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在我们的 spark-streaming 工作中,我们从 kafka 中读取流中的消息。
为此,我们使用 KafkaUtils.createDirectStream
返回 JavaPairInputDStreamfrom
的 API .
通过以下方式从 kafka(来自三个主题 - test1、test2、test3)读取消息:
private static final String TOPICS = "test1,test2,test3";
HashSet<String> topicsSet = new HashSet<>(Arrays.asList(TOPICS.split(",")));
HashMap<String, String> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("metadata.broker.list", BROKERS);
JavaPairInputDStream<String, String> messages =
KafkaUtils.createDirectStream(
streamingContext,
String.class,
String.class,
StringDecoder.class,
StringDecoder.class,
kafkaParams,
topicsSet
);
JavaDStream<String> lines = messages.map(new SplitToLinesFunction());
SplitToLinesFunction
的实现:
public class SplitToLinesFunction implements Function<Tuple2<String, String>, String> {
@Override
public String call(Tuple2<String, String> tuple2)
{
System.out.println(tuple2._1);
return tuple2._2();
}
}
tuple2._1
为空,我们假设
tuple2._1
将包含一些元数据,例如消息来自的主题/分区的名称。
tuple2._1
时,为空。
tuple2._1
将包含它(并且不为空)?
KafkaUtils.createDirectStream
的主题。 ,而不是消息(属于当前 RDD)来自的特定主题。
MessageAndMetadata
像这样:
Map<TopicAndPartition, Long> topicAndPartition = new HashMap();
topicAndPartition.put(new TopicAndPartition("test1", 0), 1L);
topicAndPartition.put(new TopicAndPartition("test2", 0), 1L);
topicAndPartition.put(new TopicAndPartition("test3", 0), 1L);
class MessageAndMetadataFunction implements Function<MessageAndMetadata<String, String>, String>
{
@Override
public String call(MessageAndMetadata<String, String> v1)
throws Exception {
// nothing is printed here
System.out.println("topic = " + v1.topic() + ", partition = " + v1.partition());
return v1.topic();
}
}
JavaInputDStream<String> messages = KafkaUtils.createDirectStream(streamingContext, String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class, String.class, kafkaParams, topicAndPartition, new MessageAndMetadataFunction());
messages.foreachRDD(new VoidFunction() {
@Override
public void call(Object t) throws Exception {
JavaRDD<String> rdd = (JavaRDD<String>)t;
OffsetRange[] offsets = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges();
// here all the topics kafka listens to are printed, but that doesn't help
for (OffsetRange offset : offsets) {
System.out.println(offset.topic() + " " + offset.partition() + " " + offset.fromOffset() + " " + offset.untilOffset());
}
}
});
MessageAndMetadataFunction.call
中没有打印任何内容。方法。我应该修复什么才能在
MessageAndMetadataFunction.call
中获得该 RDD 的相关主题方法?
最佳答案
使用 createDirectStream
的版本之一这需要一个 messageHandler
函数作为参数。这是我所做的:
val messages = KafkaUtils.createDirectStream[Array[Byte], Array[Byte], DefaultDecoder, DefaultDecoder, (String, Array[Byte]](
ssc,
kafkaParams,
getPartitionsAndOffsets(topics).map(t => (t._1, t._2._1).toMap,
(msg: MessageAndMetadata[Array[Byte],Array[Byte]]) => { (msg.topic, msg.message)}
)
(msg: MessageAndMetadata[Array[Byte],Array[Byte]]) => { (msg.topic, msg.message)}
Scala
,该函数所做的只是返回一个
Tuple2
包含
msg.topic
和
msg.message
.您的函数需要返回这两个,以便您在下游使用它们。您可以返回整个
MessageAndMetadata
object 代替,它为您提供了一些其他有趣的字段。但如果您只想要
topic
和
message
,然后使用上面的。
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