Structured Streaming和Kafka 0.8�.9整合开发

Structured Streaming是Spark Streaming的一种新的编程API，可以使发人员更轻松地编写分布式流处理代码。而Kafka是一个分布式流处理的消息队列系统，可以用于传输大量的实时数据。本文将介绍Structured Streaming和Kafka 0.8/0.9整合开发过程。

1. 引入Kafka library

在项目的pom.xml文件中添加Kafka library，以便将Kafka集成到Spark项目中。

<dependency>
   <groupId>org.apache.spark</groupId>
   <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
   <version>2.2.0</version>
</dependency>

2. 创建Kafka Consumer

使用Spark Streaming读取Kafka流数据的第一步是创建一个Kafka Consumer，可以使用如下代码：

val spark = SparkSession.builder.appName("StructuredKafka").getOrCreate()

val topicsArray = Array("my-topic")
val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")

val streamingInputDF = spark.readStream.format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "my-topic")
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .load()

在这里，我们使用Spark Streaming的结构化API来读取Kafka流数据，并通过指定Kafka服务器的地址和主题名称的方式创建Consumer。

3. 数据处理

一旦我们有了一个Kafka Consumer，就可以使用Spark的结构化API进行数据处理。通过将Schema应用于数据流，我们可以轻松地处理输入数据，并生成用于下游处理的输出数据。

val streamingInputDF = spark.readStream.format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "my-topic")
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .load()

val outputDF = streamingInputDF.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")

在这个例子中，我们使用Spark的selectExpr()方法来选择相关的输出列。通过使用cast()方法来将输入数据转换为正确的数据类型，并使用Spark的SQL函数来执行各种计算和数据转换。

4. 输出数据

一旦我们处理了数据，就需要将结果输出到目标位置。对于Kafka，可以使用“writeStream”方法将结果写入新的Kafka主题。

val query = outputDF.writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("topic", "output")
  .option("checkpointLocation", "/tmp/checkpoint")
  .start()

在这里，我们使用Kafka Producer的特定配置来将输出流写入到新的主题中。

综上所述，本文介绍了如何将Structured Streaming和Kafka 0.8/0.9整合开发。我们通过创建Kafka Consumer、进行数据处理和输出数据的过程，成功地将Spark和Kafka整合在了一起。这种结合可以应用于各种大数据应用程序中，例如在线广告点击、网络崩溃预警等等。