spark改七行源码实现高效处理kafka数据积压

Posted 2021-05-02 浪尖聊大数据

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了spark改七行源码实现高效处理kafka数据积压相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1. 劳力士

spark streaming消费kafka，大家都知道有两种方式，也是面试考基本功常问的：

a.基于receiver的机制。这个是spark streaming最基本的方式，spark streaming的receiver会定时生成block，默认是200ms，然后每个批次生成blockrdd，分区数就是block数。架构如下：

b.direct API。这种api就是spark streaming会每个批次生成一个kafkardd，然后kafkardd的分区数，由spark streaming消费的kafkatopic分区数决定。过程如下：

kafkardd与消费的kafka分区数的关系如下：

2.常见积压问题

kafka的producer生产数据到kafka，正常情况下，企业中应该是轮询或者随机，以保证kafka分区之间数据是均衡的。

在这个前提之下，一般情况下，假如针对你的数据量，kafka分区数设计合理。实时任务，如spark streaming或者flink，有没有长时间的停掉，那么一般不会有有积压。

消息积压的场景：

a.任务挂掉。比如，周五任务挂了，有没有写自动拉起脚本，周一早上才处理。那么spark streaming消费的数据相当于滞后两天。这个确实新手会遇到。

周末不加班，估计会被骂。

b.kafka分区数设少了。其实，kafka单分区生产消息的速度qps还是很高的，但是消费者由于业务逻辑复杂度的不同，会有不同的时间消耗，就会出现消费滞后的情况。

c.kafka消息的key不均匀，导致分区间数据不均衡。kafka生产消息支持指定key，用key携带写信息，但是key要均匀，否则会出现kafka的分区间数据不均衡。

上面三种积压情况，企业中很常见，那么如何处理数据积压呢？

一般解决办法，针对性的有以下几种：

a.任务挂掉导致的消费滞后。

任务启动从最新的消费，历史数据采用离线修补。

最重要的是故障拉起脚本要有，还要就是实时框架异常处理能力要强，避免数据不规范导致的不能拉起。

b.任务挂掉导致的消费滞后。

任务启动从上次提交处消费处理，但是要增加任务的处理能力，比如增加资源，让任务能尽可能的赶上消费最新数据。

c.kafka分区少了。

假设数据量大，直接增加kafka分区是根本，但是也可以对kafkardd进行repartition，增加一次shuffle。

d.个别分区不均衡。

可以生产者处可以给key加随机后缀，使其均衡。也可以对kafkardd进行repartition。

3.浪尖的骚操作

其实，以上都不是大家想要的，因为spark streaming生产的kafkardd的分区数，完全可以是大于kakfa分区数的。

其实，经常阅读源码或者星球的看过浪尖的源码视频的朋友应该了解，rdd的分区数，是由rdd的getPartitions函数决定。比如kafkardd的getPartitions方法实现如下：

 override def getPartitions: Array[Partition] = { offsetRanges.zipWithIndex.map { case (o, i) => new KafkaRDDPartition(i, o.topic, o.partition, o.fromOffset, o.untilOffset) }.toArray }

‍

offsetRanges其实就是一个数组：

    val offsetRanges: Array[OffsetRange],

OffsetRange存储一个kafka分区元数据及其offset范围，然后进行map操作，转化为KafkaRDDPartition。实际上，我们可以在这里下手，将map改为flatmap，然后对offsetrange的范围进行拆分，但是这个会引发一个问题，浪尖在这里就不赘述了，你可以测测。

其实，我们可以在offsetRange生成的时候做下转换。位置是DirectKafkaInputDstream的compute方法。具体实现：

首先，浪尖实现中增加了三个配置，分别是：

是否开启自动重分区分区sparkConf.set("enable.auto.repartition","true")
避免不必要的重分区操作，增加个阈值，只有该批次要消费的kafka的分区内数据大于该阈值才进行拆分
sparkConf.set("per.partition.offsetrange.threshold","300")
拆分后，每个kafkardd 的分区数据量。
sparkConf.set("per.partition.after.partition.size","100")

然后，在DirectKafkaInputDstream里获取着三个配置，方法如下：

val repartitionStep = _ssc.conf.getInt("per.partition.offsetrange.size",1000)
val repartitionThreshold = _ssc.conf.getLong("per.partition.offsetrange.threshold",1000)
val enableRepartition = _ssc.conf.getBoolean("enable.auto.repartition",false)

对offsetRanges生成的过程进行改造，只需要增加7行源码即可。

  
    
    
  
   
     
     
   val offsetRanges = untilOffsets.flatMap{ case (tp, uo) =>
   
     
     
    val fo = currentOffsets(tp)
   
     
     
    val delta = uo -fo
   
     
     
    if(enableRepartition&&(repartitionThreshold < delta)){
   
     
     
    val offsets = fo to uo by repartitionStep
   
     
     
    offsets.map(each =>{
   
     
     
    val tmpOffset = each + repartitionStep
   
     
     
    OffsetRange(tp.topic, tp.partition, each, Math.min(tmpOffset,uo))
   
     
     
    }).toList
   
     
     
    }else{
   
     
     
    Array(OffsetRange(tp.topic, tp.partition, fo, uo))
   
     
     
    }
   
     
     
   }

测试的主函数如下：

  
    
    
  
   
     
     
   import bigdata.spark.config.Config
   
     
     
   import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
   
     
     
   import org.apache.spark.{SparkConf, TaskContext}
   
     
     
   import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, HasOffsetRanges, KafkaUtils, LocationStrategies}
   
     
     
   import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
   
     
     
   

   
     
     
   /*
   
     
     
   1. 直接消费新数据，数据离线修补。
   
     
     
   2. repartition(10---->100),给足够多的资源，以便任务逐渐消除滞后的数据。
   
     
     
   3. directDstream api 生成的是kafkardd，该rdd与kafka分区一一对应。
   
     
     
    */
   
     
     
   object kafka010Repartition {
   
     
     
   

   
     
     
    def main(args: Array[String]) {
   
     
     
    // 创建一个批处理时间是2s的context 要增加环境变量
   
     
     
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
   
     
     
    sparkConf.set("enable.auto.repartition","true")
   
     
     
    sparkConf.set("per.partition.offsetrange.threshold","300")
   
     
     
    sparkConf.set("per.partition.offsetrange.step","100")
   
     
     
   

   
     
     
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
   
     
     
    // 使用broker和topic创建DirectStream
   
     
     
    val topicsSet = "test1".split(",").toSet
   
     
     
    val kafkaParams = Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> Config.kafkaHost,
   
     
     
    "key.deserializer"->classOf[StringDeserializer],
   
     
     
    "value.deserializer"-> classOf[StringDeserializer],
   
     
     
    "group.id"->"test1",
   
     
     
    "auto.offset.reset" -> "earliest",
   
     
     
    "enable.auto.commit"->(false: java.lang.Boolean))
   
     
     
   

   
     
     
    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
   
     
     
    ssc,
   
     
     
    LocationStrategies.PreferConsistent,
   
     
     
    ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicsSet, kafkaParams))
   
     
     
   

   
     
     
    messages.transform(rdd=>{
   
     
     
    println("partition.size : "+rdd.getNumPartitions)
   
     
     
    rdd
   
     
     
    }).foreachRDD(rdd=>{
   
     
     
   // rdd.foreachPartition(each=>println(111))
   
     
     
    val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
   
     
     
    offsetRanges.foreach(o=>{
   
     
     
    println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")
   
     
     
    })
   
     
     
    })
   
     
     
   

   
     
     
    ssc.start()
   
     
     
    ssc.awaitTermination()
   
     
     
    }
   
     
     
   

   
     
     
   }

结果如下：

  
    
    
  
   
     
     
   partition.size : 67
   
     
     
   test1 0 447 547
   
     
     
   test1 0 547 647
   
     
     
   test1 0 647 747
   
     
     
   test1 0 747 847
   
     
     
   test1 0 847 947
   
     
     
   test1 0 947 1047
   
     
     
   test1 0 1047 1147
   
     
     
   test1 0 1147 1247
   
     
     
   test1 0 1247 1347
   
     
     
   test1 0 1347 1447
   
     
     
   test1 0 1447 1547
   
     
     
   test1 0 1547 1647
   
     
     
   test1 0 1647 1747
   
     
     
   test1 0 1747 1847
   
     
     
   test1 0 1847 1947
   
     
     
   test1 0 1947 2047
   
     
     
   test1 0 2047 2147
   
     
     
   test1 0 2147 2247
   
     
     
   test1 0 2247 2347
   
     
     
   test1 0 2347 2447
   
     
     
   test1 0 2447 2547
   
     
     
   test1 0 2547 2647
   
     
     
   test1 0 2647 2747
   
     
     
   test1 0 2747 2847
   
     
     
   test1 0 2847 2947
   
     
     
   test1 0 2947 3047
   
     
     
   test1 0 3047 3147
   
     
     
   test1 0 3147 3247
   
     
     
   test1 0 3247 3347
   
     
     
   test1 0 3347 3447
   
     
     
   test1 0 3447 3547
   
     
     
   test1 0 3547 3647
   
     
     
   test1 0 3647 3747
   
     
     
   test1 0 3747 3847
   
     
     
   test1 0 3847 3947
   
     
     
   test1 0 3947 4047
   
     
     
   test1 0 4047 4147
   
     
     
   test1 0 4147 4247
   
     
     
   test1 0 4247 4347
   
     
     
   test1 0 4347 4447
   
     
     
   test1 0 4447 4547
   
     
     
   test1 0 4547 4647
   
     
     
   test1 0 4647 4747
   
     
     
   test1 0 4747 4847
   
     
     
   test1 0 4847 4947
   
     
     
   test1 0 4947 5047
   
     
     
   test1 0 5047 5147
   
     
     
   test1 0 5147 5247
   
     
     
   test1 0 5247 5347
   
     
     
   test1 0 5347 5447
   
     
     
   test1 0 5447 5547
   
     
     
   test1 0 5547 5647
   
     
     
   test1 0 5647 5747
   
     
     
   test1 0 5747 5847
   
     
     
   test1 0 5847 5947
   
     
     
   test1 0 5947 6047
   
     
     
   test1 0 6047 6147
   
     
     
   test1 0 6147 6247
   
     
     
   test1 0 6247 6347
   
     
     
   test1 0 6347 6447
   
     
     
   test1 0 6447 6547
   
     
     
   test1 0 6547 6647
   
     
     
   test1 0 6647 6747
   
     
     
   test1 0 6747 6847
   
     
     
   test1 0 6847 6947
   
     
     
   test1 0 6947 7047
   
     
     
   test1 0 7047 7124

【完】