SparkStreaming+Kafka整合

SparkStreaming+Kafka整合

1.需求

使用SparkStreaming，并且结合Kafka，获取实时道路交通拥堵情况信息。

2.目的

对监控点平均车速进行监控，可以实时获取交通拥堵情况信息。相关部门可以对交通拥堵情况采取措施。

e.g.1.通过广播方式，让司机改道。

      2.通过实时交通拥堵情况数据，反映在一些APP上面，形成实时交通拥堵情况地图，方便用户查询。

3.架构

1.客户端产生数据，并且把数据发送到Kafka集群的spark-real-time-vehicle-log的topic中

2.SparkStreaming从Kakfa集群的Topic: spark-real-time-vehicle-log中读取数据

3.SparkStreaming使用窗口函数对数据流进行处理，每个5秒，处理过去1分钟的数据

4.把结果打印(这里也可以把结果保存到关系型数据库，供WebUI显示)

4.源码

RealTimeVehicleSpeedMonitorMain

5.更多

想要了解更多戳Spark Examples 准没错

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