大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、Spark Streaming引入

集群监控

一般的大型集群和平台, 都需要对其进行监控的需求。

要针对各种数据库, 包括 MySQL, HBase 等进行监控

要针对应用进行监控, 例如 Tomcat, Nginx, Node.js 等

要针对硬件的一些指标进行监控, 例如 CPU, 内存, 磁盘等

Spark Streaming介绍

官网：http://spark.apache.org/streaming/

Spark Streaming是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。

【Spark Streaming】Spark Streaming的使用

Spark Streaming的特点

1.易用

可以像编写离线批处理一样去编写流式程序，支持java/scala/python语言。

2.容错

SparkStreaming在没有额外代码和配置的情况下可以恢复丢失的工作。

3.易整合到Spark体系

流式处理与批处理和交互式查询相结合。

实时计算所处的位置

二、Spark Streaming原理

1、SparkStreaming原理

整体流程

Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStream

DStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。

对DStream进行操作就是对RDD进行操作，计算处理的结果可以传给外部系统。

Spark Streaming的工作流程像下面的图所示一样，接收到实时数据后，给数据分批次，然后传给Spark Engine（引擎）处理最后生成该批次的结果。

数据抽象

Spark Streaming的基础抽象是DStream(Discretized Stream，离散化数据流，连续不断的数据流)，代表持续性的数据流和经过各种Spark算子操作后的结果数据流

可以从以下多个角度深入理解DStream

1.DStream本质上就是一系列时间上连续的RDD

2.对DStream的数据的进行操作也是按照RDD为单位来进行的

3.容错性

底层RDD之间存在依赖关系，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性

如图:每一个椭圆形表示一个RDD

椭圆形中的每个圆形代表一个RDD中的一个Partition分区

每一列的多个RDD表示一个DStream(图中有三列所以有三个DStream)

每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD

4.准实时性/近实时性

Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一时间段数据的处理都会经过Spark DAG图分解以及Spark的任务集的调度过程。

对于目前版本的Spark Streaming而言，其最小的Batch Size的选取在0.5~5秒钟之间

所以Spark Streaming能够满足流式准实时计算场景，对实时性要求非常高的如高频实时交易场景则不太适合

总结

简单来说DStream就是对RDD的封装，你对DStream进行操作，就是对RDD进行操作

对于DataFrame/DataSet/DStream来说本质上都可以理解成RDD

2、DStream相关操作

DStream上的操作与RDD的类似，分为以下两种：

Transformations(转换)

Output Operations(输出)/Action

Transformations

常见Transformation—无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据

Transformation	Meaning
map(func)	对DStream中的各个元素进行func函数操作，然后返回一个新的DStream
flatMap(func)	与map方法类似，只不过各个输入项可以被输出为零个或多个输出项
filter(func)	过滤出所有函数func返回值为true的DStream元素并返回一个新的DStream
union(otherStream)	将源DStream和输入参数为otherDStream的元素合并，并返回一个新的DStream.
reduceByKey(func, [numTasks])	利用func函数对源DStream中的key进行聚合操作，然后返回新的(K，V)对构成的DStream
join(otherStream, [numTasks])	输入为(K,V)、(K,W)类型的DStream，返回一个新的(K，(V，W)类型的DStream
transform(func)	通过RDD-to-RDD函数作用于DStream中的各个RDD，可以是任意的RDD操作，从而返回一个新的RDD

特殊的Transformations—有状态转换：当前批次的处理需要使用之前批次的数据或者中间结果。

有状态转换包括基于追踪状态变化的转换(updateStateByKey)和滑动窗口的转换

1.UpdateStateByKey(func)

2.Window Operations 窗口操作

Output/Action

Output Operations可以将DStream的数据输出到外部的数据库或文件系统

当某个Output Operations被调用时，spark streaming程序才会开始真正的计算过程(与RDD的Action类似)

Output Operation	Meaning
print()	打印到控制台
saveAsTextFiles(prefix, [suffix])	保存流的内容为文本文件，文件名为”prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”.
saveAsObjectFiles(prefix,[suffix])	保存流的内容为SequenceFile，文件名为 “prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”.
saveAsHadoopFiles(prefix,[suffix])	保存流的内容为hadoop文件，文件名为”prefix-TIME_IN_MS[.suffix]”.
foreachRDD(func)	对Dstream里面的每个RDD执行func

总结

三、Spark Streaming实战

1、WordCount

需求&准备

首先在linux服务器上安装nc工具

nc是netcat的简称，原本是用来设置路由器,我们可以利用它向某个端口发送数据

yum install -y nc

●启动一个服务端并开放9999端口,等一下往这个端口发数据

nc -lk 9999

●发送数据

import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Second
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo01_WC {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WC")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //监听socket接收数据
    val dataDStrem: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //操作数据
    dataDStrem.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

}

执行

1.先执行nc -lk 9999

2.然后执行代码

3.不断的在1中输入不同的单词

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

4.观察IDEA控制台输出

sparkStreaming每隔5s计算一次当前5s内的数据，然后将每个批次的数据输出

2、updateStateByKey

在上面的那个案例中存在这样一个问题：

每个批次的单词次数都被正确的统计出来，但是结果不能累加！

如果需要累加需要使用updateStateByKey(func)来更新状态

import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo02_updateStateByKey {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WC")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //历史数据存在的目录
    ssc.checkpoint("./wc")
    //监听socket接收数据
    val dataDStrem: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //操作数据
    dataDStrem.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey(updateFunc).print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int],historyValue:Option[Int])={
    //currentValues当前值
    //historyValue历史值
    val result: Int = currentValues.sum+historyValue.getOrElse(0)
    Some(result)
  }

}

执行

1.先执行nc -lk 9999

2.然后执行以上代码

3.不断的在1中输入不同的单词，

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

4.观察IDEA控制台输出

sparkStreaming每隔5s计算一次当前5s内的数据，然后将每个批次的结果数据累加输出。

3、reduceByKeyAndWindow

图解

滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示，

我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)，

比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)为24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为1H

那么意思就是:每隔1H计算最近24H的数据

代码演示

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Demo03_reduceByKeyAndWindow {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("WC")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    //历史数据存在的目录
    ssc.checkpoint("./wc")
    //监听socket接收数据
    val dataDStrem: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //操作数据
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = dataDStrem.flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
    //使用窗口函数进行WordCount计数
    wordAndOneDStream.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5)).print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
  def updateFunc(currentValues:Seq[Int],historyValue:Option[Int])={
    //currentValues当前值
    //historyValue历史值
    val result: Int = currentValues.sum+historyValue.getOrElse(0)
    Some(result)
  }

}

执行

1.先执行nc -lk 9999

2.然后执行以上代码

3.不断的在1中输入不同的单词

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

4.观察IDEA控制台输出

现象：sparkStreaming每隔5s计算一次当前在窗口大小为10s内的数据，然后将结果数据输出。

4、统计一定时间内的热门词汇TopN

需求

模拟百度热搜排行榜

统计最近10s的热搜词Top3，每隔5秒计算一次

WindowDuration = 10s

SlideDuration = 5s

代码演示

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

 /*
  * Desc 我们要模拟百度热搜排行榜统计最近10s的热搜词Top3,每隔5秒计算一次
  */
object WordCount4 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //2.监听Socket接收数据
    //ReceiverInputDStream就是接收到的所有的数据组成的RDD,封装成了DStream,接下来对DStream进行操作就是对RDD进行操作
    val dataDStream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("node01",9999)
    //3.操作数据
    val wordDStream: DStream[String] = dataDStream.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordDStream.map((_,1))
    //4.使用窗口函数进行WordCount计数
    val wordAndCount: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))
    val sorteDStream: DStream[(String, Int)] = wordAndCount.transform(rdd => {
      val sortedRDD: RDD[(String, Int)] = rdd.sortBy(_._2, false) //逆序/降序
      println("===============top3==============")
      sortedRDD.take(3).foreach(println)
      println("===============top3==============")
      sortedRDD
    }
    )
    //No output operations registered, so nothing to execute
    sorteDStream.print
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }
}

执行

1.先执行nc -lk 9999

2.然后在执行以上代码

3.不断的在1中输入不同的单词

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

4.观察IDEA控制台输出

四、整合kafka

1、Kafka快速回顾

Broker ：安装Kafka服务的机器就是一个broker

Producer ：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)

Consumer：消息的消费者，负责从kafka中拉取数据(pull)，老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要

Topic: 主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同业务的数据 —主题:区分业务

Replication:副本，数据保存多少份(保证数据不丢失) —副本:数据安全

Partition:分区，是一个物理的分区,一个分区就是一个文件,一个Topic可以有1~n个分区,每个分区都有自己的副本 —分区:并发读写

Consumer Group：消费者组，一个topic可以有多个消费者/组同时消费，多个消费者如果在一个消费者组中，那么他们不能重复消费数据 —消费者组:提高消费者消费速度、方便统一管理

注意：一个Topic可以被多个消费者或者组订阅，一个消费者/组也可以订阅多个主题

注意：读数据只能从Leader读，写数据也只能往Leader写，Follower会从Leader那里同步数据过来做副本！！！

常用命令
#启动kafka
/export/servers/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/servers/kafka/config/server.properties

#停止kafka
/export/servers/kafka/bin/kafka-server-stop.sh

#查看topic信息
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper node01:2181

#创建topic
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper node01:2181 –replication-factor 3 –partitions 3 –topic test

#查看某个topic信息
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper node01:2181 –topic test

#删除topic
/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh –zookeeper node01:2181 –delete –topic test

#启动生产者–控制台的生产者一般用于测试
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh –broker-list node01:9092 –topic spark_kafka

#启动消费者–控制台的消费者一般用于测试
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper node01:2181 –topic spark_kafka–from-beginning

# 消费者连接到borker的地址
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 –topic spark_kafka –from-beginning

2、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(union)，再进行处理，很麻烦

Receiver哪台机器挂了，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了,已经淘汰了

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(底层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

总结：

Receiver接收方式

多个Receiver接受数据效率高，但有丢失数据的风险。
开启日志（WAL）可防止数据丢失，但写两遍数据效率低。
Zookeeper维护offset有重复消费数据可能。
使用高层次的API

Direct直连方式

不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据
不使用日志（WAL）机制。
Spark自己维护offset
使用低层次的API

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/精准一次	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0.10版本API有变化(更加强大)

3、spark-streaming-kafka-0-8(了解)

Receiver

KafkaUtils.createDstream使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，偏移量由Receiver维护在zk中，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中，然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据，默认会丢失，可启用WAL日志，它同步将接受到数据保存到分布式文件系统上比如HDFS。保证数据在出错的情况下可以恢复出来。尽管这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是启用了WAL效率会较低，且无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。

官方现在已经不推荐这种整合方式

准备工作

1.启动zookeeper集群

zkServer.sh start

2.启动kafka集群

kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties

3.创建topic

kafka-topics.sh –create –zookeeper node01:2181 –replication-factor 1 –partitions 3 –topic spark_kafka

4.通过shell命令向topic发送消息

kafka-console-producer.sh –broker-list node01:9092 –topic spark_kafka

hadoop spark sqoop hadoop spark hive hadoop

5.添加kafka的pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId> spark-streaming-kafka-0-10-assembly_2.11
 </artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

API

通过receiver接收器获取kafka中topic数据，可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据，这里为3个

val receiverDStream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {

val stream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)

stream

})

如果启用了WAL(spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable=true)可以设置存储级别(默认StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)

代码演示

import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.immutable

object SparkKafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
      .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable", "true")
//开启WAL预写日志，保证数据源端可靠性
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
//==============================================
    //2.准备配置参数
    val zkQuorum = "node01:2181,node02:2181,node03:2181"
    val groupId = "spark"
    val topics = Map("spark_kafka" -> 2)//2表示每一个topic对应分区都采用2个线程去消费,
//ssc的rdd分区和kafka的topic分区不一样，增加消费线程数，并不增加spark的并行处理数据数量
    //3.通过receiver接收器获取kafka中topic数据，可以并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据，这里为3个
    val receiverDStream: immutable.IndexedSeq[ReceiverInputDStream[(String, String)]] = (1 to 3).map(x => {
      val stream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, groupId, topics)
      stream
    })
    //4.使用union方法，将所有receiver接受器产生的Dstream进行合并
    val allDStream: DStream[(String, String)] = ssc.union(receiverDStream)
    //5.获取topic的数据(String, String) 第1个String表示topic的名称，第2个String表示topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
//==============================================
    //6.WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

Direct

Direct方式会定期地从kafka的topic下对应的partition中查询最新的偏移量，再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据，Spark通过调用kafka简单的消费者API读取一定范围的数据。

Direct的缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具
Direct相比基于Receiver方式有几个优点：
简化并行

不需要创建多个kafka输入流，然后union它们，sparkStreaming将会创建和kafka分区数一样的rdd的分区数，而且会从kafka中并行读取数据，spark中RDD的分区数和kafka中的分区数据是一一对应的关系。

高效

Receiver实现数据的零丢失是将数据预先保存在WAL中，会复制一遍数据，会导致数据被拷贝两次，第一次是被kafka复制，另一次是写到WAL中。而Direct不使用WAL消除了这个问题。

恰好一次语义(Exactly-once-semantics)

Receiver读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中，虽然这种方法可以通过数据保存在WAL中保证数据不丢失，但是可能会因为sparkStreaming和ZK中保存的偏移量不一致而导致数据被消费了多次。

Direct的Exactly-once-semantics(EOS)通过实现kafka低层次api，偏移量仅仅被ssc保存在checkpoint中，消除了zk和ssc偏移量不一致的问题。

API

KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)

代码演示

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object SparkKafka2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    val config: SparkConf = 
new SparkConf().setAppName("SparkStream").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(config)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))
    ssc.checkpoint("./kafka")
    //==============================================
    //2.准备配置参数
    val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092", "group.id" -> "spark")
    val topics = Set("spark_kafka")
    val allDStream: InputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
    //3.获取topic的数据
    val data: DStream[String] = allDStream.map(_._2)
    //==============================================
    //WordCount
    val words: DStream[String] = data.flatMap(_.split(" "))
    val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = words.map((_, 1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.reduceByKey(_ + _)
    result.print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

4/spark-streaming-kafka-0-10

spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用

pom.xml

<!--<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>

API

http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html

创建topic

/export/servers/kafka/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper node01:2181 –replication-factor 3 –partitions 3 –topic spark_kafka

启动生产者

/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh –broker-list node01:9092,node01:9092,node01:9092 –topic spark_kafka

代码演示

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

object Demo05_SparkKafka {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建sparkConf
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    //创建sparkContext
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    //
    val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5))

    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "SparkKafkaDemo",
      //earliest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
      //latest:当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
      //none:topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
      //这里配置latest自动重置偏移量为最新的偏移量,即如果有偏移量从偏移量位置开始消费,没有偏移量从新来的数据开始消费
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      //false表示关闭自动提交.由spark帮你提交到Checkpoint或程序员手动维护
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
//    val topics = Array("spark_kafka")
//    val recordDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Array("spark_kafka"), kafkaParams))
       val kafkaDatas: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](Array("spark_kafka"), kafkaParams))
    val wordOne: DStream[(String, Int)] = kafkaDatas.flatMap(x=>x.value().split(" ")).map((_,1))
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wordOne.reduceByKeyAndWindow((a:Int, b:Int)=>a+b,Seconds(10),Seconds(5))

    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    result.print()
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }
}

5、扩展：Kafka手动维护偏移量

API

http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html

启动生产者

/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh –broker-list node01:9092,node01:9092,node01:9092 –topic spark_kafka

代码演示

import java.sql.{DriverManager, ResultSet}

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{OffsetRange, _}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import scala.collection.mutable

object SparkKafkaDemo2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建StreamingContext
    //spark.master should be set as local[n], n > 1
    val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一个RDD
    //准备连接Kafka的参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "node01:9092,node02:9092,node03:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "SparkKafkaDemo",
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array("spark_kafka")
    //2.使用KafkaUtil连接Kafak获取数据
    //注意:
    //如果MySQL中没有记录offset,则直接连接,从latest开始消费
    //如果MySQL中有记录offset,则应该从该offset处开始消费
    val offsetMap: mutable.Map[TopicPartition, Long] = OffsetUtil.getOffsetMap("SparkKafkaDemo","spark_kafka")
    val recordDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = if(offsetMap.size > 0){//有记录offset
      println("MySQL中记录了offset,则从该offset处开始消费")
      KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,//位置策略,源码强烈推荐使用该策略,会让Spark的Executor和Kafka的Broker均匀对应
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams,offsetMap))//消费策略,源码强烈推荐使用该策略
    }else{//没有记录offset
      println("没有记录offset,则直接连接,从latest开始消费")
      // /export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node01:9092 --topic  spark_kafka
      KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,//位置策略,源码强烈推荐使用该策略,会让Spark的Executor和Kafka的Broker均匀对应
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams))//消费策略,源码强烈推荐使用该策略
    }
    //3.操作数据
    //注意:我们的目标是要自己手动维护偏移量,也就意味着,消费了一小批数据就应该提交一次offset
    //而这一小批数据在DStream的表现形式就是RDD,所以我们需要对DStream中的RDD进行操作
    //而对DStream中的RDD进行操作的API有transform(转换)和foreachRDD(动作)
    recordDStream.foreachRDD(rdd=>{
      if(rdd.count() > 0){//当前这一时间批次有数据
        rdd.foreach(record => println("接收到的Kafk发送过来的数据为:" + record))
        //接收到的Kafk发送过来的数据为:ConsumerRecord(topic = spark_kafka, partition = 1, offset = 6, CreateTime = 1565400670211, checksum = 1551891492, serialized key size = -1, serialized value size = 43, key = null, value = hadoop spark ...)
        //注意:通过打印接收到的消息可以看到,里面有我们需要维护的offset,和要处理的数据
        //接下来可以对数据进行处理....或者使用transform返回和之前一样处理
        //处理数据的代码写完了,就该维护offset了,那么为了方便我们对offset的维护/管理,spark提供了一个类,帮我们封装offset的数据
        val offsetRanges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
        for (o <- offsetRanges){
          println(s"topic=${o.topic},partition=${o.partition},fromOffset=${o.fromOffset},untilOffset=${o.untilOffset}")
        }
        //手动提交offset,默认提交到Checkpoint中
        //recordDStream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
        //实际中偏移量可以提交到MySQL/Redis中
        OffsetUtil.saveOffsetRanges("SparkKafkaDemo",offsetRanges)
      }
    })

   /* val lineDStream: DStream[String] = recordDStream.map(_.value())//_指的是ConsumerRecord
    val wrodDStream: DStream[String] = lineDStream.flatMap(_.split(" ")) //_指的是发过来的value,即一行数据
    val wordAndOneDStream: DStream[(String, Int)] = wrodDStream.map((_,1))
    val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOneDStream.reduceByKey(_+_)
    result.print()*/
    ssc.start()//开启
    ssc.awaitTermination()//等待优雅停止
  }

  /*
  手动维护offset的工具类
  首先在MySQL创建如下表
    CREATE TABLE `t_offset` (
      `topic` varchar(255) NOT NULL,
      `partition` int(11) NOT NULL,
      `groupid` varchar(255) NOT NULL,
      `offset` bigint(20) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`topic`,`partition`,`groupid`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
   */
  object OffsetUtil {

    //从数据库读取偏移量
    def getOffsetMap(groupid: String, topic: String) = {
      val connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
      val pstmt = connection.prepareStatement("select * from t_offset where groupid=? and topic=?")
      pstmt.setString(1, groupid)
      pstmt.setString(2, topic)
      val rs: ResultSet = pstmt.executeQuery()
      val offsetMap = mutable.Map[TopicPartition, Long]()
      while (rs.next()) {
        offsetMap += new TopicPartition(rs.getString("topic"), rs.getInt("partition")) -> rs.getLong("offset")
      }
      rs.close()
      pstmt.close()
      connection.close()
      offsetMap
    }

    //将偏移量保存到数据库
    def saveOffsetRanges(groupid: String, offsetRange: Array[OffsetRange]) = {
      val connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
      //replace into表示之前有就替换,没有就插入
      val pstmt = connection.prepareStatement("replace into t_offset (`topic`, `partition`, `groupid`, `offset`) values(?,?,?,?)")
      for (o <- offsetRange) {
        pstmt.setString(1, o.topic)
        pstmt.setInt(2, o.partition)
        pstmt.setString(3, groupid)
        pstmt.setLong(4, o.untilOffset)
        pstmt.executeUpdate()
      }
      pstmt.close()
      connection.close()
    }
  }
}

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/148055.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权正版激活】： 官方授权正版激活支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

【Spark Streaming】Spark Streaming的使用

一、Spark Streaming引入

Spark Streaming介绍

Spark Streaming的特点

二、Spark Streaming原理

1、SparkStreaming原理

整体流程

数据抽象

2、DStream相关操作

Transformations

Output/Action

总结

三、Spark Streaming实战

1、WordCount

2、updateStateByKey

3、reduceByKeyAndWindow

4、统计一定时间内的热门词汇TopN

四、整合kafka

1、Kafka快速回顾

2、整合Kafka两种模式说明

3、spark-streaming-kafka-0-8(了解)

Receiver

Direct

4/spark-streaming-kafka-0-10

5、扩展：Kafka手动维护偏移量

相关推荐

基于内容的图像检索技（CBIR）术相术介绍

kafka零拷贝原理_kafka常用命令

在AWS的EU区域地理位置上分布式MongoDB集群

3极管原理图_二极管图解

B – I Hate It

activity生命周期_activity的生命周期有哪些状态

发表回复