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spark消费kafka的两种方式
2018-12-06 02:27:19 】 浏览:9
Tags:spark 消费 kafka 方式

转载:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/51815845

Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式Receiver与Direct

一、基于Receiver的方式

这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的(如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题),然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL)。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDFS)上的预写日志中。所以,即使底层节点出现了失败,也可以使用预写日志中的数据进行恢复。

需要注意的要点

1、Kafka中的topic的partition,与Spark中的RDD的partition是没有关系的。所以,在KafkaUtils.createStream()中,提高partition的数量,只会增加一个Receiver中,读取partition的线程的数量。不会增加Spark处理数据的并行度。
2、可以创建多个Kafka输入DStream,使用不同的consumer group和topic,来通过多个receiver并行接收数据。

3、如果基于容错的文件系统,比如HDFS,启用了预写日志机制,接收到的数据都会被复制一份到预写日志中。因此,在KafkaUtils.createStream()中,设置的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。

二、基于Direct的方式

这种新的不基于Receiver的直接方式,是在Spark 1.3中引入的,从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后,这种方式会周期性地查询Kafka,来获得每个topic+partition的最新的offset,从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时,就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。
这种方式有如下优点:
1、简化并行读取:如果要读取多个partition,不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition,并且会并行从Kafka中读取数据。所以在Kafka partition和RDD partition之间,有一个一对一的映射关系。
2、高性能:如果要保证零数据丢失,在基于receiver的方式中,需要开启WAL机制。这种方式其实效率低下,因为数据实际上被复制了两份,Kafka自己本身就有高可靠的机制,会对数据复制一份,而这里又会复制一份到WAL中。而基于direct的方式,不依赖Receiver,不需要开启WAL机制,只要Kafka中作了数据的复制,那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。
3、一次且仅一次的事务机制:

对比:

基于receiver的方式,是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性,但是却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。

基于direct的方式,使用kafka的简单api,Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset,并保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的,因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。

在实际生产环境中大都用Direct方式

maven依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka_2.11</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>

完整测试代码

import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka._
/**
  * Created by Administrator on 2017/6/16.
  */
object KafkaConsumer {

  val numThreads = 1
  val topics = "mytest"
  val zkQuorum = "192.168.1.115:2181"
  val group = "consumer1"
  val brokers = "192.168.1.115:9092"



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

  /**
    *bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic mytest
    */
  def createstream()={
    val conf = new SparkConf().setAppName("kafka test").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(10));

    val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap
    val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)
    val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1))
    words.reduceByKey(_ + _).print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }


  def direct()={
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("kafka test")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(10))
    val topicsSet = topics.split(",").toSet
    val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> brokers)
    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
      ssc, kafkaParams, topicsSet)
    val lines = messages.map(_._2)
    val words = lines.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1))

    words.reduceByKey(_ + _).print()
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

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