Spark Streaming -2. Kafka集成指南（Kafka版本0.10.0或更高版本）

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-07-14 00:59 132阅读 0赞

在spark1.3版本后，kafkautil里面提供了两个创建dstream的方法，

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### 1、KafkaUtils.createDstream ###

构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, \[zk\], \[consumer group id\], \[per-topic,partitions\] )   
使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，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，该日志存储在HDFS上   
A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量   
B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream   
C、如果启用了WAL，需要设置存储级别，即KafkaUtils.createStream(….,StorageLevel.MEMORY\_AND\_DISK\_SER)

### 2.KafkaUtils.createDirectStream ###

区别Receiver接收数据，这种方式定期地从kafka的topic+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，使用的是kafka的简单消费者api   
优点:   
A、 简化并行，不需要多个kafka输入流，该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数，而且会从kafka并行读取。   
B、高效，这种方式并不需要WAL，WAL模式需要对数据复制两次，第一次是被kafka复制，另一次是写到wal中   
C、恰好一次语义(Exactly-once-semantics)，传统的读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中，存在数据丢失的可能性是zookeeper中和ssc的偏移量不一致。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。缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具

Kafka 0.10的Spark Streaming集成在设计上类似于0.8 [Direct Stream方法][Direct Stream]。它提供简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1：1对应，以及访问偏移和元数据。然而，因为较新的集成使用[新的Kafka消费者API][Kafka_API]而不是简单的API，所以在使用上有显着的差异。此版本的集成被标记为实验性的，因此API可能会更改。

### 链接 ###

对于使用SBT / Maven项目定义的Scala / Java应用程序，请将流应用程序与以下工件[链接][Link 1]（有关详细信息，请参阅主编程指南中的[链接部分][Link 1]）。

groupId = org.apache.spark
    artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11
    version = 2.1.0

### 创建直接流 ###

请注意，导入的命名空间包括版本org.apache.spark.streaming.kafka010

import java.util.*;
    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.TaskContext;
    import org.apache.spark.api.java.*;
    import org.apache.spark.api.java.function.*;
    import org.apache.spark.streaming.api.java.*;
    import org.apache.spark.streaming.kafka010.*;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
    import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import scala.Tuple2;
    
    Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
    kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,anotherhost:9092");
    kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
    kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
    kafkaParams.put("group.id", "use_a_separate_group_id_for_each_stream");
    kafkaParams.put("auto.offset.reset", "latest");
    kafkaParams.put("enable.auto.commit", false);
    
    Collection<String> topics = Arrays.asList("topicA", "topicB");
    
    final JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream =
      KafkaUtils.createDirectStream(
        streamingContext,
        LocationStrategies.PreferConsistent(),
        ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams)
      );
    
    stream.mapToPair(
      new PairFunction<ConsumerRecord<String, String>, String, String>() { 
        @Override
        public Tuple2<String, String> call(ConsumerRecord<String, String> record) { 
          return new Tuple2<>(record.key(), record.value());
        }
      })

有关可能的kafkaParams，请参阅[Kafka consumer配置文件][Kafka consumer]。如果您的Spark批处理持续时间大于默认的Kafka心跳会话超时（30秒），请适当增加heartbeat.interval.ms和session.timeout.ms。对于大于5分钟的批次，这将需要更改代理上的group.max.session.timeout.ms。请注意，示例将enable.auto.commit设置为false，有关讨论，请参阅下面的[存储偏移][Link 2]。

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### LocationStrategies ###

新的Kafka consumer API会将消息预取到缓冲区中。因此，出于性能原因，Spark集成保持缓存消费者对执行者（而不是为每个批次重新创建它们）是重要的，并且更喜欢在具有适当消费者的主机位置上调度分区。

在大多数情况下，您应该使用`LocationStrategies.PreferConsistent`如上所示。这将在可用的执行器之间均匀分配分区。如果您的执行程序与Kafka代理所在的主机相同，请使用`PreferBrokers`，这将更喜欢在该分区的Kafka leader上安排分区。最后，如果您在分区之间的负载有显着偏差，请使用`PreferFixed`。这允许您指定分区到主机的显式映射（任何未指定的分区将使用一致的位置）。

消费者的缓存的默认最大大小为64.如果您希望处理超过（64 \*个执行程序数）Kafka分区，则可以通过以下方式更改此设置： `spark.streaming.kafka.consumer.cache.maxCapacity`

缓存由topicpartition和group.id键入，因此对每个调用使用一个**单独** `group.id`的`createDirectStream`。

### ConsumerStrateges ###

新的Kafka consumer API有许多不同的方式来指定主题，其中一些需要相当多的后对象实例化设置。 `ConsumerStrategies`提供了一种抽象，允许Spark即使在从检查点重新启动后也能获得正确配置的消费者。

`ConsumerStrategies.Subscribe`，如上所示，允许您订阅固定的主题集合。`SubscribePattern`允许您使用正则表达式来指定感兴趣的主题。注意，与0.8集成不同，在运行流期间使用`Subscribe`或`SubscribePattern`应该响应添加分区。最后，`Assign`允许您指定固定的分区集合。所有三个策略都有重载的构造函数，允许您指定特定分区的起始偏移量。

如果您具有上述选项不满足的特定用户设置需求，则`ConsumerStrategy`是可以扩展的公共类。

### 创建RDD ###

如果您有一个更适合批处理的用例，则可以为定义的偏移量范围创建RDD。

// Import dependencies and create kafka params as in Create Direct Stream above
    
    OffsetRange[] offsetRanges = { 
      // topic, partition, inclusive starting offset, exclusive ending offset
      OffsetRange.create("test", 0, 0, 100),
      OffsetRange.create("test", 1, 0, 100)
    };
    
    JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>> rdd = KafkaUtils.createRDD(
      sparkContext,
      kafkaParams,
      offsetRanges,
      LocationStrategies.PreferConsistent()
    );

注意，你不能使用`PreferBrokers`，因为没有流没有驱动程序端消费者为你自动查找代理元数据。如果需要，请`PreferFixed`使用您自己的元数据查找。

### 获取偏移 ###

stream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>>>() { 
      @Override
      public void call(JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>> rdd) { 
        final OffsetRange[] offsetRanges = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges();
        rdd.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<ConsumerRecord<String, String>>>() { 
          @Override
          public void call(Iterator<ConsumerRecord<String, String>> consumerRecords) { 
            OffsetRange o = offsetRanges[TaskContext.get().partitionId()];
            System.out.println(
              o.topic() + " " + o.partition() + " " + o.fromOffset() + " " + o.untilOffset());
          }
        });
      }
    });

注意类型转换`HasOffsetRanges`只会成功，如果是在第一个方法中调用的结果`createDirectStream`，不是后来一系列的方法。请注意，RDD分区和Kafka分区之间的一对一映射在任何随机或重新分区的方法（例如reduceByKey（）或window（））后不会保留。

### 存储偏移 ###

在失败的情况下的Kafka交付语义取决于如何和何时存储偏移。火花输出操作[至少一次][Link 3]。因此，如果你想要一个完全一次的语义的等价物，你必须在一个等幂输出之后存储偏移，或者在一个原子事务中存储偏移和输出。使用这种集成，您有3个选项，按照可靠性（和代码复杂性）的增加，如何存储偏移。

#### 检查点 ####

如果启用Spark [检查点][Link 4]，偏移将存储在检查点中。这很容易实现，但有缺点。你的输出操作必须是幂等的，因为你会得到重复的输出; 事务不是一个选项。此外，如果应用程序代码已更改，您将无法从检查点恢复。对于计划升级，您可以通过与旧代码同时运行新代码来缓解这种情况（因为输出必须是幂等的，它们不应该冲突）。但对于需要更改代码的意外故障，您将丢失数据，除非您有其他方法来识别已知的良好起始偏移。

**kafka**

Kafka有一个偏移提交API，将偏移存储在特殊的Kafka主题中。默认情况下，新消费者将定期自动提交偏移量。这几乎肯定不是你想要的，因为消费者成功轮询的消息可能还没有导致Spark输出操作，导致未定义的语义。这就是为什么上面的流示例将“enable.auto.commit”设置为false的原因。但是，您可以在使用`commitAsync`API 存储了输出后，向Kafka提交偏移量。与检查点相比，Kafka是一个耐用的存储，而不管您的应用程序代码的更改。然而，Kafka不是事务性的，所以你的输出必须仍然是幂等的。

stream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>>>() { 
      @Override
      public void call(JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>> rdd) { 
        OffsetRange[] offsetRanges = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges();
    
        // some time later, after outputs have completed
        ((CanCommitOffsets) stream.inputDStream()).commitAsync(offsetRanges);
      }
    });

#### 您自己的数据存储 ####

对于支持事务的数据存储，即使在故障情况下，也可以在同一事务中保存偏移量作为结果，以保持两者同步。如果您仔细检查重复或跳过的偏移范围，则回滚事务可防止重复或丢失的邮件影响结果。这给出了恰好一次语义的等价物。也可以使用这种策略甚至对于聚合产生的输出，聚合通常很难使幂等。

// The details depend on your data store, but the general idea looks like this
    
    // begin from the the offsets committed to the database
    Map<TopicPartition, Long> fromOffsets = new HashMap<>();
    for (resultSet : selectOffsetsFromYourDatabase)
      fromOffsets.put(new TopicPartition(resultSet.string("topic"), resultSet.int("partition")), resultSet.long("offset"));
    }
    
    JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream = KafkaUtils.createDirectStream(
      streamingContext,
      LocationStrategies.PreferConsistent(),
      ConsumerStrategies.<String, String>Assign(fromOffsets.keySet(), kafkaParams, fromOffsets)
    );
    
    stream.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>>>() { 
      @Override
      public void call(JavaRDD<ConsumerRecord<String, String>> rdd) { 
        OffsetRange[] offsetRanges = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges();
        
        Object results = yourCalculation(rdd);
    
        // begin your transaction
    
        // update results
        // update offsets where the end of existing offsets matches the beginning of this batch of offsets
        // assert that offsets were updated correctly
    
        // end your transaction
      }
    });

### SSL / TLS ###

新的Kafka消费者[支持SSL][SSL]。要启用它，请在传递到`createDirectStream`/ 之前适当地设置kafkaParams `createRDD`。注意，这只适用于Spark和Kafka代理之间的通信; 您仍然有责任单独[保证][Link 5] Spark节点间通信。

Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<String, Object>();
    // the usual params, make sure to change the port in bootstrap.servers if 9092 is not TLS
    kafkaParams.put("security.protocol", "SSL");
    kafkaParams.put("ssl.truststore.location", "/some-directory/kafka.client.truststore.jks");
    kafkaParams.put("ssl.truststore.password", "test1234");
    kafkaParams.put("ssl.keystore.location", "/some-directory/kafka.client.keystore.jks");
    kafkaParams.put("ssl.keystore.password", "test1234");
    kafkaParams.put("ssl.key.password", "test1234");

### 部署 ###

与任何Spark应用程序一样，`spark-submit`用于启动应用程序。

对于Scala和Java应用程序，如果您使用SBT或Maven进行项目管理，则将程序包`spark-streaming-kafka-0-10_2.11`及其依赖项包含到应用程序JAR中。确保`spark-core_2.11`并`spark-streaming_2.11`标记为`provided`依赖关系，因为它们已经存在于Spark安装中。然后使用`spark-submit`启动应用程序（请参阅主程序指南中的[部署部分][Link 6]）。

[Spark]: http://lib.csdn.net/base/spark
[Direct Stream]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-8-integration.html#approach-2-direct-approach-no-receivers
[Kafka_API]: http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerapi
[Link 1]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#linking
[Kafka consumer]: http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerconfigs
[Link 2]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html#storing-offsets
[Link 3]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#semantics-of-output-operations
[Link 4]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#checkpointing
[SSL]: http://kafka.apache.org/documentation.html#security_ssl
[Link 5]: http://spark.apache.org/docs/latest/security.html
[Link 6]: http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#deploying-applications