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超详细!一文详解 SparkStreaming 如何整合 Kafka !附代码可实践

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发表于 2020-6-28 18:29:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

来源 | Alice菌

责编 | Carol

封图 |  CSDN 下载于视觉中国

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

相信很多小伙伴已经接触过 SparkStreaming 了,理论就不讲太多了,今天的内容主要是为大家带来的是 SparkStreaming 整合 Kafka 的教程。

文中含代码,感兴趣的朋友可以复制动手试试!


Kafka回顾


正式开始之前,先让我们来对Kafka回顾一波。

  • 核心概念图解
Broker:安装Kafka服务的机器就是一个broker
Producer:消息的生产者,负责将数据写入到broker中(push)
Consumer:消息的消费者,负责从kafka中拉取数据(pull),老版本的消费者需要依赖zk,新版本的不需要
Topic: 主题,相当于是数据的一个分类,不同topic存放不同业务的数据 主题:区分业务
Replication:副本,数据保存多少份(保证数据不丢失) 副本:数据安全
Partition:分区,是一个物理的分区,一个分区就是一个文件,一个Topic可以有1~n个分区,每个分区都有自己的副本 分区:并发读写
Consumer Group:消费者组,一个topic可以有多个消费者/组同时消费,多个消费者如果在一个消费者组中,那么他们不能重复消费数据 消费者组:提高消费者消费速度、方便统一管理
注意[1]:一个Topic可以被多个消费者或者组订阅,一个消费者/组也可以订阅多个主题
注意[2]:读数据只能从Leader读, 写数据也只能往Leader写,Follower会从Leader那里同步数据过来做副本!!!
  • 常用命令
启动kafka
/export/servers/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon 

/export/servers/kafka/config/server.properties 
停止kafka
/export/servers/kafka/bin/kafka-server-stop.sh 
查看topic信息
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper node01:2181
创建topic
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
查看某个topic信息
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper node01:2181 --topic test
删除topic
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --delete --topic test
启动生产者控制台的生产者一般用于测试
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic spark_kafka
启动消费者控制台的消费者一般用于测试
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node01:2181 --topic spark_kafka--from-beginning
消费者连接到borker的地址
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic spark_kafka --from-beginning 

整合kafka两种模式说明


这同时也是一个面试题的热点。
开发中我们经常会利用SparkStreaming实时地读取kafka中的数据然后进行处理,在spark1.3版本后,kafkaUtils里面提供了两种创建DStream的方法:
1、Receiver接收方式:
  • KafkaUtils.createDstream(开发中不用,了解即可,但是面试可能会问)。
  • Receiver作为常驻的Task运行在Executor等待数据,但是一个Receiver效率低,需要开启多个,再手动合并数据(union),再进行处理,很麻烦
  • Receiver哪台机器挂了,可能会丢失数据,所以需要开启WAL(预写日志)保证数据安全,那么效率又会降低!
  • Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,调用Kafka高阶API,offset存储在zookeeper,由Receiver维护。
  • spark在消费的时候为了保证数据不丢也会在Checkpoint中存一份offset,可能会出现数据不一致
  • 所以不管从何种角度来说,Receiver模式都不适合在开发中使用了,已经淘汰了
2、Direct直连方式
  • KafkaUtils.createDirectStream(开发中使用,要求掌握)
  • Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据,从每个分区直接读取数据大大提高了并行能力
  • Direct方式调用Kafka低阶API(底层API),offset自己存储和维护,默认由Spark维护在checkpoint中,消除了与zk不一致的情况
  • 当然也可以自己手动维护,把offset存在mysql、redis中
  • 所以基于Direct模式可以在开发中使用,且借助Direct模式的特点+手动操作可以保证数据的Exactly once 精准一次
总结:
  • Receiver接收方式
  1. 多个Receiver接受数据效率高,但有丢失数据的风险
  2. 开启日志(WAL)可防止数据丢失,但写两遍数据效率低。
  3. Zookeeper维护offset有重复消费数据可能。
  4. 使用高层次的API
  • Direct直连方式
  1. 不使用Receiver,直接到kafka分区中读取数据
  2. 不使用日志(WAL)机制
  3. Spark自己维护offset
  4. 使用低层次的API
扩展:关于消息语义
注意:
开发中SparkStreaming和kafka集成有两个版本:0.8及0.10+
0.8版本有Receiver和Direct模式(但是0.8版本生产环境问题较多,在Spark2.3之后不支持0.8版本了)。
0.10以后只保留了direct模式(Reveiver模式不适合生产环境),并且0.10版本API有变化(更加强大)
结论:
我们学习和开发都直接使用0.10版本中的direct模式,但是关于Receiver和Direct的区别面试的时候要能够答得上来

spark-streaming-kafka-0-8(了解)

1.Receiver
KafkaUtils.createDstream使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,偏移量由Receiver维护在zk中,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,它同步将接受到数据保存到分布式文件系统上比如HDFS。保证数据在出错的情况下可以恢复出来。尽管这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性,但是启用了WAL效率会较低,且无法保证数据被处理一次且仅一次,可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。
(官方现在已经不推荐这种整合方式。)
  • 准备工作
1)启动zookeeper集群
zkServer.sh start
2)启动kafka集群
kafka-server-start.sh  /export/servers/kafka/config/server.properties
3.创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic spark_kafka
4.通过shell命令向topic发送消息
kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic  spark_kafka
5.添加kafka的pom依赖
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>
  • API
通过receiver接收器获取kafka中topic数据,可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据,这里为3个
 val receiverDStream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(StringString)]] = (1 to 3).map(x => {
      val stream: ReceiverInputDStream[(StringString)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)
      stream
    })
如果启用了WAL(spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable=true)可以设置存储级别(默认StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)
代码演示
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable

object SparkKafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
      .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable""true")
//开启WAL预写日志,保证数据源端可靠性
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
//==============================================
    //2.准备配置参数
    val zkQuorum = "node01:2181,node02:2181,node03:2181"
    val groupId = "spark"
    val topics = Map("spark_kafka" -> 2)//2表示每一个topic对应分区都采用2个线程去消费,
//ssc的rdd分区和kafka的topic分区不一样,增加消费线程数,并不增加spark的并行处理数据数量
    //3.通过receiver接收器获取kafka中topic数据,可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据,这里为3个
    val receiverDStream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {
      val stream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)
      stream
    })
    //4.使用union方法,将所有receiver接受器产生的Dstream进行合并
    val allDStream: DStream[(String, String)] = ssc.union(receiverDStream)
    //5.获取topic的数据(String, String) 第1个String表示topic的名称,第2个String表示topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
//==============================================
    //6.WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

2.Direct

Direct方式会定期地从kafka的topic下对应的partition中查询最新的偏移量,再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据,Spark通过调用kafka简单的消费者API读取一定范围的数据。
  • Direct的缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具
  • Direct相比基于Receiver方式有几个优点:
  1. 简化并行
    不需要创建多个kafka输入流,然后union它们,sparkStreaming将会创建和kafka分区数一样的rdd的分区数,而且会从kafka中并行读取数据,spark中RDD的分区数和kafka中的分区数据是一一对应的关系。
  2. 高效 
    Receiver实现数据的零丢失是将数据预先保存在WAL中,会复制一遍数据,会导致数据被拷贝两次,第一次是被kafka复制,另一次是写到WAL中。而Direct不使用WAL消除了这个问题。
  3. 恰好一次语义(Exactly-once-semantics)
    Receiver读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中,虽然这种方法可以通过数据保存在WAL中保证数据不丢失,但是可能会因为sparkStreaming和ZK中保存的偏移量不一致而导致数据被消费了多次。
        Direct的Exactly-once-semantics(EOS)通过实现kafka低层次api,偏移量仅仅被ssc保存在checkpoint中,消除了zk和ssc偏移量不一致的问题。
  • API
KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
代码演示
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object SparkKafka2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
    //==============================================
    //2.准备配置参数
    val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092""group.id" -> "spark")
    val topics = Set("spark_kafka")
    val allDStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
    //3.获取topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
    //==============================================
    //WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}


spark-streaming-kafka-0-10


  • 说明
spark-streaming-kafka-0-10版本中,API有一定的变化,操作更加灵活,开发中使用
  • pom.xml
<!--<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>-->

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>
  • API:
http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html
  • 创建topic
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node01:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic spark_kafka
  • 启动生产者
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092,node01:9092,node01:9092 --topic spark_kafka
  • 代码演示
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkKafkaDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //准备连接Kafka的参数
    val kafkaParams = Map[StringObject](
      "bootstrap.servers" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "SparkKafkaDemo",
      //earliest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费
      //latest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据
      //none:topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常
      //这里配置latest自动重置偏移量为最新的偏移量,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      //false表示关闭自动提交.由spark帮你提交到Checkpoint或程序员手动维护
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array("spark_kafka")
    //2.使用KafkaUtil连接Kafak获取数据
    val recordDStream: InputDStream[ConsumerRecord[StringString]] = KafkaUtils.createDirectStream[StringString](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,//位置策略,源码强烈推荐使用该策略,会让Spark的Executor和Kafka的Broker均匀对应
      ConsumerStrategies.Subscribe[StringString](topics, kafkaParams))//消费策略,源码强烈推荐使用该策略
    //3.获取VALUE数据
    val lineDStream: DStream[String] = recordDStream.map(_.value())//_指的是ConsumerRecord
    val wrodDStream: DStream[String] = lineDStream.flatMap(_.split(" ")) //_指的是发过来的value,即一行数据
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wrodDStream.map((_,1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    result.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }
}
好了,本篇主要讲解的 SparkStreaming 整合 Kafka 的过程,并带大家复习了一波Kafka的基础知识,如果对你有用的话,麻烦动手手点个“在看”吧~
本文由作者首发 CSDN 博客,原文链接:
https://blog.csdn.net/weixin_44318830/article/details/105612516

【END】

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