spark streaming讀取kafka示例，其中
spark streaming優雅的關閉策略優化部分參考：
如何管理spark streaming消費kafka的偏移量部分參考：
spark向kafka中寫入資料部分參考：
object demo
/*** *
* 建立streamingcontext
* @return
*/def createstreamingcontext(): streamingcontext = )
.map(record => else
} catch }})
// 過濾無效資料
.filter(r => else
})// 聚合等操作
//.groupbykey() 根據需要決定是否聚合
.foreachrdd(rdd => )
})try catch
throw e}}
})ssc
}/**
** 負責啟動守護的jetty服務
* @param port 對外暴露的埠號
* @param ssc stream上下文
/*** 負責接受http請求來優雅的關閉流
* @param ssc stream上下文
*/class closestreamhandler(ssc: streamingcontext) extends abstracthandler
}def conf() =
object serialiableutils
//字串反序列化為物件
def objectdeserialization[t](serstr: string): t =
}
Spark Streaming入門詳解
背景 使用spark主要是使用spark streaming，spark streaming的魔力之所在於 1.流式處理，如今是乙個流處理時代，一切與流不相關的都是無效的資料。3.spark streaming本身是乙個程式，spark streaming在處理資料的時候會不斷感知資料。所以對構建複...
Spark Streaming 程式監控
官網中指出，spark中專門為sparkstreaming程式的監控設定了額外的途徑，當使用streamingcontext時，在web ui中會出現乙個 streaming 的選項卡，在此選項卡內，統計的內容展示如下 這其中包括接受的記錄數量，每乙個batch內處理的記錄數，處理時間，以及總共消耗...
sparkStreaming核心剖析
receiver從kafka中接收的資料都是一條一條的資料，那麼接下來，會將這一條一條的資料儲存到currnetbuffer arraybuffer 這時有乙個執行緒 blockintervaltimer 每隔一段時間 可配置 將currentbuffer中所有資料打包，封裝為乙個block 然後將...