Spark 1.6 Kafka中的流媒体消费者读取卡在CreateRectStream上

Question

我正在尝试在火花流偏移中阅读给我的消费者，但我似乎无法正确执行。

这是我的代码。

val dfoffset = hiveContext.sql(s"select * from $db")
dfoffset.show()
val dfoffsetArray = dfoffset.collect()
println("printing array of data")
dfoffsetArray.foreach(println)
val fromOffsets = collection.mutable.Map[TopicAndPartition, Long]()
for (i <- dfoffsetArray) {
  val topicAndPartition = (TopicAndPartition(i(1).toString, i(0).toString.toInt) -> (i(2).toString.toLong))
  fromOffsets += topicAndPartition
}
val kafkaParams = Map[String, String]("bootstrap.servers" -> serverName, "group.id" -> "test")
val topics = Array(topicName).toSet
//stuck here 
var directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
directKafkaStream.foreachRDD(rdd1 => { ..

这是显示dataframe

的输出

partition_number|topic_name|current_offset|
+----------------+----------+--------------+
|               0|TOPIC_NAME|          4421|

任何帮助都非常感谢。

我使用的是Spark 1.6，Scala 2.10.5，Kafka 10

Answer 1

作为显示的官方文档kafkautils.createDirectStream，您应该将 fromOffsets作为creatirectStream的第三参数传递（并且不要忘记第4个参数messageHandler）。

fromOffsets参数假定为collection.immutable.Map[TopicAndPartition, Long]，我们通常在Scala中使用不变而不是可变。
您可以使用以下内容将dfoffsetArray转换为immutable.Map[TopicAndPartition, Long]：

val fromOffsets = dfoffsetArray.map( i =>
  TopicAndPartition(i(1).toString, i(0).toString.toInt) -> (i(2).toString.toLong)
).toMap

和messageHandler是(MessageAndMetadata[K, V]) ⇒ R)的类型，它处理消息的键和价值。您可以将简单处理程序定义为以下内容：

val messageHandler =
  (mmd: MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.key, mmd.message)

然后您的createDirectStream看起来像...

KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder,
  (String, String)](ssc, kafkaParams, fromOffsets, messageHandler)

现在您可以自由地对流进行一些转换。快乐流！

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我在几个月前的这篇文章中得到了辅导。也许您会发现它有帮助。