Spark综合性练习(Spark，Kafka，Spark Streaming，MySQL)

2021/6/1 19:21:38

编程Tag： string null kafka offset Spark 分区 comment Streaming

本文主要是介绍Spark综合性练习(Spark，Kafka，Spark Streaming，MySQL)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍

在这里插入图片描述

文章目录

    • 题目
    • 答案
      • <1> 创建Topic
      • <2> 读取文件，并对数据做过滤并输出到新文件
      • <3>读取新文件，将数据按照题意发送到Kafka的不同分区
      • <4> 先在数据库中创建好接收数据需要用到的表
      • <5> 使用Spark Streaming对接kafka之后进行计算
    • 结语

题目

        以下是RNG S8 8强赛失败后，官微发表道歉微博下一级评论

数据说明：

字段 字段含义
index 数据id
child_comment 回复数量
comment_time 评论时间
content 评论内容
da_v 微博个人认证
like_status 赞
pic 图片评论url
user_id 微博用户id
user_name 微博用户名
vip_rank 微博会员等级
stamp 时间戳

<1> 在kafak中创建rng_comment主题，设置2个分区2个副本

<2>数据预处理，把空行和缺失字段的行过滤掉

<3>请把给出的文件写入到kafka中，根据数据id进行分区，id为奇数的发送到一个分区中，偶数的发送到另一个分区

<4>使用Spark Streaming对接kafka

<5>使用Spark Streaming对接kafka之后进行计算

在mysql中创建一个数据库rng_comment
在数据库rng_comment创建vip_rank表，字段为数据的所有字段
在数据库rng_comment创建like_status表，字段为数据的所有字段
在数据库rng_comment创建count_conmment表，字段为 时间，条数

<6>查询出微博会员等级为5的用户，并把这些数据写入到mysql数据库中的vip_rank表中

<7>查询出评论赞的个数在10个以上的数据，并写入到mysql数据库中的like_status表中

<8>分别计算出2018/10/20 ，2018/10/21，2018/10/22，2018/10/23这四天每一天的评论数是多少，并写入到mysql数据库中的count_conmment表中

在这里插入图片描述

答案

<1> 创建Topic

在命令行窗口执行Kafka创建Topic的命令，并指定对应的分区数和副本数

/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic rng_comment

<2> 读取文件，并对数据做过滤并输出到新文件

object test01_filter {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("demo01").getOrCreate()

    val sc: SparkContext = spark.sparkContext

    // 读取数据
    //testFile是多行数据
    val rddInfo: RDD[String] = sc.textFile("E:\\rng_comment.txt")
      
    // 对数据进行一个过滤
    val RNG_INFO: RDD[String] = rddInfo.filter(data => {

      // 判断长度:将每行的内容用tab键切割，判断最后的长度
      // 判读是否为空字符: trim之后不为empty
      data.split("\t").length == 11 && !data.trim.isEmpty

    })

     
//    // 如果想直接将数据写入到Kafka，而不通过输出文件的方式
//    val kafkaProducer: KafkaProducer[String, String] = new KafkaProducer[String, String](props)
//
//    def saveToKafka(INFO:RDD[String]): Unit ={
//
//      try {
//
//        INFO.foreach(x=>{
//          val record: ProducerRecord[String, String] = new ProducerRecord[String,String]("rng_test",x.split("\t")(0),x.toString)
//
//          kafkaProducer.send(record)
//        })
//
//      }catch {
//        case e:Exception => println("发送数据出错："+e)
//      }
//
//    }
    
    // 导入隐式转换
    // 将RDD转换成DF
    import spark.implicits._
    val df: DataFrame = RNG_INFO.toDF()

    // 输出数据【默认分区数为2，这里我们指定分区数为1】
    df.repartition(1).write.text("E:\\outputtest")
   
    // 关闭资源
    sc.stop()
    spark.stop()

  }
}

<3>读取新文件，将数据按照题意发送到Kafka的不同分区

需要先写一个实现自定义分区逻辑的java类

/*
编写自定义分区逻辑
 */
public class ProducerPartition implements Partitioner {
    @Override
    public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

   /*
   编写自定义分区代码
    */
        //System.out.println(value.toString());
        String[] str = value.toString().split("\t");

        // 由题意可得，id为奇数的发送到一个分区中，偶数的发送到另一个分区
        if (Integer.parseInt(str[0]) % 2 == 0){
            return 0;
        }else {
            return 1;
        }

    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

然后在下面的程序中引用分区类的类路径

public class test02_send {

    /*
   程序的入口
    */
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        //编写生产数据的程序

        //1、配置kafka集群环境（设置）
        Properties props = new Properties();
        //kafka服务器地址
        props.put("bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092");
        //消息确认机制
        props.put("acks", "all");
        //重试机制
        props.put("retries", 0);
        //批量发送的大小
        props.put("batch.size", 16384);
        //消息延迟
        props.put("linger.ms", 1);
        //批量的缓冲区大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        // kafka   key 和value的序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 根据题意得,需要自定义分区
        props.put("partitioner.class", "com.czxy.scala.demo12_0415.han.ProducerPartition");

        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);

        // 指定需要读取的文件
        File file = new File("E:\\outputtest\\part-00000-fe536dc7-523d-4fdd-b0b5-1a045b8cb1ab-c000.txt");

        // 创建对应的文件流，进行数据的读取
        FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file);
        //   指定编码格式进行读取
        InputStreamReader inputStreamReader = new InputStreamReader(fileInputStream, "UTF-8");
        // 创建缓冲流
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(inputStreamReader);

        // 创建一个变量,用来保存每次读取的数据
        String tempString = null;

        // 循环遍历读取文件内容
        while ((tempString = bufferedReader.readLine()) != null) {

            // 利用kafka对象发送数据
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("rng_comment", tempString));

            // 发送完成之后打印数据
            System.out.println("已发送:" + tempString);
        }

        System.out.println("数据发送完毕!");

        // 关闭kafka数据生产者
        kafkaProducer.close();

    }
}

<4> 先在数据库中创建好接收数据需要用到的表

create table vip_rank
(
	`index` varchar(100) null comment '数据id',
	child_comment varchar(100) null comment '回复数量',
	comment_time DATE null comment '评论时间',
	content TEXT null comment '评论内容',
	da_v varchar(100) null comment '微博个人认证',
	like_status varchar(100) null comment '赞',
	pic varchar(100) null comment '图片评论url',
	user_id varchar(100) null comment '微博用户id',
	user_name varchar(100) null comment '微博用户名',
	vip_rank int null comment '微博会员等级',
	stamp varchar(100) null comment '时间戳'
);

create table like_status
(
	`index` varchar(100) null comment '数据id',
	child_comment varchar(100) null comment '回复数量',
	comment_time DATE null comment '评论时间',
	content varchar(10000) null comment '评论内容',
	da_v varchar(100) null comment '微博个人认证',
	like_status varchar(100) null comment '赞',
	pic varchar(100) null comment '图片评论url',
	user_id varchar(100) null comment '微博用户id',
	user_name varchar(100) null comment '微博用户名',
	vip_rank int null comment '微博会员等级',
	stamp varchar(100) null comment '时间戳'
);


create table count_comment
(
	time DATE null comment '时间',
	count int null comment '出现的次数',
	constraint rng_comment_pk
		primary key (time)
);

<5> 使用Spark Streaming对接kafka之后进行计算

下面的代码完成了：

查询出微博会员等级为5的用户，并把这些数据写入到mysql数据库中的vip_rank表中

查询出评论赞的个数在10个以上的数据，并写入到mysql数据库中的like_status表中

object test03_calculate {


  /*
     将数据从kafka集群中读取,并将数据做进一步的处理过后,写入到mysql数据库中
   */
  def ConnectToMysql() ={

    // 连接驱动，设置需要连接的MySQL的位置以及数据库名 + 用户名 + 密码
    DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/rng_comment?characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
  }

  /**
    * 将数据写入到MySQL的方法
    * @param tableName 表名
    * @param data List类型的数据
    */
  def saveDataToMysql(tableName:String,data:List[String]): Unit ={

    // 获取连接
    val connection: Connection = ConnectToMysql()
    // 创建一个变量用来保存sql语句
    val sql = s"insert into ${tableName} (`index`, child_comment, comment_time, content, da_v,like_status,pic,user_id,user_name,vip_rank,stamp) values (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)"
    // 将数据存入到mysql中
    val ps: PreparedStatement = connection.prepareStatement(sql)
    ps.setString(1,data.head)
    ps.setString(2,data(1))
    ps.setString(3,data(2))
    ps.setString(4,data(3))
    ps.setString(5,data(4))
    ps.setString(6,data(5))
    ps.setString(7,data(6))
    ps.setString(8,data(7))
    ps.setString(9,data(8))
    ps.setString(10,data(9))
    ps.setString(11,data(10))

    // 提交[因为是插入数据，所以这里需要更新]
    ps.executeUpdate()
    // 关闭连接
    connection.close()

  }


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1 创建sparkConf
    var conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStremingDemo1")
    //2 创建一个sparkcontext
    var sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3 创建streamingcontext
    var ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(3))

    //设置kafka对接参数
    var  kafkaParams= Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "SparkKafkaDemo",
      //earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
      //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
      //这里配置latest自动重置偏移量为最新的偏移量,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费
      "auto.offset.reset" -> "earliest",
      //false表示关闭自动提交.由spark帮你提交到Checkpoint或程序员手动维护
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    // 设置检查点的位置
    ssc.checkpoint("sparkstreaming/")

    //kafkaDatas  含有key和value
    //key是kafka成产数据时指定的key（可能为空）
    //value是真实的数据（100%有数据）
    val kafkaDatas: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      //设置位置策略   均衡
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Array("rng_comment"), kafkaParams))

    kafkaDatas.foreachRDD(rdd=>rdd.foreachPartition(line=>{

      // 遍历每一个分区的数据
      for (row <- line){

        // 获取到行数据组成的array数组
        val str: Array[String] = row.value().split("\t")

        // 将数据转成List集合
        val list: List[String] = str.toList

        /* 查询出微博会员等级为5的用户，并把这些数据写入到mysql数据库中的vip_rank表中 */
        if (list(9).equals("5")){
          // 调用方法，将集合数据写入到指定的表中
          saveDataToMysql("vip_rank",list)
        }

        /* 查询出评论赞的个数在10个以上的数据，并写入到mysql数据库中的like_status表中 */
        if (Integer.parseInt(list(5))>10){
          saveDataToMysql("like_status",list)
        }

      }

    }))


    //5 开启计算任务
    ssc.start()
    //6 等待关闭
    ssc.awaitTermination()
  }
  }

运行成功后的效果

vip_rank
在这里插入图片描述

like_status
在这里插入图片描述

下面的代码完成了：
分别计算出2018/10/20 ，2018/10/21，2018/10/22，2018/10/23这四天每一天的评论数是多少，并写入到mysql数据库中的count_conmment表中

object test04_count {


  def ConnectToMysql() ={

    // 连接驱动，设置需要连接的MySQL的位置以及数据库名 + 用户名 + 密码
    DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/rng_test?characterEncoding=UTF-8", "root", "root")

  }

  /**
    * 将数据存入到mysql中
    *
    * @param time  时间
    * @param count 数量
    */
  def saveDataToMysql(time: String, count: Int): Unit = {
    println(s"$time\t $count")
    if (time.contains("2018/10/20") || time.contains("2018/10/21") || time.contains("2018/10/22") || time.contains("2018/10/23")) {
      //获取连接
      val connection: Connection = ConnectToMysql()
      //创建一个变量用来保存sql语句
      val sql: String = "INSERT INTO count_comment (time,count) VALUES (?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE count = ?"
      //将一条数据存入到mysql
      val ps: PreparedStatement = connection.prepareStatement(sql)
      ps.setString(1, time)
      ps.setInt(2, count)
      ps.setInt(3, count)

      //提交
      ps.executeUpdate()
      //关闭连接
      connection.close()
    }
  }


  def main(args: Array[String]): Unit = {


    //1 创建sparkConf
    var conf: SparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStremingDemo1")
    //2 创建一个sparkcontext
    var sc: SparkContext =new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //3 创建StreamingContext
    var ssc: StreamingContext =new   StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //设置缓存数据的位置
    ssc.checkpoint("./TmpCount")

    // 设置kafka的参数
    var  kafkaParams: Map[String, Object] = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092",  // 集群位置
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],  // key序列化标准
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],  // value序列化标准
      "group.id" -> "SparkKafkaDemo",  // 分组id
      //earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
      //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
      //这里配置latest自动重置偏移量为最新的偏移量,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费
      "auto.offset.reset" -> "earliest",
      //false表示关闭自动提交.由spark帮你提交到Checkpoint或程序员手动维护
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)

    )

      // 接收Kafka的数据并根据业务逻辑进行计算
      val kafkaDatas: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] =
        KafkaUtils.createDirectStream[String,String](
          ssc,   // StreamingContext对象
          LocationStrategies.PreferConsistent,  // 位置策略
          ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](Array("rng_comment"),kafkaParams)  // 设置需要消费的topic和kafka参数

        )

    // 2018/10/23 16:09  需要先获取到下标为2的数据,再按照空格进行切分,获取到年月日即可
    val kafkaWordOne: DStream[(String, Int)] = kafkaDatas.map(z=>z.value().split("\t")(2).split(" ")(0)).map((_,1))

    // 更新数据
    val wordCounts: DStream[(String, Int)] = kafkaWordOne.updateStateByKey(updateFunc)

    // 遍历RDD
    wordCounts.foreachRDD(rdd=>rdd.foreachPartition(line=>{

      for(row <- line){

        saveDataToMysql(row._1,row._2)
        //println("保存成功!")
      }

    }))

    println("完毕!")

    // 开启计算任务
    ssc.start()

    // 等待关闭
    ssc.awaitTermination()

  }

  //currentValues:当前批次的value值,如:1,1,1 (以测试数据中的hadoop为例)
  //historyValue:之前累计的历史值,第一次没有值是0,第二次是3
  //目标是把当前数据+历史数据返回作为新的结果(下次的历史数据)
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int], historyValue:Option[Int] ):Option[Int] ={
    // currentValues当前值
    // historyValue历史值
    val result: Int = currentValues.sum + historyValue.getOrElse(0)

    Some(result)

  }
}

运行成功后的效果

count_comment

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

结语

        本次的分享就到这里，因为博主还是一个萌新，能力有限，如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正。受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ

在这里插入图片描述



这篇关于Spark综合性练习(Spark，Kafka，Spark Streaming，MySQL)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！


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