大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
整合Kafka两种模式说明
★面试题：Receiver & Direct
开发中我们经常会利用SparkStreaming实时地读取kafka中的数据然后进行处理，在spark1.3版本后，kafkaUtils里面提供了两种创建DStream的方法:
1.Receiver接收方式：
KafkaUtils.createDstream(开发中不用，了解即可，但是面试可能会问)
Receiver作为常驻的Task运行在Executor等待数据，但是一个Receiver效率低，需要开启多个，再手动合并数据，再进行处理，很麻烦
Receiver那台机器挂了，可能会丢失数据，所以需要开启WAL(预写日志)保证数据安全，那么效率又会降低!
Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，调用Kafka高阶API，offset存储在zookeeper，由Receiver维护，
spark在消费的时候为了保证数据不丢也会在Checkpoint中存一份offset，可能会出现数据不一致
所以不管从何种角度来说，Receiver模式都不适合在开发中使用
2.Direct直连方式：
KafkaUtils.createDirectStream(开发中使用，要求掌握)
Direct方式是直接连接kafka分区来获取数据，从每个分区直接读取数据大大提高了并行能力
Direct方式调用Kafka低阶API，offset自己存储和维护，默认由Spark维护在checkpoint中，消除了与zk不一致的情况
当然也可以自己手动维护，把offset存在mysql、redis中
所以基于Direct模式可以在开发中使用，且借助Direct模式的特点+手动操作可以保证数据的Exactly once 精准一次
●扩展：关于消息语义
|
实现方式 |
消息语义 |
存在的问题 |
|
Receiver |
at most once 最多被处理一次 |
会丢失数据 |
|
Receiver+WAL |
at least once 最少被处理一次 |
不会丢失数据，但可能会重复消费，且效率低 |
|
Direct+手动操作 |
exactly once 只被处理一次 |
不会丢失数据，也不会重复消费，且效率高 |
●注意:
开发中SparkStreaming和kafka集成有两个版本：0.8及0.10+
0.8版本有Receiver和Direct模式(但是0.8版本生产环境问题较多，在Spark2.3之后不支持0.8版本了)
0.10以后只保留了direct模式(Reveiver模式不适合生产环境)，并且API有变化(更加强大)
http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-integration.html
●结论：
- 我们学习和开发都直接使用0.10版本中的direct模式
- 但是关于Receiver和Direct的区别面试的时候要能够答得上来
-Reiⅳver接收模式
- 单个 Receive效率低需要开启多个 Receiver再手动进行数据合并( union)
- Receiver机器如果挂了,数据会丢失,可以开启WAL,但是效率又会降低
- Receiver模式使用的是 Kafka的高阶封装的)AP, offset,是维护到zk中,并且 SparkStreaming还会维护到checkpoint中这样可能会出现数据不一致
- 还有很多其他的问题
Direct直连模式
-
Direct直连模式是直接对接 Kafka的分区读取效率高
-
使用的是 Kafka的低阶(底层的APl, offset是维护到 checkpoint中避免了与zk的不一致当然也可以手动维护到MySQL./ Redis中
注意：
老版本的Kaka本身的 offset!默认在冰k中新版本的在 Kafka的内部主题中 consumer offsets因为zk压力会很大不适合频繁更新
♥总结：
不管开发还是学习都直接使用Drec直连模式即可，并且是使用 spark-streaming-kafka010版本
注意：
-
SparkStreaming整合 Kafka有两个版本的ar包0.8,0.10
-
0.8版本有 Receiⅳer和 Direc模式但是0.8版本生产环境问题较多,在Spak2.3之后不支持0.8版本了)
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0.10以后只保留了 direct模式( Revelⅳver模式不适合生产环境),并且0.10版本AP有变化(更加强大)
转载于:https://www.cnblogs.com/TiePiHeTao/p/35a269ecd1fda1e0e2ab3be025ab7cb7.html
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