内容简介：在实际的项目中，有时候我们需要把一些数据实时的写回到kafka中去，一般的话我们是这样写的，如下：但是这种写法有很严重的缺点，对于每个rdd的每一个partition的数据，每一次都需要创建一个KafkaProducer，显然这种做法是不太合理的，而且会带来性能问题，导致写的速度特别慢，那怎么解决这个问题呢？
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在实际的项目中，有时候我们需要把一些数据实时的写回到kafka中去，一般的话我们是这样写的，如下：
但是这种写法有很严重的缺点，对于每个rdd的每一个partition的数据，每一次都需要创建一个KafkaProducer，显然这种做法是不太合理的，而且会带来性能问题，导致写的速度特别慢，那怎么解决这个问题呢？
1、首先，我们需要将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装如下：
2、之后我们利用广播变量的形式，将KafkaProducer广播到每一个executor，如下：
3、然后我们就可以在每一个executor上面将数据写入到kafka中了
这样的话，就不需要每次都去创建了。先写到这儿吧。经过测试优化过的写法性能是之前的几十 倍。如果有写的不对的地方，欢迎大家指正。
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以上所述就是小编给大家介绍的《spark streaming写入kafka性能优化》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！
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