Spark Streaming 接入 CKafka

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Spark Streaming 接入 CKafka

最后更新时间：2024-05-31 12:08:45

Spark Streaming 是 Spark Core 的一个扩展，用于高吞吐且容错地处理持续性的数据，目前支持的外部输入有 Kafka、Flume、HDFS/S3、Kinesis、Twitter 和 TCP socket。
﻿
Spark Streaming 将连续数据抽象成 DStream（Discretized Stream），而 DStream 由一系列连续的 RDD（弹性分布式数据集）组成，每个 RDD 是一定时间间隔内产生的数据。使用函数对 DStream 进行处理其实即为对这些 RDD 进行处理。
﻿
使用 Spark Streaming 作为 Kafka 的数据输入时，可支持 Kafka 稳定版本与实验版本：
Kafka Version
spark-streaming-kafka-0.8
spark-streaming-kafka-0.10
Broker Version
0.8.2.1 or higher
0.10.0 or higher
Api Maturity
Deprecated
Stable
Language Support
Scala、Java、Python
Scala、Java
Receiver DStream
Yes
No
Direct DStream
Yes
Yes
SSL / TLS Support
No
Yes
Offset Commit Api
No
Yes
Dynamic Topic Subscription
No
Yes
目前 CKafka 兼容 0.9及以上的版本，本次实践使用 0.10.2.1 版本的 Kafka 依赖。
此外，EMR 中的 Spark Streaming 也支持直接对接 CKafka，详见 SparkStreaming 对接 CKafka 服务。
操作步骤
步骤1：获取 CKafka 实例接入地址
1. 登录 CKafka 控制台。
2. 在左侧导航栏选择实例列表，单击实例的“ID”，进入实例基本信息页面。
3. 在实例的基本信息页面的接入方式模块，可获取实例的接入地址，接入地址是生产消费需要用到的 bootstrap-server。
﻿
步骤2：创建 Topic
1. 在实例基本信息页面，选择顶部Topic管理页签。
2. 在 Topic 管理页面，单击新建，创建一个名为 test 的 Topic，接下来将以该 Topic 为例介绍如何生产消费。
﻿
步骤3：准备云服务器环境
Centos6.8 系统
package
version
sbt
0.13.16
hadoop
2.7.3
spark
2.1.0
protobuf
2.5.0
ssh
CentOS 默认安装
Java
1.8
具体安装步骤参见 配置环境。
步骤4：对接 CKafka
向 CKafka 中生产消息
从 CKafka 消费消息
这里使用 0.10.2.1 版本的 Kafka 依赖。
1. 在 build.sbt 添加依赖：
name := "Producer Example"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.kafka" % "kafka-clients" % "0.10.2.1"
2. 配置 producer_example.scala：
   import java.util.Properties
   import org.apache.kafka.clients.producer._
   object ProducerExample extends App {
    val  props = new Properties()
    props.put("bootstrap.servers", "172.16.16.12:9092") //实例信息中的内网 IP 与端口
﻿
    props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
    props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
﻿
    val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
    val TOPIC="test"  //指定要生产的 Topic
    for(i<- 1 to 50){
           val record = new ProducerRecord(TOPIC, "key", s"hello $i") //生产 key 是"key",value 是 hello i 的消息
           producer.send(record)
    }
    val record = new ProducerRecord(TOPIC, "key", "the end "+new java.util.Date)
    producer.send(record)
    producer.close() //最后要断开
   }
﻿
更多有关 ProducerRecord 的用法请参见 ProducerRecord 文档。
DirectStream
1. 在 build.sbt 添加依
赖：
name := "Consumer Example"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka-0-10" % "2.1.0"
﻿
2. 配置 DirectStream_example.scala：
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import collection.JavaConversions._
import Array._
object Kafka {
    def main(args: Array[String]) {
        val kafkaParams = Map[String, Object](
            "bootstrap.servers" -> "172.16.16.12:9092",
            "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "group.id" -> "spark_stream_test1",
            "auto.offset.reset" -> "earliest",
            "enable.auto.commit" -> "false"
        )
﻿
        val sparkConf = new SparkConf()
        sparkConf.setMaster("local")
        sparkConf.setAppName("Kafka")
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
        val topics = Array("spark_test")
﻿
        val offsets : Map[TopicPartition, Long] = Map()
﻿
        for (i <- 0 until 3){
            val tp = new TopicPartition("spark_test", i)
            offsets.updated(tp , 0L)
        }
        val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
            ssc,
            PreferConsistent,
            Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
        )
        println("directStream")
        stream.foreachRDD{ rdd=>
            //输出获得的消息
            rdd.foreach{iter =>
                val i = iter.value
                println(s"${i}")
            }
            //获得offset
            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}")
            }
        }
﻿
        // Start the computation
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
    }
}
﻿
RDD
1. 配置build.sbt（配置同上，单击查看）。
2. 配置RDD_example：
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
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import collection.JavaConversions._
import Array._
object Kafka {
    def main(args: Array[String]) {
        val kafkaParams = Map[String, Object](
            "bootstrap.servers" -> "172.16.16.12:9092",
            "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "group.id" -> "spark_stream",
            "auto.offset.reset" -> "earliest",
            "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
        )
        val sc = new SparkContext("local", "Kafka", new SparkConf())
        val java_kafkaParams : java.util.Map[String, Object] = kafkaParams
        //按顺序向 parition 拉取相应 offset 范围的消息，如果拉取不到则阻塞直到超过等待时间或者新生产消息达到拉取的数量
        val offsetRanges = Array[OffsetRange](
            OffsetRange("spark_test", 0, 0, 5),
            OffsetRange("spark_test", 1, 0, 5),
            OffsetRange("spark_test", 2, 0, 5)
        )
        val range = KafkaUtils.createRDD[String, String](
            sc,
            java_kafkaParams,
            offsetRanges,
            PreferConsistent
        )
        range.foreach(rdd=>println(rdd.value))
        sc.stop()
    }
}
﻿
更多 kafkaParams 用法参见 kafkaParams 文档。
配置环境
安装 sbt
1. 在 sbt 官网 上下载 sbt 包。
2. 解压后在 sbt 的目录下创建一个 sbt_run.sh 脚本并增加可执行权限，脚本内容如下：
#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/bin/sbt-launch.jar "$@"
﻿
chmod u+x ./sbt_run.sh
﻿
3. 执行以下命令。
./sbt-run.sh sbt-version
﻿
若能看到 sbt 版本说明可以正常运行。
安装 protobuf
1. 下载 protobuf 相应版本。
2. 解压后进入目录。
./configure
make && make install
﻿
需要预先安装 gcc-g++，执行中可能需要 root 权限。
3. 重新登录，在命令行中输入下述内容。
protoc --version
﻿
4. 若能看到 protobuf 版本说明可以正常运行。
安装 Hadoop
1. 访问 Hadoop 官网 下载所需要的版本。
2. 增加 Hadoop 用户。
useradd -m hadoop -s /bin/bash
﻿
3. 增加管理员权限。
visudo
﻿
4. 在root ALL=(ALL) ALL下增加一行。hadoop ALL=(ALL) ALL保存退出。
5. 使用 Hadoop 进行操作。
su hadoop
﻿
6. SSH 无密码登录。
cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
cat id_rsa.pub >> authorized_keys  # 加入授权
chmod 600 ./authorized_keys    # 修改文件权限
﻿
7. 安装 Java。
sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
﻿
8. 配置 ${JAVA_HOME}。
vim /etc/profile
﻿
在文末加上下述内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el6_8.x86_64/jre
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME
﻿
根据安装情况修改对应路径。
9. 解压 Hadoop，进入目录。
./bin/hadoop version
﻿
若能显示版本信息说明能正常运行。
10. 配置单机伪分布式（可根据需要搭建不同形式的集群）。
vim /etc/profile
﻿
在文末加上下述内容：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
﻿
根据安装情况修改对应路径。
11. 修改 /etc/hadoop/core-site.xml。
<configuration>    
    <property>       
        <name>hadoop.tmp.dir</name>       
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>    
    <property>        
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value> 
    </property>
</configuration>
﻿
12. 修改 /etc/hadoop/hdfs-site.xml。
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>
﻿
13. 修改 /etc/hadoop/hadoop-env.sh 中的 JAVA_HOME 为 Java 的路径。
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el6_8.x86_64/jre
﻿
14. 执行 NameNode 格式化。
./bin/hdfs namenode -format
﻿
显示Exitting with status 0则表示成功。
15. 启动 Hadoop。
./sbin/start-dfs.sh
﻿
成功启动会存在 NameNode 进程，DataNode 进程，SecondaryNameNode 进程。
安装 Spark
访问 Spark 官网 下载所需要的版本。
因为之前安装了 Hadoop，所以选择使用 Pre-build with user-provided Apache Hadoop。
说明：
本示例同样使用 hadoop 用户进行操作。
1. 解压进入目录。
2. 修改配置文件。
   cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
   vim ./conf/spark-env.sh
﻿
在第一行添加下述内容：
   export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
﻿
根据 hadoop 安装情况修改路径。
3. 运行示例。
   bin/run-example SparkPi
﻿
若成功安装可以看到程序输出 π 的近似值。

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Broker Version	0.8.2.1 or higher	0.10.0 or higher
Api Maturity	Deprecated	Stable
Language Support	Scala、Java、Python	Scala、Java
Receiver DStream	Yes	No
Direct DStream	Yes	Yes
SSL / TLS Support	No	Yes
Offset Commit Api	No	Yes
Dynamic Topic Subscription	No	Yes

package	version
sbt	0.13.16
hadoop	2.7.3
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