https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/79648890
SparkStreaming与kafka010整合
读本文之前。请先阅读之前文章：
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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