在Spark Streaming中创建两个来自Kafka的DStream主题不起作用

在我的Spark应用程序中。我从两个Kafka主题创建两个DStream。我这样做，因为我需要以不同的方式处理两个DStream。以下是代码示例：在Spark Streaming中创建两个来自Kafka的DStream主题不起作用

object KafkaConsumerTest3 { 
    var sc:SparkContext = null 
    def main(args: Array[String]) { 



    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF); 
    Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.OFF); 

    val Array(zkQuorum, group, topics1, topics2, numThreads) = Array("localhost:2181", "group3", "test_topic4", "test_topic5","5") 
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkConsumer").setMaster("local[2]") 
    sc = new SparkContext(sparkConf) 
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(2)) 


    val topicMap1 = topics1.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap 
    val topicMap2 = topics2.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap 

    val lines2 = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap2).map(_._2) 
    val lines1 = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap1).map(_._2) 

    lines2.foreachRDD{rdd => 
     rdd.foreach { println }} 

    lines1.foreachRDD{rdd => 
     rdd.foreach { println }} 

    ssc.start() 
    ssc.awaitTermination() 
    } 
}

这两个主题都可能有也可能没有数据。在我的情况下，第一个主题目前没有获取数据，但第二个主题正在获得。但我的火花应用程序不打印任何数据。也没有例外。有什么我失踪？或者我如何解决这个问题。

来源

2017-04-07 Alok

它是否适用于单流？ – Natalia

是的..它可以与一个流一起使用。 – Alok

@Alok：你可以尝试打印在foreachRDD方法里面的rdd.count？ – Shankar

发现上述代码的问题。问题是我们使用master作为local [2]，并且我们注册了两个receiver。增加线程的数量解决了这个问题。

来源

2017-04-11 11:16:26 Alok

在Spark Streaming中创建两个来自Kafka的DStream主题不起作用

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