一文告诉你SparkStreaming如何整合Kafka!云计算/大数据,Hadoop,SparkAlice菌的博客-

写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:https://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        关于SparkStreaming从理论到实战的部分，博主已经在前面的博客中介绍了。本篇博客，为大家带来的是SparkStreaming整合Kafka的教程!

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：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：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[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {       val stream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = 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：

        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。

        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。

        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

https://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[String, Object]( "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[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](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[String, String](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 } } 

结语

        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，受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得关注支持一波(＾Ｕ＾)ノ~ＹＯ