

import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies;

import scala.Tuple2;

public class SparkSteamingKafka {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        String brokers = "master2:6667";
        String topics = "topic1";
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("streaming word count");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        sc.setLogLevel("WARN");
        JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(1));

        Collection<String> topicsSet = new HashSet<>(Arrays.asList(topics.split(",")));
        //kafka相关参数，必要！缺了会报错
        Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
        kafkaParams.put("metadata.broker.list", brokers) ;
        kafkaParams.put("bootstrap.servers", brokers);
        kafkaParams.put("group.id", "group1");
        kafkaParams.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        kafkaParams.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        kafkaParams.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        //Topic分区
        Map<TopicPartition, Long> offsets = new HashMap<>();
        offsets.put(new TopicPartition("topic1", 0), 2L); 
        //通过KafkaUtils.createDirectStream(...)获得kafka数据，kafka相关参数由kafkaParams指定
        JavaInputDStream<ConsumerRecord<Object,Object>> lines = KafkaUtils.createDirectStream(
                ssc,
                LocationStrategies.PreferConsistent(),
                ConsumerStrategies.Subscribe(topicsSet, kafkaParams, offsets)
            );
        //这里就跟之前的demo一样了，只是需要注意这边的lines里的参数本身是个ConsumerRecord对象
        JavaPairDStream<String, Integer> counts = 
                lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.value().toString().split(" ")).iterator())
                .mapToPair(x -> new Tuple2<String, Integer>(x, 1))
                .reduceByKey((x, y) -> x + y);  
        counts.print();
//  可以打印所有信息，看下ConsumerRecord的结构
//      lines.foreachRDD(rdd -> {
//          rdd.foreach(x -> {
//            System.out.println(x);
//          });
//        });
        ssc.start();
        ssc.awaitTermination();
        ssc.close();
    }
}

4.运行测试 
这里使用上一篇kafka初探里写的producer类，put数据到kafka服务端，我这是master2节点上部署的kafka，本地测试跑spark2。

UserKafkaProducer producerThread = new UserKafkaProducer(KafkaProperties.topic);
producerThread.start();

再运行3里的SparkSteamingKafka类，可以看到已经成功。 

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