Spark Streaming实时流处理项目实战Spark Streaming整合Kafka实战一

Posted 2021-05-17 怒上王者

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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Spark Streaming实时流处理项目实战Spark Streaming整合Kafka实战一相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Spark Streaming整合Kafka实战

Spark Streaming对kafka的支持
Spark Streaming整合kafka的两种方式
- receiver方式：基于线程拉取数据
- direct方式：直接连接模式
1.Receiver-based Approach
- kafka对接streaming实战

Spark Streaming对kafka的支持

spark streaming
在这里插入图片描述
官网链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-kafka-integration.html

Spark Streaming整合kafka的两种方式

0.8版本整合：receiver方式 direct方式
0.10版本整合：direct方式。（0.10版本不再支持receiver方式）

receiver方式：基于线程拉取数据

Spark的程序，启动线程去kafka里面拉取数据回来，拉取回来的数据存放spark的executor里面了，等着被其他的线程处理。
拉取数据的线程与处理数据的线程，不是同一个线程；拉取数据是A线程，处理数据B线程。
存在问题：拉取线程有可能一直在工作，但是处理数据线程有可能停止了就会造成数据积压的情况
优点：使用kafka的high_level的API进行消费，kafka的offset都存储再zk里面，不用我们自己管了
这种方式基本已经废弃了，生产中一般使用第二种方式

direct方式：直接连接模式

拉取数据的线程以及处理数据的线程，都是同一个线程，数据拉取与数据处理都是统一批线程，不会存在线程停掉的问题
缺点：需要我们自己去维护offset 默认保存在kafka的一个topi里面了

1.Receiver-based Approach

直接用receiver接收数据。Receiver是使用Kafka高级消费者API实现的。与所有接收器一样，从Kafka通过Receiver接收的数据存储在Spark执行器中，然后由Spark Streaming启动的作业处理数据。但是在默认配置下，此方法可能会在失败时丢失数据。
为确保零数据丢失，必须在Spark Streaming中另外启用Write Ahead Logs（在Spark
1.2中引入）。这将同步保存所有收到的Kafka将数据写入分布式文件系统（例如HDFS）上的预写日志，以便在发生故障时可以恢复所有数据，但是性能不好。

kafka对接streaming实战

在kafka中创建topic

[root@hadoop01 kafka_2.11-0.9.0.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop01:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic kafka_streaming_topic

pom.xml中添加依赖

<dependency>
       <groupId>org.apache.spark</groupId>
       <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId>
       <version>2.3.3</version>
</dependency>

核心代码

mport org.apache.spark.streaming.kafka._

 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
     [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])

完整代码

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

/**
 * Created by llp on 2021/5/10.
 */
object KafkaReceiverWordCount {

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

    if(args.length !=4){
      System.err.println("Usage: <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>")
    }

    val Array(zkQuorum, group, topics,numThreads) = args

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KafkaReceiverWordCount")

    val ssc = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(5))

    val topicMap = topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMap

    //TODO...Spark Streaming 对接kafka
    val kafkaStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap)
    kafkaStream.print()

    kafkaStream.map(_._2).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()



    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    

  }

}