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Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)

  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:

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>
      <version>1.3.0</version>
    </dependency>

  如果你是使用SBT,可以这么引入:

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:

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

 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, 
     [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:

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:

<dependency>
          <groupId>org.apache.spark</groupId>
          <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
          <version>1.3.0</version>
          <scope>provided</scope>
</dependency>

<dependency>
          <groupId>org.apache.spark</groupId>
          <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
          <version>1.3.0</version>
          <scope>provided</scope>
</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:

[iteblog@ spark]$ spark-1.3.0-bin-2.6.0/bin/spark-submit  --master yarn-cluster 
    --class iteblog.KafkaTest  
    --jars lib/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar,
    lib/spark-streaming_2.10-1.3.0.jar,
    lib/kafka_2.10-0.8.1.1.jar,lib/zkclient-0.3.jar,
    lib/metrics-core-2.2.0.jar ./iteblog-1.0-SNAPSHOT.jar

下面是一个完整的例子:

object KafkaWordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length < 4) {
      System.err.println("Usage: KafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>")
      System.exit(1)
    }

    StreamingExamples.setStreamingLogLevels()

    val Array(zkQuorum, group, topics, numThreads) = args
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount")
    val ssc =  new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))
    ssc.checkpoint("checkpoint")

    val topicMap = topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMap
    val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1L))
      .reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Minutes(10), Seconds(2), 2)
    wordCounts.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
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本文链接: 【Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)】(https://www.iteblog.com/archives/1322.html)
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