Spark Streaming和Kafka整合开发指南

转自：http://dataunion.org/15193.html

Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说，任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据，这里将会介绍两种方法：（1）、使用Receivers和Kafka高层次的API；（2）、使用Direct
API，这是使用低层次的KafkaAPI，并没有使用到Receivers，是Spark 1.3.0中开始引入的。这两种方法有不同的编程模型，性能特点和语义担保。下文将会一一介绍。

基于Receivers的方法

这个方法使用了Receivers来接收数据。Receivers的实现使用到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，然后由Spark
Streaming启动的Job来处理这些数据。

然而，在默认的配置下，这种方法在失败的情况下会丢失数据，为了保证零数据丢失，你可以在Spark Streaming中使用WAL日志，这是在Spark 1.2.0才引入的功能，这使得我们可以将接收到的数据保存到WAL中（WAL日志可以存储在HDFS上），所以在失败的时候，我们可以从WAL中恢复，而不至于丢失数据。

下面，我将介绍如何使用这种方法来接收数据。

1、引入依赖。

对于Scala和Java项目，你可以在你的pom.xml文件引入以下依赖：

1	<dependency>

2	<groupId>org.apache.spark</groupId>

3	<artifactId>spark-streaming-kafka_2. 10 </artifactId>

4	<version> 1.3 . 0 </version>

5	</dependency>

如果你是使用SBT，可以这么引入：

1	libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10" % "1.3.0"

2、编程

在Streaming程序中，引入KafkaUtils，并创建一个输入DStream：

1	import org.apache.spark.streaming.kafka. _

2

3	val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,

4	[ZK quorum],[consumer group id],[per-topic number of Kafka partitions to consume])

在创建DStream的时候，你也可以指定数据的Key和Value类型，并指定相应的解码类。

　　需要注意的是：

1、Kafka中Topic的分区和Spark Streaming生成的RDD中分区不是一个概念。所以，在

KafkaUtils.createStream()

增加特定主题分区数仅仅是增加一个receiver中消费Topic的线程数。并不增加Spark并行处理数据的数量；　　2、对于不同的Group和tpoic我们可以使用多个receivers创建不同的DStreams来并行接收数据；

3、如果你启用了WAL，这些接收到的数据将会被持久化到日志中，因此，我们需要将storage level 设置为

StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER

,也就是：

1	KafkaUtils.createStream(..., StorageLevel.MEMORY _ AND _ DISK _ SER)

3、部署

对应任何的Spark 应用，我们都是用

spark-submit

来启动你的应用程序，对于Scala和Java用户，如果你使用的是SBT或者是Maven，你可以将spark-streaming-kafka_2.10及其依赖打包进应用程序的Jar文件中，并确保spark-core_2.10和
spark-streaming_2.10标记为provided，因为它们在Spark 安装包中已经存在：

01	<dependency>

02	<groupId>org.apache.spark</groupId>

03	<artifactId>spark-streaming _ 2.10 </artifactId>

04	<version> 1.3 . 0 </version>

05	<scope>provided</scope>

06	</dependency>

07

08	<dependency>

09	<groupId>org.apache.spark</groupId>

10	<artifactId>spark-core _ 2.10 </artifactId>

11	<version> 1.3 . 0 </version>

12	<scope>provided</scope>

13	</dependency>

然后使用spark-submit来启动你的应用程序。

　　当然，你也可以不在应用程序Jar文件中打包spark-streaming-kafka_2.10及其依赖，我们可以在spark-submit后面加上–jars参数也可以运行你的程序：

1	[iteblog@ spark]$ spark-1.3.0-bin-2.6.0/bin/spark-submit--master yarn-cluster

2	--class iteblog.KafkaTest

3	--jars lib/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar,

4	lib/spark-streaming_2.10-1.3.0.jar,

5	lib/kafka_2.10-0.8.1.1.jar,lib/zkclient-0.3.jar,

6	lib/metrics-core-2.2.0.jar ./iteblog-1.0-SNAPSHOT.jar

下面是一个完整的例子：

01	object KafkaWordCount {

02	def main(args : Array[String]) {

03	if (args.length < 4 ) {

04	System.err.println( "Usage: KafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>" )

05	System.exit( 1 )

06

}

07

08	StreamingExamples.setStreamingLogLevels()

09

10	val Array(zkQuorum, group,topics,numThreads) = args

11	val sparkConf = new SparkConf().setAppName( "KafkaWordCount" )

12	val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds( 2 ))

13	ssc.checkpoint( "checkpoint" )

14

15	val topicMap = topics.split( "," ).map(( _ ,numThreads.toInt)).toMap

16	val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum,group,topicMap).map( _ . _ 2 )

17	val words = lines.flatMap( _ .split( " " ))

18	val wordCounts = words.map(x = > (x, 1 L))

19	.reduceByKeyAndWindow( _ + _ , _ - _ , Minutes( 10 ), Seconds( 2 ), 2 )

20	wordCounts.print()

21

22	ssc.start()

23	ssc.awaitTermination()

24

}

25

}

基于Direct API的方法

和基于Receiver接收数据不一样，这种方式定期地从Kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据定义的偏移量范围在每个batch里面处理数据。当作业需要处理的数据来临时，spark通过调用Kafka的简单消费者API读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在Scala和Java语言中提供相应的API。

和基于Receiver方式相比，这种方式主要有一些几个优点：

（1）、简化并行。我们不需要创建多个Kafka 输入流，然后union他们。而使用directStream，Spark Streaming将会创建和Kafka分区一样的RDD分区个数，而且会从Kafka并行地读取数据，也就是说Spark分区将会和Kafka分区有一一对应的关系，这对我们来说很容易理解和使用；

（2）、高效。第一种实现零数据丢失是通过将数据预先保存在WAL中，这将会复制一遍数据，这种方式实际上很不高效，因为这导致了数据被拷贝两次：一次是被Kafka复制；另一次是写到WAL中。但是本文介绍的方法因为没有Receiver，从而消除了这个问题，所以不需要WAL日志；

（3）、恰好一次语义（Exactly-once semantics）。《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》文章中通过使用Kafka高层次的API把偏移量写入Zookeeper中，这是读取Kafka中数据的传统方法。虽然这种方法可以保证零数据丢失，但是还是存在一些情况导致数据会丢失，因为在失败情况下通过Spark
Streaming读取偏移量和Zookeeper中存储的偏移量可能不一致。而本文提到的方法是通过Kafka低层次的API，并没有使用到Zookeeper，偏移量仅仅被Spark Streaming保存在Checkpoint中。这就消除了Spark Streaming和Zookeeper中偏移量的不一致，而且可以保证每个记录仅仅被Spark Streaming读取一次，即使是出现故障。

但是本方法唯一的坏处就是没有更新Zookeeper中的偏移量，所以基于Zookeeper的Kafka监控工具将会无法显示消费的状况。然而你可以通过Spark提供的API手动地将偏移量写入到Zookeeper中。如何使用呢？其实和方法一差不多

1、引入依赖。

对于Scala和Java项目，你可以在你的pom.xml文件引入以下依赖：

1	<dependency>

2	<groupId>org.apache.spark</groupId>

3	<artifactId>spark-streaming-kafka_2. 10 </artifactId>

4	<version> 1.3 . 0 </version>

5	</dependency>

如果你是使用SBT，可以这么引入：

1	libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka_2.10" % "1.3.0"

2、编程

在Streaming应用程序代码中，引入KafkaUtils ，并创建DStream输入流：

1	import org.apache.spark.streaming.kafka. _

2

3	val directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[

4	[key class ], [value class ], [keydecoder class ], [valuedecoder class ] ](

5	streamingContext, [map of Kafka parameters],[set of topics to consume])

在 Kafka parameters参数中，你必须指定 metadata.broker.list或者bootstrap.servers参数。在默认情况下，Spark Streaming将会使用最大的偏移量来读取Kafka每个分区的数据。如果你配置了auto.offset.reset为smallest，那么它将会从最小的偏移量开始消费。

当然，你也可以使用KafkaUtils.createDirectStream的另一个版本从任意的位置消费数据。如果你想回去每个batch中Kafka的偏移量，你可以如下操作：

1	directKafkaStream.foreachRDD { rdd = >

2	val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges]

3	// offsetRanges.length = # of Kafka partitions being consumed

4

...

5

}

你可以通过这种方式来手动地更新Zookeeper里面的偏移量，使得基于Zookeeper偏移量的Kafka监控工具可以使用。

还有一点需要注意，因为这里介绍的方法没有使用到Receiver，所以Spark中关于spark.streaming.receiver.*相关的配置参数将不会对创建DStreams 有影响。我们可以使用spark.streaming.kafka.*参数进行配置。

3、部署

对应任何的Spark 应用，我们都是用

spark-submit

来启动你的应用程序，对于Scala和Java用户，如果你使用的是SBT或者是Maven，你可以将spark-streaming-kafka_2.10及其依赖打包进应用程序的Jar文件中，并确保spark-core_2.10和
spark-streaming_2.10标记为provided，因为它们在Spark 安装包中已经存在：

01	<dependency>

02	<groupId>org.apache.spark</groupId>

03	<artifactId>spark-streaming _ 2.10 </artifactId>

04	<version> 1.3 . 0 </version>

05	<scope>provided</scope>

06	</dependency>

07

08	<dependency>

09	<groupId>org.apache.spark</groupId>

10	<artifactId>spark-core _ 2.10 </artifactId>

11	<version> 1.3 . 0 </version>

12	<scope>provided</scope>

13	</dependency>

然后使用spark-submit来启动你的应用程序。