这是仿真过程某图：

 kafka消费sink端和StructuredStreaming集成通信成功 ， 数据接收全部接收

数据落地情况： 

全部接收到并all存入mysql

下面就简单分享一下StructuredStreaming代码吧

import org.apache.spark.sql.functions.{col, from_json}
import org.apache.spark.sql.streaming.{ OutputMode, Trigger}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType,  StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}


    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("kafkaConsumer")
      .master("local[3]")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._


    // 定义json字段类型格式
    val Jsonschmea: StructType = new StructType()
      .add("id", dataType = IntegerType)
      .add("name", dataType = StringType)
      .add("sorce", dataType = IntegerType)


    val message: DataFrame = spark.readStream // message为从kafka读到的原数据
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "xxxxx:9092,xxxx:9092,xxxx:9092")
      .option("subscribe", "xxxx")
      .option("startingOffsets", "latest")
      .load()



    // 将json字符串转化为结构化数据

    val streamData: DataFrame = message.selectExpr("cast(value as String) as message") 
      .select(from_json($"message", Jsonschmea).alias("data"))
    // 将json结构化为新的df


    // 预加载mysql驱动

    // 实时写入 第二个参数预占位，want给每一批次加入唯一表示， but本次仅占位没有传参数
    def writeToMysql(batchDF: DataFrame, epochId: Long): Unit = {
      val sqlurl = "jdbc:mysql://localhost:xxxx/xxxx"
      val sqluser = "xxxx"
      val sqlpass = "xxxxx"

      Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")  // mysql 8.0后得驱动，旧版本去掉cj

      batchDF.foreachPartition {
        partitionOfRecords =>
          val connection = DriverManager.getConnection(sqlurl, sqluser, sqlpass)

          // 关闭自动提交以支持增量写入
          connection.setAutoCommit(false)
          // 创建预编译的插入语句
          val insertsql = "insert into jsonstream(id,name,sorce) values(?,?,?)"
          val preparedStatement = connection.prepareStatement(insertsql)

          partitionOfRecords.foreach {
            row =>
//              val id = row.getAs[Int]("data.id")
//              val name = row.getAs[String]("data.name")
//              val score = row.getAs[Int]("data.sorce")

              
              val id = row.getAs[Row]("data").getAs[Int]("id")
              val name = row.getAs[Row]("data").getAs[String]("name")
              val sorce = row.getAs[Row]("data").getAs[Int]("sorce")

            // 设置参数到预处理sql函数中
              preparedStatement.setInt(1, id)
              preparedStatement.setString(2, name)
              preparedStatement.setInt(3, sorce)

              // 执行添加到批次操作
              preparedStatement.addBatch()
          }
          preparedStatement.executeBatch()
          connection.commit() // 执行批处理后手动提交事务


          preparedStatement.close()  // 手动GC
          connection.close()
      }
    }

// 数据落地到数据库
      streamData.writeStream
        .outputMode(OutputMode.Append())
        .foreachBatch(writeToMysql _)
        .trigger(Trigger.ProcessingTime("1 millisecond")) // 1 毫秒每个batch
        .start()
        .awaitTermination()

存储按照一定批次量做存储   

友情提示 ： 上述程序是经过脱敏处理的哦

----彩蛋----

如果你看到者你会知道scala在11更新之后也就是12版本如下：

batchDF.foreachPartition {
  partitionOfRecords => ... 这个位置

 Dataset的foreachPartition 里面不能处理 Row的Iterator， 所以需要转为rdd在做处理

所以更改后为

batchDF.rdd.foreachPartition { partitionOfRecords => ...

而且这里不能用foreach ， 否则无法序列化就能存储到mysql， 不能被序列化的数据是不能在网络中进行传输的，通过二进制流的形式传出，在被反序列化回来转化为对象的形式存储

ok -----