spark读取kafka（批数据处理）

# 按照偏移量读取kafka数据
from pyspark.sql import SparkSession

ss = SparkSession.builder.getOrCreate()

# spark读取kafka
options = {
    # 写kafka配置信息
    # 指定kafka的连接的broker服务节点信息
    'kafka.bootstrap.servers': 'node1:9092',
    # 指定主题
    'subscribe': 'itcast',# 读取的主题不存在会自动创建
    # todo 注意一：连接的配置
    #       主题名称 ，分区编号，偏移量
    # 指定起始偏移量   {主题名称:{分区编号0:偏移量,分区编号1:偏移量....}}
    'startingOffsets':""" {"itcast":{"0":0,"1":1}} """,
    # 指定结束偏移量  {主题名称:{分区编号0:偏移量,分区编号1:偏移量....}}
    'endingOffsets':""" {"itcast":{"0":3,"1":2}}  """
    # 注意点  : 偏移量的区间是左闭右开 ,结束偏移的指定按照最大偏移量加一 ,所有分区都要指定
}
# 读取
# format 指定读取kafka
df = ss.read.load(format='kafka',**options)
# todo 注意二：这一步的数据处理（将value转化为字符串类型）是必须做的，不然你看不懂数据。
#       可以用df.的方式，那我后来怎么都没怎么见过了0
df_select = df.select('key',df.value.cast('string'),'topic','partition','offset','timestamp','timestampType')
# 查看df数据
# todo 注意三：这里使用.show()的方式的，是因为它是有界表
df_select.show()

spark读取kafka（流数据处理）

# 流式读取kafka数据
from pyspark.sql import SparkSession

ss = SparkSession.builder.getOrCreate()
# todo 注意一：定义kafka的连接配置
options={
    # 写kafka配置信息
    # 指定kafka的连接的broker服务节点信息
    'kafka.bootstrap.servers': 'node1:9092',
    # 指定主题
    'subscribe': 'itheima'  # 读取的主题不存在会自动创建
}
df = ss.readStream.load(format='kafka',**options)
# todo 注意二：必须将value转化为string类型

# 计算
df_res = df.select('key',df.value.cast('string'),'topic','partition','offset','timestamp')

# 输出
# todo 注意三：输出不是df_res.show，
df_res.writeStream.start(format='console',outputMode='append').awaitTermination()