​ 目的：模拟数据不断写入，同时不断处理

01.启动相关的服务

​ Hdfs文件系统
​ Zookeeper服务

​ Kafka(主题，生产，消费)
​ Hive数仓(元数据库mysql)

​ Spark能够直接sql操作Hive，不然使用jdbc方式

(base) [root@192 ~]# jps
3200 SecondaryNameNode
2835 NameNode
5011 ConsoleProducer
85045 Jps
2998 DataNode
4390 QuorumPeerMain
4535 Kafka
4057 RunJar
5465 ConsoleConsumer
(base) [root@192 ~]# jps -l
3200 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode
2835 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode
5011 kafka.tools.ConsoleProducer
2998 org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode
4390 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain
85063 sun.tools.jps.Jps
4535 kafka.Kafka
4057 org.apache.hadoop.util.RunJar
5465 kafka.tools.ConsoleConsumer
(base) [root@192 ~]#

02.模拟Kafka生产

​ 思路：

​ step1：读取一个hdfs文件系统上的csv文件为RDD

​ step2：将RDD转换为一个列表，使用切片去除表头信息

​ step3：将该列表的数据不断作为Kafka的生产数据，使用time.sleep(1)，控制每1秒生产一条数据

​ 代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.streaming import StreamingContext
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
import time
sc = SparkSession.builder.config("spark.driver.host","192.168.1.10")\
    .config("spark.ui.showConsoleProgress","false").appName("HdfsKafka")\
    .master("local[*]").getOrCreate().sparkContext
ssc = StreamingContext(sc,10)
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers = "192.168.1.10:9092")
rdd = sc.textFile("hdfs://192.168.1.10:9000//HadoopFileS/DataSet/MLdataset/seeds_dataset.csv")
# rdd.foreach(print) 用于查看hdfs数据
print("---------------开始用hdfs数据模拟kafka生产----------------------")
lst = rdd.collect()[1:] #去除第一行的字段数据
for i in lst:
    future = producer.send(topic="sparkapp",value=i.encode())
    print("已生产数据：%s"%(i))
    time.sleep(1)
    try:
        record = future.get(timeout=10)
    except KafkaError as e:
        print(e)
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
property = property()

03.模拟Kafka消费

​ 思路：

​ step1：使用spark操作hive创建一个表

​ step2：将stream中的数据不断插入到hive数据库中的表中，设置为每5秒处理一次

​ step3：对该表进行简单的汇总(可以看到数据的行数，方差，均值等信息的不断变化)

​ 代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
spark = SparkSession.builder.config("spark.driver.host","192.168.1.10")\
    .config("spark.ui.showConsoleProgress","false").appName("KafkaFromHdfs")\
    .master("local[*]").enableHiveSupport().getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("ERROR")
ssc = StreamingContext(sc,5)
# 使用hive数据库
spark.sql("use hive_test_one")
spark.sql("""
    create table if not exists kafkaTest(
        `ID` int,
        `area` double,
        `perimeter` double,
        `compactness` double,
        `lengthOfKernel` double,
        `widthOfKernel` double,
        `asymmetryCoefficient` double,
        `lengthOfKernelGroove` double,
        `seedType` int
    )
    row format delimited fields terminated by ','
""")
def func(x):
    for i in x:
        str = "insert into kafkaTest values(%s)"%(i)
        # print(str) 查看sql语句内容
        spark.sql(str)
    spark.sql("select * from kafkaTest").summary().show()
stream_rdd = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,["sparkapp"],{"metadata.broker.list": "192.168.1.10:9092"})\
        .map(lambda x:x[1])
stream_rdd.foreachRDD(lambda x: func(x.collect()))
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
property = property()

04.结果展示

HdfsToKafka_producer.py写入数据到Kafka情况

​ 这边是每1秒写入一条数据到kafka

HdfsFromKafka_consumer.py消费数据到hive并查看实时汇总情况

​ 这边是每5秒处理一次数据入库到hive中，由于之前是一秒产生一条，所以从count中不难看出间隔是5

05.其他问题

​ 从hdfs生产数据中不难看出我们的第一列数据是从1开始往下的，但是从汇总这边可以看到ID列的最大值max却总是比count数大一个。说明有个数据我们并没有消费到，将输出信息滑动到最上边查看一下，如图：

​ 说明我们第一条数据并没有进行消费，可能是sparkstreaming后启动消费，导致之前生产的数据未能及时入库到hive，汇总的数据缺失前面的一部分，这应该怎么解决呢？之后有机会再记录吧。