SBT 构建 spark streaming集成kafka （scala版本）

前言：

　　　　
　　　　　最近在研究spark 还有 kafka ，想通过kafka端获取的数据，利用spark streaming进行一些计算，但搭建整个环境着实不易，故特此写下该过程，分享给大家，希望大家可以少走点弯路，能帮到大家！

环境准备：

　　　　操作系统： ubuntu14.04 LTS

　　　　　 hadoop 2.7.1 伪分布式搭建

　　　　　 sbt-0.13.9

　　　　　 kafka_2.11-0.8.2.2

　　　　　 spark-1.3.1-bin-hadoop2.6

　　　　　 scala 版本： 2.10.4

　　　　　注：请重视版本问题，之前作者用的是spark-1.4.1 ，scala版本是2.11.7 结果作业提交至spark-submit 总是失败，所以大家这点注意下！

hadooop 2.7.1 伪分布式搭建大家可以参照 http://www.wjxfpf.com/2015/10/517149.html

　 kafka安装与测试：　　　　　　　　

到官网http://kafka.apache.org/downloads.html 下载 kafka_2.11-0.8.2.2.tgz 　　　
进入下载目录，打开终端，输入以下命令，将其解压至 /usr/local 目录： sudo tar -xvzf kafka_2.11-0.8.2.2.tgz -C /usr/local
敲入用户密码后，kafka 成功解压，继续输入以下命令：

cd /usr/local 跳转至/usr/local/ 目录；
sudo chmod 777 -R kafka_2.11-0.8.2.2 获得该目录的所有执行权； gedit ～/.bashrc 打开个人配置末尾添加 export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka_2.11-0.8.2.2
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
保存，终端输入 source ～/.bashrc

kafka 有其自带默认的zookeeper 所以省去了我们一些功夫，现在可以开始测试下kafka：

新建终端输入 cd $KAFKA_HOME 进入kafka 目录　　　　（为了方便，我们称此终端为1号终端）
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & 后台运行zookeeper
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &　后台启动kafka-server　
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 新建一个叫test的topic
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。
开启一个新的终端（为了方便，我们称此终端为2号终端），并进入kafka 目录，输入：bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
现在，在1号终端输入HAHA,如果2号终端能输出HAHA，说明kafka测试成功！

SBT构建一个关于单词计数的scala程序

新建一个文件夹，命名为spark_kafka
进入spark_kafka，按/src/main/scala/KafkaDemo.scala层级目录新建KafkaDemo.scala
在spark_kafka目录下新建project 目录在project下新建plugins.sbt
在spark_kafka目录下新建assembly.sbt
最后，你所看到的目录结构如下　
- - spark_kafka/
  - spark_kafka/src
  - spark_kafka/src/main
  - spark_kafka/src/main/scala
  - spark_kafka/src/main/scala/KafkaDemo.scala
  - spark_kafka/project
  - spark_kafka/project/plugins.sbt
  - spark_kafka/assembly.sbt

其中，KafkaDemo.scala 代码如下

import java.util.Properties
import kafka.producer._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.spark.SparkConf
object KafkaDemo {
    def main(args: Array[String]) {
  val zkQuorum = "127.0.0.1:2181"
  val group = "test-consumer-group"
  val topics = "test"
  val numThreads = 2
  val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount").setMaster("local[2]")
  val ssc =  new StreamingContext(sparkConf, Seconds(10))
  ssc.checkpoint("checkpoint")

  val topicpMap = topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMap
  val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicpMap).map(_._2)
  val words = lines.flatMap(_.split(" "))
  val pairs = words.map(word => (word, 1))
  val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
  wordCounts.print()
  ssc.start()
  ssc.awaitTermination()
  }
}

assmebly.sbt 代码如下

name := "KafkaDemo"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.4"


libraryDependencies ++= Seq(
  ("org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.3.1" % "provided")
)



libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.3.1" % "provided"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10" % "1.3.0"


mergeStrategy in assembly <<= (mergeStrategy in assembly) { (old) =>
  {
    case PathList("org", "apache", xs @ _*)         => MergeStrategy.first
    case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "axiom.xml" => MergeStrategy.filterDistinctLines
    case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "Log$Logger.class" => MergeStrategy.first
    case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "ILoggerFactory.class" => MergeStrategy.first
    case x => old(x)
  }
}



resolvers += "OSChina Maven Repository" at "http://maven.oschina.net/content/groups/public/"



externalResolvers := Resolver.withDefaultResolvers(resolvers.value, mavenCentral = false)

plugins.sbt 内容如下：

addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.14.1")

请大家注意：

mergeStrategy in assembly <<= (mergeStrategy in assembly) { (old) =>
{
case PathList("org", "apache", xs @ _*) => MergeStrategy.first
case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "axiom.xml" => MergeStrategy.filterDistinctLines
case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "Log$Logger.class" => MergeStrategy.first
case PathList(ps @ _*) if ps.last endsWith "ILoggerFactory.class" => MergeStrategy.first
case x => old(x)
}
}

这段代码只是针对我本机的解决依赖冲突的方法，如果没有这段代码，那么我打包的时候会有依赖冲突的发生，原因是不同包下有相同的类，解决的方法是合并依赖，下面是贴出没有这段代码的错误：

[error] (*:assembly) deduplicate: different file contents found in the following:
[error] /home/hadoop/.ivy2/cache/org.apache.spark/spark-streaming-kafka_2.10/jars/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar:org/apache/spark/unused/UnusedStubClass.class
[error] /home/hadoop/.ivy2/cache/org.spark-project.spark/unused/jars/unused-1.0.0.jar:org/apache/spark/unused/UnusedStubClass.class

大家注意红色高亮的代码，当大家发生其他依赖冲突的时候，可以照猫画虎，解决依赖冲突

接下来，就是在较好的网络环境下进行打包，终端进入spark_kafka 目录，敲入sbt assembly ，耐心等代下载打包

spark streaming 对接 kafka 生产消息端口

启动hadoop
后台启动kafka zookeeper 和 server 端
启动producer 命令行（后续通过输入字符串，spark对其进行单词计数处理）
新建终端进入spark_kafka 目录，输入
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class "KafkaDemo" target/scala-2.10/KafkaDemo-assembly-1.0.jar
（打包成功的话，会有一个target 目录，而且target下有scala-2.10/KafkaDemo-assembly-1.0.jar ）。
然后在producer 输入一系列字符串，spark streaming会进行处理

如果能看到该结果，那就恭喜你了。

弄这个其实弄了有一段时间，主要问题是依赖的解决，以及版本的问题。如果大家在做的过程发现出现有scala ：no such method... 等问题的时候，说明是scala版本不符合了

其他的问题大家可以谷歌，此外强调一点，以上命令跟我个人目录环境有关，比如$SPARK_HOME代表我自己的spark 路径，如果你的目录跟我不一样，自己要换一换；

此文是面向有linux基础的同学，懂基本环境配置，这是最起码的要求！此文也给自己，毕竟确实辛苦！

posted @ 2016-01-06 21:02 勿匆匆阅读(4151) 评论(0) 编辑收藏举报

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SBT 构建 spark streaming集成kafka （scala版本）

前言：

环境准备：

spark streaming 对接 kafka 生产消息端口

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