Apache spark 从Spark Streaming中的Kafka主题创建两个数据流无效

在我的spark流媒体应用程序中。我正在从两个卡夫卡主题创建两个数据流。我这样做是因为我需要以不同的方式处理这两个数据流。下面是代码示例：

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()
  }
}

这两个主题可能有数据，也可能没有数据。在我的例子中，第一个主题当前没有获取数据，但第二个主题是获取数据。但是我的spark应用程序没有打印任何数据。也不例外。

---

我有什么遗漏吗？或者如何解决此问题。

通过上述代码发现问题。问题是我们使用master作为本地[2]，并且注册了两个接收器。增加线程数可以解决问题。

它对一个流有效吗？是的。。它只适用于一个流。@Alok:您能试着在foreachRDD方法中打印rdd.count吗？？