从kafka-Spark-Streaming读取数据时获取空集

Question

嗨，我是Spark Streaming的新手。我正在尝试读取xml文件并将其发送到kafka主题。这是我的Kafka代码，它将数据发送给Kafka-console-consumer。

代码：

package org.apache.kafka.Kafka_Producer;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

@SuppressWarnings("unused")
public class KafkaProducer { 
   private static String sCurrentLine;
   public static void main(String args[]) throws InterruptedException, ExecutionException{ 
       try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("/Users/sreeharsha/Downloads/123.txt")))
       {
           while ((sCurrentLine = br.readLine()) != null) {
               System.out.println(sCurrentLine);
               kafka(sCurrentLine);
           }
       } catch (FileNotFoundException e) {
           // TODO Auto-generated catch block
           e.printStackTrace();
       } catch (IOException e) {
           // TODO Auto-generated catch block
           e.printStackTrace();}
   }
   public static void kafka(String sCurrentLine)  {
       Properties props = new Properties();
       props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");
       props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
       props.put("partitioner.class","kafka.producer.DefaultPartitioner");
       props.put("request.required.acks", "1");
       ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
       Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);
       producer.send(new KeyedMessage<String, String>("sample",sCurrentLine));
       producer.close();
   }
}

我可以在Kafka-Console-Consumer中收到数据。在下面的屏幕截图中，您可以看到我发送给该主题的数据。

现在我需要使用Spark-Streaming流式传输给kafka-console-consumer的数据。这是代码。

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

public class SparkStringConsumer {

   public static void main(String[] args) {

       SparkConf conf = new SparkConf()
               .setAppName("kafka-sandbox")
               .setMaster("local[*]");
       JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
       JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sc, new Duration(2000));

       Map<String, String> kafkaParams = new HashMap<>();
       kafkaParams.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");
       Set<String> topics = Collections.singleton("sample");

       JavaPairInputDStream<String, String> directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,
       String.class, String.class, StringDecoder.class, StringDecoder.class, kafkaParams, topics);
       directKafkaStream.foreachRDD(rdd -> {
       System.out.println("--- New RDD with " + rdd.partitions().size()
           + " partitions and " + rdd.count() + " records");
       rdd.foreach(record -> System.out.println(record._2));
       });
       ssc.start();
       ssc.awaitTermination();
   }
}

在提交我的工作时获取空白：

./spark-submit --class org.apache.spark_streaming.Spark_Kafka_Streaming.SparkStringConsumer --master local[4] Spark_Kafka_Streaming-0.0.1-SNAPSHOT.jar

您可以在下面看到数据接收方式的屏幕截图：

使用以下版本：

Spark - 2.0.0

Zookeeper -3.4.6

卡夫卡 - 0.8.2.1

请提出任何建议，

Answer 1

最后在网上冲浪后我发现了这些解决方案。

不要使用＆＃34; Spark-Submit＆＃34;和＃34; SetMaster＆＃34;在同一时间。

• 如果您从IDE运行代码，请在代码中使用SetMaster
• 如果您通过＆＃34; Spark-Submit＆＃34;运行jar。不要将setMaster放在你的代码中

还有一件事先运行/提交你的火花罐，然后将数据发送给Kafka-Console-Consumer

工作正常。