【Spark分布式内存计算框架——Spark Streaming】7. Kafka集成方式

news2025/1/18 14:56:13

集成方式

Spark Streaming与Kafka集成，有两套API，原因在于Kafka Consumer API有两套，
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-integration.html。

方式一：Kafka 0.8.x版本

老的Old Kafka Consumer API
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-0-8-integration.html
老的Old消费者API，有两种方式：
- 第一种：高级消费API（Consumer High Level API），Receiver接收器接收数据
- 第二种：简单消费者API(Consumer Simple Level API) ，Direct 直接拉取数据

方式二：Kafka 0.10.x版本

新的 New Kafka Consumer API
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-0-10-integration.html
核心API：KafkaConsumer、ConsumerRecorder

两种方式区别

使用Kafka Old Consumer API集成两种方式，虽然实际生产环境使用Direct方式获取数据，但是在面试的时候常常问到两者区别。
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-0-8-integration.html

Receiver-based Approach：
- 基于接收器方式，消费Kafka Topic数据，但是企业中基本上不再使用；
- 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那台机器挂了，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；
Direct Approach (No Receivers)：
- 直接方式，Streaming中每批次的每个job直接调用Simple Consumer API获取对应Topic数据，此种方式使用最多，面试时被问的最多；
- 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和Zookeeper中；

上述两种方式区别，如下图所示：
在这里插入图片描述

4.2 Direct 方式集成

使用Kafka Old Consumer API方式集成Streaming，采用Direct方式，调用Old Simple Consumer API，
文档：
http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-0-8-integration.html#approach-2-direct-approach-no-receivers

编码实现
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。
在这里插入图片描述
Direct方式没有receiver层，其会周期性的获取Kafka中每个topic的每个partition中的最新offsets，再根据设定的maxRatePerPartition来处理每个batch。较于Receiver方式的优势：

其一、简化的并行：Kafka中的partition与RDD中的partition是一一对应的并行读取Kafka数据；
其二、高效：no need for Write Ahead Logs；
其三、精确一次：直接使用simple Kafka API，Offsets则利用Spark Streaming的checkpoints进行记录。

添加相关MAVEN依赖：

<!-- Spark Streaming 集成Kafka 0.8.2.1 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>

提供工具类KafkaUtils专门从Kafka消费数据，其中函数【createDirectStream】消费数据：
在这里插入图片描述
创建Topic及Console控制台发送数据，命令如下：

# 1. 启动Zookeeper 服务
zookeeper-daemon.sh start
# 2. 启动Kafka 服务
kafka-daemon.sh start
# 3. Create Topic
kafka-topics.sh --create --topic wc-topic \
--partitions 3 --replication-factor 1 --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200
# List Topics
kafka-topics.sh --list --zookeeper node1.itcast.cn:2181/kafka200
# Producer
kafka-console-producer.sh --topic wc-topic --broker-list node1.itcast.cn:9092
# Consumer
kafka-console-consumer.sh --topic wc-topic \
--bootstrap-server node1.itcast.cn:9092 --from-beginning

具体演示代码如下：

import java.util.Date
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.commons.lang3.time.FastDateFormat
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 集成Kafka，采用Direct式读取数据，对每批次（时间为1秒）数据进行词频统计，将统计结果输出到控制台
*/
object StreamingKafkaDirect {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1、构建流式上下文实例对象StreamingContext，用于读取流式的数据和调度Batch Job执行
val ssc: StreamingContext = {
// a. 创建SparkConf实例对象，设置Application相关信息
val sparkConf = new SparkConf()
.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.setMaster("local[3]")
//TODO: 设置每秒钟读取Kafka中Topic最大数据量
.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", "10000")
// b. 创建StreamingContext实例，传递Batch Interval（时间间隔：划分流式数据）
val context: StreamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
// c. 返回上下文对象
context
}
// TODO: 2、从流式数据源读取数据
/*
def createDirectStream[
K: ClassTag, // Topic中Key数据类型
V: ClassTag,
KD <: Decoder[K]: ClassTag, // 表示Topic中Key数据解码（从文件中读取，反序列化）
VD <: Decoder[V]: ClassTag] (
ssc: StreamingContext,
kafkaParams: Map[String, String],
topics: Set[String]
): InputDStream[(K, V)]
*/
// 表示从Kafka Topic读取数据时相关参数设置
val kafkaParams: Map[String, String] = Map(
"bootstrap.servers" -> "node1.itcast.cn:9092",
// 表示从Topic的各个分区的哪个偏移量开始消费数据，设置为最大的偏移量开始消费数据
"auto.offset.reset" -> "largest"
)
// 从哪些Topic中读取数据
val topics: Set[String] = Set("wc-topic")
// 采用Direct方式从Kafka 的Topic中读取数据
val kafkaDStream: DStream[(String, String)] = KafkaUtils
.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
ssc, //
kafkaParams, //
topics
)
// 3、对接收每批次流式数据，进行词频统计WordCount
val resultDStream: DStream[(String, Int)] = kafkaDStream.transform(rdd => {
rdd
// 获取从Kafka读取数据的Message
.map(tuple => tuple._2)
// 过滤“脏数据”
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 分割为单词
.flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
// 转换为二元组
.mapPartitions{iter => iter.map(word => (word, 1))}
// 聚合统计
.reduceByKey((a, b) => a + b)
})
// 4、将分析每批次结果数据输出，此处答应控制台
resultDStream.foreachRDD{ (rdd, time) =>
// 使用lang3包下FastDateFormat日期格式类，属于线程安全的
val batchTime = FastDateFormat.getInstance("yyyy/MM/dd HH:mm:ss")
.format(new Date(time.milliseconds))
println("-------------------------------------------")
println(s"Time: $batchTime")
println("-------------------------------------------")
// TODO: 先判断RDD是否有数据，有数据在输出哦
if(!rdd.isEmpty()){
rdd
// 对于结果RDD输出，需要考虑降低分区数目
.coalesce(1)
// 对分区数据操作
.foreachPartition{iter =>iter.foreach(item => println(item))}
}
}
// 5、对于流式应用来说，需要启动应用，正常情况下启动以后一直运行，直到程序异常终止或者人为干涉
ssc.start() // 启动接收器Receivers，作为Long Running Task（线程） 运行在Executor
ssc.awaitTermination()
// 结束Streaming应用执行
ssc.stop(stopSparkContext = true, stopGracefully = true)
}
}