Spark Streaming和Kafka整合是如何保证数据零丢失

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当我们正确地部署好Spark Streaming，我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。为了体验这个关键的特性，你需要满足以下几个先决条件：

　　1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器；
　　2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed );
　　3、启用了WAL特性(Write ahead log)；

一、可靠的数据源和可靠的接收器

　　对于一些输入数据源（比如Kafka），Spark Streaming可以对已经接收的数据进行确认。输入的数据首先被接收器（receivers ）所接收，然后存储到Spark中（默认情况下，数据保存到2个执行器中以便进行容错）。数据一旦存储到Spark中，接收器可以对它进行确认（比如，如果消费Kafka里面的数据时可以更新Zookeeper里面的偏移量）。这种机制保证了在接收器突然挂掉的情况下也不会丢失数据：因为数据虽然被接收，但是没有被持久化的情况下是不会发送确认消息的。所以在接收器恢复的时候，数据可以被原端重新发送。

二、元数据持久化(Metadata checkpointing)

　　可靠的数据源和接收器可以让我们从接收器挂掉的情况下恢复（或者是接收器运行的Exectuor和服务器挂掉都可以）。但是更棘手的问题是，如果Driver挂掉如何恢复？对此开发者们引入了很多技术来让Driver从失败中恢复。其中一个就是对应用程序的元数据进行Checkpint。利用这个特性，Driver可以将应用程序的重要元数据持久化到可靠的存储中，比如HDFS、S3；然后Driver可以利用这些持久化的数据进行恢复。元数据包括：
　　1、配置；
　　2、代码；
　　3、那些在队列中还没有处理的batch（仅仅保存元数据，而不是这些batch中的数据）

由于有了元数据的Checkpint，所以Driver可以利用他们重构应用程序，而且可以计算出Driver挂掉的时候应用程序执行到什么位置。

三、可能存在数据丢失的场景

令人惊讶的是，即使是可靠的数据源、可靠的接收器和对元数据进行Checkpint，仍然不足以阻止潜在的数据丢失。我们可以想象出以下的糟糕场景：

　　1、两个Exectuor已经从接收器中接收到输入数据，并将它缓存到Exectuor的内存中；
　　2、接收器通知输入源数据已经接收；
　　3、Exectuor根据应用程序的代码开始处理已经缓存的数据；
　　4、这时候Driver突然挂掉了；
　　5、从设计的角度看，一旦Driver挂掉之后，它维护的Exectuor也将全部被kill；
　　6、既然所有的Exectuor被kill了，所以缓存到它们内存中的数据也将被丢失。结果，这些已经通知数据源但是还没有处理的缓存数据就丢失了；
　　7、缓存的时候不可能恢复，因为它们是缓存在Exectuor的内存中，所以数据被丢失了。

这对于很多关键型的应用程序来说非常的糟糕，不是吗？

四、WAL（Write ahead log）

为了解决上面提到的糟糕场景，Spark Streaming 1.2开始引入了WAL机制。

　　启用了WAL机制，所以已经接收的数据被接收器写入到容错存储中，比如HDFS或者S3。由于采用了WAl机制，Driver可以从失败的点重新读取数据，即使Exectuor中内存的数据已经丢失了。在这个简单的方法下，Spark Streaming提供了一种即使是Driver挂掉也可以避免数据丢失的机制。

五、At-least-once语义

虽然WAL可以确保数据不丢失，它并不能对所有的数据源保证exactly-once语义。想象一下可能发生在Spark Streaming整合Kafka的糟糕场景。

　　1、接收器接收到输入数据，并把它存储到WAL中；
　　2、接收器在更新Zookeeper中Kafka的偏移量之前突然挂掉了；

　   3、Spark Streaming假设输入数据已成功收到（因为它已经写入到WAL中），然而Kafka认为数据被没有被消费，因为相应的偏移量并没有在Zookeeper中更新；
　　4、过了一会，接收器从失败中恢复；
　　5、那些被保存到WAL中但未被处理的数据被重新读取；
　　6、一旦从WAL中读取所有的数据之后，接收器开始从Kafka中消费数据。因为接收器是采用Kafka的High-Level Consumer API实现的，它开始从Zookeeper当前记录的偏移量开始读取数据，但是因为接收器挂掉的时候偏移量并没有更新到Zookeeper中，所有有一些数据被处理了2次。

六、WAL的缺点

除了上面描述的场景，WAL还有其他两个不可忽略的缺点:

　　1、WAL减少了接收器的吞吐量，因为接受到的数据必须保存到可靠的分布式文件系统中。
　　2、对于一些输入源来说，它会重复相同的数据。比如当从Kafka中读取数据，你需要在Kafka的brokers中保存一份数据，而且你还得在Spark Streaming中保存一份。

七、Kafka direct API

为了解决由WAL引入的性能损失，并且保证 exactly-once 语义，Spark Streaming 1.3中引入了名为Kafka direct API。
　　这个想法对于这个特性是非常明智的。Spark driver只需要简单地计算下一个batch需要处理Kafka中偏移量的范围，然后命令Spark Exectuor直接从Kafka相应Topic的分区中消费数据。换句话说，这种方法把Kafka当作成一个文件系统，然后像读文件一样来消费Topic中的数据。

在这个简单但强大的设计中:

　　1、不再需要Kafka接收器，Exectuor直接采用Simple Consumer API从Kafka中消费数据。
　　2、不再需要WAL机制，我们仍然可以从失败恢复之后从Kafka中重新消费数据；
　　3、exactly-once语义得以保存，我们不再从WAL中读取重复的数据。