Structured Streaming系列-4集成 Kafka
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Structured Streaming系列-4集成 Kafka相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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官方网址：http://spark.apache.org/、 http://spark.apache.org/sql/
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先来个kafka的介绍
Apache Kafka 是目前最流行的一个分布式的实时流消息系统，给下游订阅消费系统提供了并行处理和可靠容错机制，现在大公司在流式数据的处理场景， Kafka基本是标配。 StructuredStreaming很好的集成Kafka，可以从Kafka拉取消息，然后就可以把流数据看做一个DataFrame， 一张无限增长的大表，在这个大表上做查询， Structured Streaming保证了端到端的 exactly-once，用户只需要关心业务即可，不用费心去关心底层是怎么做的。
StructuredStreaming集成Kafka，官方文档如下：
http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-kafka-integration.html
目前仅支持Kafka 0.10.+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据，如果公司Kafka版本为0.8.0版本， StructuredStreaming集成Kafka参考文档：
https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql
StructuredStreaming既可以从Kafka读取数据，又可以向Kafka 写入数据，添加Maven依赖：
<!-- Structured Streaming + Kafka 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
kafka 数据消费
Kafka把生产者发送的数据放在不同的分区里面，这样就可以并行进行消费了。 每个分区里面的数据都是递增有序的，跟structured commit log类似，生产者和消费者使用Kafka 进行解耦，消费者不管你生产者发送的速率如何，只要按照一定的节奏进行消费就可以了。 每条消息在一个分区里面都有一个唯一的序列号offset（偏移量） ， Kafka 会对内部存储的消息设置一个过期时间，如果过期了，就会标记删除，不管这条消息有没有被消费。
Kafka 可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了。涉及一个问题：如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。
- earliest：从最起始位置开始消费， 当然不一定是从0开始，因为如果数据过期就清掉了，所以可以理解为从现存的数据里最小位置开始消费；
- latest：从最末位置开始消费；
- per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，然后从offset位置开始消费；
当第一次开始消费一个Kafka 流的时候，上述策略任选其一，如果之前已经消费了，而且做了
checkpoint ，比如消费程序升级了，这时候就会从上次结束的位置开始继续消费。目前
StructuredStreaming和Flink框架从Kafka消费数据时，采用的就是上述的策略。
Kafka 数据源
Structured Streaming消费Kafka数据，采用的是poll方式拉取数据，与Spark Streaming中New
Consumer API集成方式一致。从Kafka Topics中读取消息，需要指定数据源（kafka）、 Kafka集群
的连接地址（kafka.bootstrap.servers）、消费的topic（subscribe或subscribePattern） ， 指定topic
的时候，可以使用正则来指定，也可以指定一个 topic 的集合。
官方提供三种方式从Kafka topic中消费数据，主要区别在于每次消费Topic名称指定的不同
- 方式一：消费一个Topic数据
- 方式二：消费多个Topic数据
- 方式三：消费通配符匹配Topic数据
从Kafka 获取数据后Schema字段信息如下，既包含数据信息有包含元数据信息：
在实际开发时，往往需要获取每条数据的消息，存储在value字段中，由于是binary类型，需要转换为字符串String类型；此外了方便数据操作，通常将获取的key和value的DataFrame转换为Dataset强类型，伪代码如下：
从Kafka数据源读取数据时，可以设置相关参数，包含必须参数和可选参数：
- 必须参数： kafka.bootstrap.servers和subscribe，可以指定开始消费偏移量assign。
- 可选参数：
范例演示： 从Kafka消费数据，进行词频统计， Topic为wordsTopic。
- 第一步、创建Topic，相关命令如下：
# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= wordsTopic =================================
# 查看Topic信息
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.10.10:2181/kafka200
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.10:2181/kafka200 --replicatio
n-factor 1 --partitions 3 --topic wordsTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.10:9092 --topic wordsTopic
- 第二步、编写代码，其中设置每批次消费数据最大量
package kafka.source
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode, StreamingQuery
import org.apache.spark.sql.DataFrame, SparkSession
/**
* @author lwh
* @date 2022/10/10
* @description
**/
object StructuredKafkaSource
def main(args: Array[String]): Unit =
// 构建SparkSession实例对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
// 设置Shuffle分区数目
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
.getOrCreate()
// 导入隐式转换和函数库
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
// TODO: 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
val kafkaStreamDF: DataFrame = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "node01:9092")
.option("subscribe", "wordsTopic")
// TODO: 设置每批次消费数据最大值
.option("maxOffsetsPerTrigger", "100000")
.load()
// TODO: 进行词频统计
val resultStreamDF: DataFrame = kafkaStreamDF
// 获取value字段的值，转换为String类型
.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
// 转换为Dataset类型
.as[String]
// 过滤数据
.filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
// 分割单词
.flatMap(line => line.trim.split("\\\\s+"))
// 按照单词分组，聚合
.groupBy($"value").count()
// 设置Streaming应用输出及启动
val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
.outputMode(OutputMode.Complete())
.format("console").option("numRows", "10").option("truncate", "false")
.start()
query.awaitTermination() // 查询器等待流式应用终止
query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
kafka 接收器
往Kafka里面写数据类似读取数据， 可以在DataFrame上调用writeStream来写入Kafka，设置参数指定value，其中key是可选的，如果不指定就是null。如果key为null，有时候可能导致分区数据不均匀。
配置说明
将DataFrame写入Kafka时， Schema信息中所需的字段：
需要写入哪个topic，可以像上述所示在操作DataFrame 的时候在每条record上加一列topic字段指定， 也可以在DataStreamWriter上指定option配置。
写入数据至Kafka，需要设置Kafka Brokers地址信息及可选配置：
- 必选参数： kafka.bootstrap.servers，使用逗号隔开【host:port】字符；
- 可选参数： topic，如果DataFrame中没有topic列，此处指定topic表示写入Kafka Topic。
官方提供示例代码如下：
实时数据ETL架构
在实际实时流式项目中，无论使用Storm、 SparkStreaming、 Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示：
接下来模拟产生运营商基站数据，实时发送到Kafka 中，使用StructuredStreaming消费，经过ETL（获取通话状态为success数据）后，写入Kafka中，便于其他实时应用消费处理分析。
模拟基站日志数据
模拟产生运营商基站通话日志数据，封装到样例类中，字段信息如下：
package kafka.mock
/**
* 基站通话日志数据，字段如下：
*
* @param stationId 基站标识符ID
* @param callOut 主叫号码
* @param callIn 被叫号码
* @param callStatus 通话状态
* @param callTime 通话时间
* @param duration 通话时长
*/
case class StationLog(
stationId: String, //
callOut: String, //
callIn: String, //
callStatus: String, //
callTime: Long, //
duration: Long //
)
override def toString: String =
s"$stationId,$callOut,$callIn,$callStatus,$callTime,$duration"
创建Topic，相关命令如下：
# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= stationTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.10:2181/kafka200 --replicationfactor 1 --partitions 3 --topic stationTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.10:9092 --topic stationTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.10:9092 --topic stationTopic --from-beginning
## ================================= etlTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.10:2181/kafka200 --replicationfactor 1 --partitions 3 --topic etlTopic
# 模拟生产者
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.10.10:9092 --topic etlTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.10.10:9092 --topic etlTopic --from-beginning
编写代码，实时产生日志数据，发送Kafka Topic：
package kafka.mock
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer, ProducerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import scala.util.Random
/**
* 模拟产生基站日志数据，实时发送Kafka Topic中，数据字段信息：
* 基站标识符ID, 主叫号码, 被叫号码, 通话状态, 通话时间，通话时长
*/
object MockStationLog
def main(args: Array[String]): Unit =
// 发送Kafka Topic
val props = new Properties()
props.put("bootstrap.servers", "node01:9092")
props.put("acks", "1")
props.put("retries", "3")
props.put("key.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
props.put("value.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
val random = new Random()
val allStatus =Array(
"fail", "busy", "barring", "success", "success", "success",
"success", "success", "success", "success", "success", "success"
)
while (true)
val callOut: String = "1860000%04d".format(random.nextInt(10000))
val callIn: String = "1890000%04d".format(random.nextInt(10000))
val callStatus: String = allStatus(random.nextInt(allStatus.length))
val callDuration = if("success".equals(callStatus)) (1 + random.nextInt(10)) * 1000L else 0L
// 随机产生一条基站日志数据
val stationLog: StationLog = StationLog(
"station_" + random.nextInt(10), //
callOut, //
callIn, //
callStatus, //
System.currentTimeMillis(), //
callDuration //
)
println(stationLog.toString)
Thread.sleep(100 + random.nextInt(100))
//生产写入Kafka
val record = new ProducerRecord[String, String]("stationTopic", stationLog.toString)
producer.send(record)
producer.close() // 关闭连接
运行程序，基站通话日志数据格式如下：
station_7,18600009710,18900000269,success,1590709965144,4000
station_6,18600003894,18900000028,success,1590709965333,8000
station_7,18600007207,18900001057,busy,1590709965680,0
实时增量ETL
编写应用实时从Kafka的【stationTopic】消费数据，经过处理分析后，存储至Kafka的【etlTopic】，其中需要设置检查点目录，保证应用一次且仅一次的语义。
package kafka.sink
import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode
import org.apache.spark.sql.DataFrame, Dataset, SparkSession
/**
* @ClassName StructKafkaSink
* @Description TODO 使用结构化流生产数据到Kafka
* @Create By Frank
*/
object StructKafkaSink
def main(args: Array[String]): Unit =
//todo:1-构建SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[2]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions",2)
.getOrCreate()
//修改日志级别
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
//导包
import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
//todo:2-处理数据
//step1:读取数据
val kafkaData = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092")
.option("subscribe", "stationTopic")
.load()
//step2:处理数据
val rsData: Dataset[String] = kafkaData
.selectExpr("CAST(value AS STRING)") //取出value
.as[String] //将Value的值转换为String类型
.filter(line => line != null && line.trim.split(",").length == 6 && line.trim.split(",")(3) == "success")
//step3:保存结果
val query = rsData
.writeStream
.outputMode(OutputMode.Append()) //注意：ETL没有聚合，所以只能使用Append
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "node01:9092,node02:9092,node03:9092")
.option("topic", "etlTopic") //要求：必须要有value这一列
.option("checkpointLocation","datastruct/kafka/chk1")
.start()
//todo:3-启动并持久运行
query.awaitTermination()
query.stop()
Kafka 特定配置
从Kafka消费数据时，相关配置属性可以通过带有kafka.prefix的DataStreamReader.option进行设置，例如前面设置Kafka Brokers地址属性： stream.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host:port”)，更多关于Kafka 生产者Producer Config配置属和消费者Consumer Config配置属性，参考文档：
- 生产者配置（Producer Configs）：
http://kafka.apache.org/20/documentation.html#producerconfigs
- 消费者配置（New Consumer Configs）：
http://kafka.apache.org/20/documentation.html#newconsumerconfigs
注意以下Kafka参数属性可以不设置， 如果设置的话， Kafka source或者sink可能会抛出错误：
-
group.id： Kafka source将会自动为每次查询创建唯一的分组ID；
-
auto.offset.reset： 在将source选项startingOffsets设置为指定从哪里开始。 结构化流管理
内部消费的偏移量，而不是依赖Kafka消费者来完成。这将确保在topic/partitons动态订阅时不
会遗漏任何数据。注意， 只有在启动新的流式查询时才会应用startingOffsets，并且恢复操作
始终会从查询停止的位置启动； -
key.deserializer/value.deserializer： Keys/Values总是被反序列化为ByteArrayDeserializer
的字节数组，使用DataFrame操作显式反序列化keys/values； -
key.serializer/value.serializer： keys/values总是使用ByteArraySerializer或StringSerializer
进行序列化，使用DataFrame操作将keysvalues/显示序列化为字符串或字节数组； -
enable.auto.commit： Kafka source不提交任何offset；
以上是关于Structured Streaming系列-4集成 Kafka的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
解释Spark Structured Streaming执行程序和Kafka分区之间的映射
Note_Spark_Day14：Structured Streaming
Spark Structured Streaming error读取字段'topic_metadata'时出错