必读：Spark与kafka010整合

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SparkStreaming与kafka010整合

读本文之前。请先阅读之前文章：

__biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484551&idx=1&sn=ee51a406c1fa975489b7f9758a9e8d2c&chksm=9f38e7afa84f6eb934bc8bd09b106db456b4146a663d4bff759c0e2f9c0a03f30c7479ece62b&scene=21#wechat_redirect" rel="nofollow">必读：再讲Spark与kafka 0.8.2.1+整合

Spark Streaming与kafka 0.10的整合，和0.8版本号的direct Stream方式非常像。Kafka的分区和spark的分区是一一相应的，能够获取offsets和元数据。

API使用起来没有显著的差别。这个整合版本号标记为experimental。所以API有可能改变。

project依赖

首先，加入依赖。

groupId = org.apache.spark

artifactId = spark-streaming-kafka-0-10_2.11

version = 2.2.1

不要手动加入org.apache.kafka相关的依赖。如kafka-clients。

spark-streaming-kafka-0-10已经包括相关的依赖了，不同的版本号会有不同程度的不兼容。

代码案例

首先导入包正确的包org.apache.spark.streaming.kafka010

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
ssc = new StreamingContext(sparkConf, Milliseconds(1000))
val preferredHosts = LocationStrategies.PreferConsistent
val kafkaParams = Map[String, Object](
 "bootstrap.servers" -> "localhost:9092,anotherhost:9092",
 "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
 "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
 "group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",
 "auto.offset.reset" -> "latest",
 "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)

val topics = Array("topicA", "topicB")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
 ssc,
 preferredHosts,
 Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

stream.map(record => (record.key, record.value))

kafka的參数，请參考kafka官网。假设。你的spark批次时间超过了kafka的心跳时间(30s)，须要添加heartbeat.interval.ms和session.timeout.ms。比如。批处理时间是5min，那么就须要调整group.max.session.timeout.ms。注意。样例中是将enable.auto.commit设置为了false。

LocationStrategies(本地策略)

新版本号的消费者API会预取消息入buffer。

因此，为了提升性能，在Executor端缓存消费者(而不是每一个批次又一次创建)是非常有必要的，优先调度那些分区到已经有了合适消费者主机上。

在非常多情况下，你须要像上文一样使用LocationStrategies.PreferConsistent，这个參数会将分区尽量均匀地分配到全部的能够Executor上去。

假设。你的Executor和kafka broker在同一台机器上，能够用PreferBrokers。这将优先将分区调度到kafka分区leader所在的主机上。最后，分区间负荷有明显的倾斜，能够用PreferFixed。这个同意你指定一个明白的分区到主机的映射（没有指定的分区将会使用连续的地址）。

消费者缓存的数目默认最大值是64。假设你希望处理超过（64*excutor数目）kafka分区。spark.streaming.kafka.consumer.cache.maxCapacity这个參数能够帮助你改动这个值。

假设你想禁止kafka消费者缓存，能够将spark.streaming.kafka.consumer.cache.enabled改动为false。

禁止缓存缓存可能须要解决SPARK-19185描写叙述的问题。一旦这个bug解决。这个属性将会在后期的spark版本号中移除。

Cache是依照topicpartition和groupid进行分组的，所以每次调用creaDirectStream的时候要单独设置group.id。

ConsumerStrategies(消费策略)

新的kafka消费者api有多个不同的方法去指定消费者，当中有些方法须要考虑post-object-instantiation设置。

ConsumerStrategies提供了一个抽象，它同意spark能够获得正确配置的消费者。即使从Checkpoint重新启动之后。

ConsumerStrategies.Subscribe，如上面展示的一样，同意你订阅一组固定的集合的主题。

SubscribePattern同意你使用正则来指定自己感兴趣的主题。注意，跟0.8整合不同的是，使用subscribe或者subscribepattern在执行stream期间应相应到加入分区。

事实上，Assign执行你指定固定分区的集合。这三种策略都有重载构造函数。同意您指定特定分区的起始偏移量。

ConsumerStrategy是一个public类。同意你进行自己定义策略。

创建kafkaRDD

相似于spark streaming的批处理，如今你能够通过指定自己定义偏移范围自己创建kafkaRDD。

def getKafkaParams(extra: (String, Object)*): JHashMap[String, Object] = {
 val kp = new JHashMap[String, Object]()
 kp.put("bootstrap.servers", kafkaTestUtils.brokerAddress)
 kp.put("key.deserializer", classOf[StringDeserializer])
 kp.put("value.deserializer", classOf[StringDeserializer])
 kp.put("group.id", s"test-consumer-${Random.nextInt}-${System.currentTimeMillis}")
 extra.foreach(e => kp.put(e._1, e._2))
 kp
}

val kafkaParams = getKafkaParams("auto.offset.reset" -> "earliest")
// Import dependencies and create kafka params as in Create Direct Stream above

val offsetRanges = Array(
 // topic, partition, inclusive starting offset, exclusive ending offset
 OffsetRange("test", 0, 0, 100),
 OffsetRange("test", 1, 0, 100)
)

val rdd = KafkaUtils.createRDD[String, String](sparkContext, kafkaParams, offsetRanges, PreferConsistent)

注意。在这里是不能使用PreferBrokers的。由于不是流处理的话就没有driver端的消费者帮助你寻找元数据。必须使用PreferFixed,然后自己指定元数据

大家能够进入createRDD里面。看其源代码。事实上就是依据你的參数封装成了RDD，跟流式批处理是一致的。

def createRDD[K, V](
   sc: SparkContext,
   kafkaParams: ju.Map[String, Object],
   offsetRanges: Array[OffsetRange],
   locationStrategy: LocationStrategy
 ): RDD[ConsumerRecord[K, V]] = {
 val preferredHosts = locationStrategy match {
   case PreferBrokers =>
     throw new AssertionError(
       "If you want to prefer brokers, you must provide a mapping using PreferFixed " +
       "A single KafkaRDD does not have a driver consumer and cannot look up brokers for you.")
   case PreferConsistent => ju.Collections.emptyMap[TopicPartition, String]()
   case PreferFixed(hostMap) => hostMap
 }
 val kp = new ju.HashMap[String, Object](kafkaParams)
 fixKafkaParams(kp)
 val osr = offsetRanges.clone()

 new KafkaRDD[K, V](sc, kp, osr, preferredHosts, true)
}

获取偏移

Spark Streaming与kafka整合是执行你获取其消费的偏移的，详细方法例如以下：

stream.foreachRDD { rdd =>
 val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
 rdd.foreachPartition { iter =>
   val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId)
   println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")
 }
}

注意。HashOffsetRanges只在spark计算链条的開始才干类型转换成功。要知道kafka分区和spark分区的一一相应关系在Shuffle后就会丧失，比方reduceByKey()或者window()。

存储偏移

Kafka在有可能存在任务失败的情况下的从消息传输语义（至少一次。最多一次，恰好一次）是取决于何时存储offset。Spark输出操作是至少一次传输语义。所以，假设你想实现只一次的消费语义，你必须要么在密等输出后存储offset，要么就是offset的存储和结果输出是一次事务。

如今kafka有了3种方式，来提高可靠性（以及代码复杂性），用于存储偏移量。

1， Checkpoint

假设使能了Checkpoint，offset被存储到Checkpoint。

这个尽管非常easy做到，可是也有一些缺点。由于会多次输出结果，所以结果输出必须是满足幂等性。

同一时候事务性不可选。另外，假设代码变更，你是不能够从Checkpoint恢复的。针对代码升级更新操作，你能够同一时候执行你的新任务和旧任务（由于你的输出结果是幂等性）。对于以外的故障，而且同一时候代码变更了，肯定会丢失数据的，除非另有方式来识别启动消费的偏移。

2。 Kafka自身

Kafka提供的有api。能够将offset提交到指定的kafkatopic。默认情况下，新的消费者会周期性的自己主动提交offset到kafka。可是有些情况下，这也会有些问题，由于消息可能已经被消费者从kafka拉去出来。可是spark还没处理，这样的情况下会导致一些错误。

这也是为什么样例中stream将enable.auto.commit设置为了false。

然而在已经提交spark输出结果之后。你能够手动提交偏移到kafka。

相对于Checkpoint，offset存储到kafka的优点是：kafka既是一个容错的存储系统，也是能够避免代码变更带来的麻烦。提交offset到kafka和结果输出也不是一次事务，所以也要求你的输出结果是满足幂等性。

stream.foreachRDD { rdd =>
 val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

 // some time later, after outputs have completed
 stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
}

由于带有HasOffsetRanges。到CanCommitOffsets的转换将会在刚执行createDirectStream之后成功，而不是经过各种操作算子后。

commitAsync是线程安全的。必须在结果提交后进行执行。

3。 自己定义存储位置

对于输出解雇支持事务的情况，能够将offset和输出结果在同一个事务内部提交，这样即使在失败的情况下也能够保证两者同步。

假设您关心检測反复或跳过的偏移范围。回滚事务能够防止反复或丢失的消息。

这相当于一次语义。也能够使用这样的策略，甚至是聚合所产生的输出，聚合产生的输出一般是非常难生成幂等的。代码演示样例

// The details depend on your data store, but the general idea looks like this

// begin from the the offsets committed to the database
val fromOffsets = selectOffsetsFromYourDatabase.map { resultSet =>
 new TopicPartition(resultSet.string("topic"), resultSet.int("partition")) -> resultSet.long("offset")
}.toMap

val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
 streamingContext,
 PreferConsistent,
 Assign[String, String](fromOffsets.keys.toList, kafkaParams, fromOffsets)
)

stream.foreachRDD { rdd =>
 val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

 val 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配置使用

新的kafka消费者支持SSL。只须要在执行createDirectStream / createRDD之前设置kafkaParams。

注意。这只应用与Spark和kafkabroker之间的通讯。仍然负责分别确保节点间通信的安全。

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

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