1 Kafka的工具类
1.1 从kafka消费数据的方法
- 消费者代码
def getKafkaDStream(ssc : StreamingContext , topic: String , groupId:String ) ={
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)
val kafkaDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,
LocationStrategies.PreferConsistent,
ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Array(topic), consumerConfigs))
kafkaDStream
}
- 注意点
- consumerConfigs是定义的可变的map的类型的，具体如下
private val consumerConfigs: mutable.Map[String, Object] = mutable.Map[String,Object](
// kafka集群位置
ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> MyPropsUtils(MyConfig.KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS),
// kv反序列化器
ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer",
// groupId
// offset提交 自动 手动
ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> "true",
//自动提交的时间间隔
//ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG
// offset重置 "latest" "earliest"
ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "latest"
// .....
)
-
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)是为了不限制groupId特意写的传参
-
是使用自带的kafka工具类createDirectStream方法去消费kafak 的数据，详细参数解释如下
在`KafkaUtils.createDirectStream`方法中，后续传递的参数的含义如下：
1. `ssc`：这是一个`StreamingContext`对象，用于指定Spark Streaming的上下文。
2. `LocationStrategies.PreferConsistent`：这是一个位置策略，用于指定Kafka消费者的位置策略。`PreferConsistent`表示优先选择分区分布均匀的消费者。
3. `ConsumerStrategies.Subscribe[String, String]`：这是一个消费者策略，用于指定Kafka消费者的订阅策略。`Subscribe[String, String]`表示按照指定的泛型主题字符串数组订阅消息，键和值的类型都为`String`。
4. `Array(topic)`：这是一个字符串数组，用于指定要订阅的Kafka主题。
5. `consumerConfigs`：这是一个`java.util.Properties`类型的对象，其中配置了一些Kafka消费者的属性。
总之，在`KafkaUtils.createDirectStream`方法中，这些参数组合被用于创建一个Kafka直连流（Direct Stream），该流可以直接从Kafka主题中消费消息，并将其转换为`InputDStream[ConsumerRecord[String, String]]`类型的DStream。
- Subscribe传参需要指定泛型，这边指定string，表示指定主题的键和值的类型，即Array(topic), consumerConfigs传参是string
- 最后方法返回一个kafkaDStream
1.2 kafka的生产数据的方法
- 生产者代码
- 创建与配置
/**
* 生产者对象
*/
val producer : KafkaProducer[String,String] = createProducer()
/**
* 创建生产者对象
*/
def createProducer():KafkaProducer[String,String] = {
val producerConfigs: util.HashMap[String, AnyRef] = new util.HashMap[String,AnyRef]
//生产者配置类 ProducerConfig
//kafka集群位置
//producerConfigs.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092")
//producerConfigs.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,MyPropsUtils("kafka.bootstrap-servers"))
producerConfigs.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,MyPropsUtils(MyConfig.KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS))
//kv序列化器
producerConfigs.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG , "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
producerConfigs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG , "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
//acks
producerConfigs.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG , "all")
//batch.size 16kb
//linger.ms 0
//retries
//幂等配置
producerConfigs.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG , "true")
val producer: KafkaProducer[String, String] = new KafkaProducer[String,String](producerConfigs)
producer
}
- 生产方法
/**
* 生产（按照默认的黏性分区策略）
*/
def send(topic : String , msg : String ):Unit = {
producer.send(new ProducerRecord[String,String](topic , msg ))
}
/**或者！
* 生产（按照key进行分区）
*/
def send(topic : String , key : String , msg : String ):Unit = {
producer.send(new ProducerRecord[String,String](topic , key , msg ))
}
- 关闭生产
/**
* 关闭生产者对象
*/
def close():Unit = {
if(producer != null ) producer.close()
}
/**
* 刷写 ，将缓冲区的数据刷写到磁盘
*
*/
def flush(): Unit ={
producer.flush()
}
2 消费数据
2.1 消费到数据
单纯的使用返回的ConsumerRecord不支持序列化，没有实现序列化接口
因此需要转换成通用的jsonobject对象
//3. 处理数据
//3.1 转换数据结构
val jsonObjDStream: DStream[JSONObject] = offsetRangesDStream.map(
consumerRecord => {
//获取ConsumerRecord中的value,value就是日志数据
val log: String = consumerRecord.value()
//转换成Json对象
val jsonObj: JSONObject = JSON.parseObject(log)
//返回
jsonObj
}
)
2.2 数据分流发送到对应topic
- 提取错误数据并发送到对应的topic中
jsonObjDStream.foreachRDD(
rdd => {
rdd.foreachPartition(
jsonObjIter => {
for (jsonObj <- jsonObjIter) {
//分流过程
//分流错误数据
val errObj: JSONObject = jsonObj.getJSONObject("err")
if(errObj != null){
//将错误数据发送到 DWD_ERROR_LOG_TOPIC
MyKafkaUtils.send(DWD_ERROR_LOG_TOPIC , jsonObj.toJSONString )
}else{
}
}
}
}
- 将公共字段和页面数据发送到DWD_PAGE_DISPLAY_TOPIC
else{
// 提取公共字段
val commonObj: JSONObject = jsonObj.getJSONObject("common")
val ar: String = commonObj.getString("ar")
val uid: String = commonObj.getString("uid")
val os: String = commonObj.getString("os")
val ch: String = commonObj.getString("ch")
val isNew: String = commonObj.getString("is_new")
val md: String = commonObj.getString("md")
val mid: String = commonObj.getString("mid")
val vc: String = commonObj.getString("vc")
val ba: String = commonObj.getString("ba")
//提取时间戳
val ts: Long = jsonObj.getLong("ts")
// 页面数据
val pageObj: JSONObject = jsonObj.getJSONObject("page")
if(pageObj != null ){
//提取page字段
val pageId: String = pageObj.getString("page_id")
val pageItem: String = pageObj.getString("item")
val pageItemType: String = pageObj.getString("item_type")
val duringTime: Long = pageObj.getLong("during_time")
val lastPageId: String = pageObj.getString("last_page_id")
val sourceType: String = pageObj.getString("source_type")
//封装成PageLog,这边还写了bean实体类去接收
var pageLog =
PageLog(mid,uid,ar,ch,isNew,md,os,vc,ba,pageId,lastPageId,pageItem,pageItemType,duringTime,sourceType,ts)
//发送到DWD_PAGE_LOG_TOPIC
MyKafkaUtils.send(DWD_PAGE_LOG_TOPIC , JSON.toJSONString(pageLog , new SerializeConfig(true)))//scala中bean没有set和get方法，这边是直接操作字段
}
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