在Java中使用Spark与Kafka进行连接，你可以使用Spark Streaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Spark Streaming从Kafka读取数据并进行处理。

1. 引入依赖

首先，在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项（假设你在使用Maven）：

<dependencies><!-- Spark Core --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>3.4.0</version></dependency><!-- Spark Streaming --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId><version>3.4.0</version></dependency><!-- Spark Streaming Kafka Integration --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.12</artifactId><version>3.4.0</version></dependency><!-- Kafka Client --><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.0.0</version></dependency>
</dependencies>

2. 创建Spark Streaming应用程序

下面是一个简单的Java应用程序示例，它从Kafka读取数据并进行简单处理：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils;
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies;import java.util.*;public class SparkKafkaExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 创建Spark配置对象SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkKafkaExample");// 创建JavaStreamingContext对象，指定批次间隔为5秒JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));// Kafka参数配置Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();kafkaParams.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // Kafka Broker地址kafkaParams.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);kafkaParams.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);kafkaParams.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "spark-group");kafkaParams.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");kafkaParams.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);// 定义要消费的Kafka主题Collection<String> topics = Arrays.asList("test-topic");// 创建Kafka DStreamJavaInputDStream<org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord<String, String>> stream =KafkaUtils.createDirectStream(jssc,LocationStrategies.PreferConsistent(),ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams));// 处理从Kafka接收到的数据stream.foreachRDD(rdd -> {rdd.foreach(record -> {System.out.println("Key: " + record.key() + ", Value: " + record.value());});});// 启动StreamingContextjssc.start();// 等待作业结束jssc.awaitTermination();}
}

3. 运行程序

1. 启动Kafka和Zookeeper。
2. 确保Kafka中有一个名为test-topic的主题，或者你可以更改代码中的主题名称。
3. 运行上述Java应用程序。

4. 解释

• Kafka Parameters：配置Kafka连接的必要参数，包括Kafka broker地址、反序列化器、消费组ID等。
• KafkaUtils.createDirectStream：创建一个直接从Kafka读取数据的DStream。
• stream.foreachRDD：对每个批次的数据进行处理，打印从Kafka读取的记录。

注意

• 确保Kafka和Spark的版本兼容。
• 在生产环境中，通常需要更多的配置，例如处理失败、检查点等。

这个简单的例子展示了如何使用Spark与Kafka连接并处理实时数据流。你可以根据需要扩展这个例子，添加更多的处理逻辑。