创建Kudu-ETL流式计算程序
实现步骤：
- 在realtime目录创建 KuduStreamApp 单例对象，继承自 StreamApp 特质
- 重写特质内的方法
- 编写代码接入kafka集群消费其数据
package cn.it.logistics.etl.realtime
import cn.itcast.logistics.common.{Configuration, SparkUtils}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Encoders, SparkSession}
/**
* Kudu数据管道应用
* 实现KUDU数据库的实时ETL操作
*/
object KuduStreamApp extends StreamApp {
/**
* 入口方法
* @param args
*/
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建sparkConf对象
val sparkConf: SparkConf = SparkUtils.autoSettingEnv(
SparkUtils.sparkConf(this.getClass.getSimpleName)
)
//数据处理
execute(sparkConf)
}
/**
* 数据的处理
*
* @param sparkConf
*/
override def execute(sparkConf: SparkConf): Unit = {
/**
* 实现步骤：
* 1）创建sparksession对象
* 2）获取数据源（获取物流相关数据以及crm相关数据）
* 3）对数据进行处理（返回的数据是字符串类型，需要转换成javabean对象）
* 4）抽取每条数据的字段信息
* 5）将过滤出来的每张表写入到kudu数据库
*/
//1）创建sparksession对象
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
sparkSession.sparkContext.setLogLevel(Configuration.LOG_OFF)
//2）获取数据源（获取物流相关数据以及crm相关数据）
//2.1：获取物流系统相关的数据
val logisticsDF: DataFrame = getKafkaSource(sparkSession, Configuration.kafkaLogisticsTopic)
//2.2：获取客户关系系统相关的数据
val crmDF: DataFrame = getKafkaSource(sparkSession, Configuration.kafkaCrmTopic)
// 设置Streaming应用输出及启动
logisticsDF.writeStream.outputMode(OutputMode.Update())
.format("console").queryName("logistics").start()
crmDF.writeStream.outputMode(OutputMode.Update())
.format("console").queryName("crm").start()
//8）启动运行等待停止
val stream = sparkSession.streams
//stream.active：获取当前活动流式查询的列表
stream.active.foreach(query => println(s"准备启动的查询：${query.name}"))
//线程阻塞，等待终止
stream.awaitAnyTermination()
}
/**
* 数据的保存
* @param dataFrame
* @param tableName
* @param isAutoCreateTable
*/
override def save(dataFrame: DataFrame, tableName: String, isAutoCreateTable: Boolean = true): Unit = {
}
}
