学习spark | spark streaming和kafka之间结合进行实时的数据处理（基于文件流）
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本篇文章分两个部分：
一个为已完成的生产者与消费者代码示例，另一个则为对代码实现流程的说明
1. 首先完善好的代码
生产者代码
import java.io.{File, RandomAccessFile}
import java.nio.charset.StandardCharsets
import scala.io.Source
object KafkaWordProducer2 {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 3) {
System.err.println("用法: KafkaWordProducer <metadataBrokerList> <topic> <linesPerSec>")
System.exit(1)
}
val Array(brokers, topic, linesPerSec) = args
// Kafka生产者属性
val props = new java.util.HashMap[String, Object]()
props.put(org.apache.kafka.clients.produ全部评论 (0)
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