如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（三）-蒲公英云

如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（三）

前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面，不建议采用其自带的checkpoint来做故障恢复。

在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，这种策略更加完善，放弃了原来使用Kafka的高级API自动保存数据的偏移量，之后的版本采用Simple API也就是更加偏底层的api，我们既可以用checkpoint来容灾，也可以通过低级api来获取偏移量自己管理偏移量，这样以来无论是程序升级，还是故障重启，在框架端都可以做到Exact One准确一次的语义。

本篇文章，会再介绍下，如何手动管理kafka的offset，并给出具体的代码加以分析：

版本：

apache spark streaming2.1

apache kafka 0.9.0.0

手动管理offset的注意点：

（1）第一次项目启动的时候，因为zk里面没有偏移量，所以使用KafkaUtils直接创建InputStream，默认是从最新的偏移量开始消费，这一点可以控制。

（2）如果非第一次启动，zk里面已经存在偏移量，所以我们读取zk的偏移量，并把它传入到KafkaUtils中，从上次结束时的偏移量开始消费处理。

（3）在foreachRDD里面，对每一个批次的数据处理之后，再次更新存在zk里面的偏移量

注意上面的3个步骤，1和2只会加载一次，第3个步骤是每个批次里面都会执行一次。

下面看第一和第二个步骤的核心代码：

/****
    *
    * @param ssc  StreamingContext
    * @param kafkaParams  配置kafka的参数
    * @param zkClient  zk连接的client
    * @param zkOffsetPath zk里面偏移量的路径
    * @param topics     需要处理的topic
    * @return   InputDStream[(String, String)] 返回输入流
    */
  def createKafkaStream(ssc: StreamingContext,
                        kafkaParams: Map[String, String],
                        zkClient: ZkClient,
                        zkOffsetPath: String,
                        topics: Set[String]): InputDStream[(String, String)]={
    //目前仅支持一个topic的偏移量处理，读取zk里面偏移量字符串
    val zkOffsetData=KafkaOffsetManager.readOffsets(zkClient,zkOffsetPath,topics.last)
    val kafkaStream = zkOffsetData match {
      case None =>  //如果从zk里面没有读到偏移量，就说明是系统第一次启动
        log.info("系统第一次启动，没有读取到偏移量，默认就最新的offset开始消费")
        //使用最新的偏移量创建DirectStream
        KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
      case Some(lastStopOffset) =>
        log.info("从zk中读取到偏移量，从上次的偏移量开始消费数据......")
        val messageHandler = (mmd: MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.key, mmd.message)
        //使用上次停止时候的偏移量创建DirectStream
        KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](ssc, kafkaParams, lastStopOffset, messageHandler)
    }
    kafkaStream//返回创建的kafkaStream
  }

主要是针对第一次启动，和非首次启动做了不同的处理。

然后看下第三个步骤的代码：

/****
    * 保存每个批次的rdd的offset到zk中
    * @param zkClient zk连接的client
    * @param zkOffsetPath   偏移量路径
    * @param rdd     每个批次的rdd
    */
  def saveOffsets(zkClient: ZkClient, zkOffsetPath: String, rdd: RDD[_]): Unit = {
    //转换rdd为Array[OffsetRange]
    val offsetsRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
    //转换每个OffsetRange为存储到zk时的字符串格式 :  分区序号1:偏移量1,分区序号2:偏移量2,......
    val offsetsRangesStr = offsetsRanges.map(offsetRange => s"${offsetRange.partition}:${offsetRange.untilOffset}").mkString(",")
    log.debug(" 保存的偏移量：  "+offsetsRangesStr)
    //将最终的字符串结果保存到zk里面
    ZkUtils.updatePersistentPath(zkClient, zkOffsetPath, offsetsRangesStr)
  }

主要是更新每个批次的偏移量到zk中。

例子已经上传到github中，有兴趣的同学可以参考这个链接：

[url]https://github.com/qindongliang/streaming-offset-to-zk\[/url\]

后续文章会聊一下为了升级应用如何优雅的关闭的流程序，以及在kafka扩展分区时，上面的程序如何自动兼容。

[b][color=green][size=large] 有什么问题可以扫码关注微信公众号：我是攻城师(woshigcs)，在后台留言咨询。技术债不能欠，健康债更不能欠，求道之路，与君同行。 [/size][/color][/b] [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/9948/3214000f-5633-3c17-a3d7-83ebda9aebff.jpg\[/img\]