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前言

本文將介紹一個使用Spark Streaming和Kafka進行實時數據處理的示例。通過該示例，讀者將了解到如何使用Spark Streaming和Kafka處理實時數據流，以及如何將處理后的數據保存到MySQL數據庫中。示例涵蓋了從環境搭建到代碼實現的全過程，幫助讀者快速上手實時數據處理的開發。

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一、簡介

1. Spark-Streaming簡介

Spark Streaming是Apache Spark的一個組件，用于實時流數據處理。它提供了高級別的API，可以使用類似于批處理的方式處理實時數據流。Spark Streaming可以與各種消息隊列系統集成，包括Kafka、RabbitMQ等。

2. Kafka簡介

Kafka是一個分布式流處理平臺，具有高吞吐量、可擴展性和可靠性。它提供了一種可持久化、分布式、分區的日志服務，用于處理實時數據流。Kafka使用發布-訂閱模型，消息被發布到一個或多個主題，然后由訂閱該主題的消費者進行消費。

二、實戰演練

1. MySQL數據庫部分

這部分代碼用于創建MySQL數據庫和數據表，以及將從Kafka獲取的數據保存到數據庫中。

create database kafkademo;

創建數據表：

CREATE TABLE kafka_tb
(`txid`      varchar(255) PRIMARY KEY,`version`   varchar(255),`connector` varchar(255),`name`      varchar(255),`ts_ms`     varchar(255),`snapshot`  varchar(255),`db`        varchar(255),`sequence`  varchar(255),`schema`    varchar(255),`table`     varchar(255),`lsn`       varchar(255),`xmin`      varchar(255)
);

2. 導入依賴

這部分代碼是Maven的依賴配置，用于引入所需的Spark、Kafka和MySQL相關的庫。

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.26</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.11</artifactId><version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.11</artifactId><version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId><version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId><version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.8.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><scope>compile</scope>
</dependency>

3. 編寫實體類代碼

這部分代碼定義了一個Java類EntityMessage，用于將從Kafka獲取的JSON數據轉換為Java對象。

import lombok.Data;import java.io.Serializable;@Data
public class EntityMessage implements Serializable {private String op;private String ts_ms;private String transaction;private DataItem dataItem;@Datapublic static class DataItem {private String version;private String connector;private String name;private String ts_ms;private String snapshot;private String db;private String[] sequence;private String schema;private String table;private String txId;private String lsn;private String xmin;}
}

4. 編寫kafka主題管理代碼

這部分代碼用于創建、刪除和修改Kafka主題的一些操作。

import org.apache.kafka.clients.admin.*;
import org.apache.kafka.common.KafkaFuture;
import org.apache.kafka.common.config.ConfigResource;import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutionException;public class KafkaTopicManager {private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "192.168.145.103:9092,192.168.145.104:9092,192.168.145.105:9092";public void createTopic(String topicName, int numPartitions, short replicationFactor) throws ExecutionException, InterruptedException {Properties properties = new Properties();properties.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, BOOTSTRAP_SERVERS);