Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API，因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用。请选择正确的包， 请注意，0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容，但0.10集成与早期的代理不兼容。
注意：从Spark 2.3.0开始，不推荐使用Kafka 0.8支持。
Spark Streaming从Kafka接收数据，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。数据接收方式有两种 ：1 使用Receiver接收的旧方法：2使用Direct拉取的新方法（在Spark 1.3中引入）。
https://spark.apache.org/docs/1.6.3/streaming-kafka-integration.html
https://spark.apache.org/docs/2.3.1/streaming-kafka-0-10-integration.html
Receiver方式
Received是使用Kafka高级Consumer 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 Executor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。然而默认配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据（请参阅接收器可靠性）。如果要启用高可靠机制，确保零数据丢失，要启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，（已引入）在Spark 1.2）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据保存到分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中，以便底层节点在发生故障时也可以使用预写日志中的数据进行恢复。
如下图：
接下来，我们将讨论如何在流应用程序中使用此方法。
1 链接
对于使用Maven项目定义的Scala / Java应用程序时，我们需要添加相应的依赖包：
<dependency><!-- Spark Streaming Kafka -->
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka_2.11</artifactId>
<version>1.6.3</version>
</dependency>
2 编程
在流应用程序代码中，导入KafkaUtils并创建输入DStream，如下所示。
Scala编程：
import org.apache.spark.streaming.kafka._
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])
Java编程
import org.apache.spark.streaming.kafka.*;
JavaPairReceiverInputDStream<String, String> kafkaStream =
KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]);
还有几个需要注意的点：
- Kafka中topic的partition与Spark Streaming中生成的RDD的partition无关，因此，在KafkaUtils.createStream()中，增加某个topic的partition的数量，只会增加单个Receiver消费topic的线程数，也就是读取Kafka中topic partition的线程数量，它不会增加Spark在处理数据时的并行性。
- 可以使用不同的consumer group和topic创建多个Kafka输入DStream，以使用多个receiver并行接收数据。
- 如果已使用HDFS等复制文件系统启用了“预读日志”，则接收的数据已在日志中复制。因此，输入流的存储级别的存储级别
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER（即，使用KafkaUtils.createStream(..., StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)）。
3 部署
与任何Spark应用程序一样，spark-submit用于启动应用程序。但是，Scala / Java应用程序和Python应用程序的细节略有不同。
对于Scala和Java应用程序，如果您使用SBT或Maven进行项目管理，则将spark-streaming-kafka_2.11其及其依赖项打包到应用程序JAR中。确保spark-core_2.10并spark-streaming_2.10标记为providedSpark安装中已存在的依赖项。然后使用spark-submit启动应用程序。
对于缺少SBT / Maven项目管理的Python应用程序，spark-streaming-kafka_2.11可以直接将其依赖项添加到spark-submit使用中--packages。那是，
./bin/spark-submit --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka_2.11:1.6.3 ...
另外，您也可以下载Maven构件的JAR spark-streaming-kafka-assembly从 Maven仓库，并将其添加到spark-submit用--jars。
Direct方式
在spark1.3之后，引入了Direct方式。不同于Receiver的方式，Direct方式没有receiver这一层，其会周期性的获取Kafka中每个topic的每个partition中的最新offsets，之后根据设定的maxRatePerPartition来处理每个batch。其形式如下图：
这种方法相较于Receiver方式的优势在于：
- 简化的并行：在Receiver的方式中我们提到创建多个Receiver之后利用union来合并成一个Dstream的方式提高数据传输并行度。而在Direct方式中，Kafka中的partition与RDD中的partition是一一对应的并行读取Kafka数据，这种映射关系也更利于理解和优化。
- 高效：在Receiver的方式中，为了达到0数据丢失需要将数据存入Write Ahead Log中，这样在Kafka和日志中就保存了两份数据，浪费！而第二种方式不存在这个问题，只要我们Kafka的数据保留时间足够长，我们都能够从Kafka进行数据恢复。
- 精确一次：在Receiver的方式中，使用的是Kafka的高阶API接口从Zookeeper中获取offset值，这也是传统的从Kafka中读取数据的方式，但由于Spark Streaming消费的数据和Zookeeper中记录的offset不同步，这种方式偶尔会造成数据重复消费。而第二种方式，直接使用了简单的低阶Kafka API，Offsets则利用Spark Streaming的checkpoints进行记录，消除了这种不一致性。
请注意，此方法的一个缺点是它不会更新Zookeeper中的偏移量，因此基于Zookeeper的Kafka监视工具将不会显示进度。但是，您可以在每个批处理中访问此方法处理的偏移量，并自行更新Zookeeper。
接下来，我们将讨论如何在流应用程序中使用此方法。
1 链接
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.3.1</version>
</dependency>
2 编程
请注意，导入的命名空间包括版本org.apache.spark.streaming.kafka010
Scala编程
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
val kafkaParams = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> "node21:9092,node22:9092,node23:9092",
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "use_a_separate_group_id_for_each_stream",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
val topics = Array("topicA", "topicB")
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
streamingContext,
PreferConsistent,
Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)
stream.map(record => (record.key, record.value))
流中的每个项目都是ConsumerRecord，有关可能的kafkaParams，请参阅Kafka使用者配置文档。如果Spark批处理持续时间大于默认的Kafka心跳会话超时（30秒），请适当增加heartbeat.interval.ms和session.timeout.ms。对于大于5分钟的批次，这将需要在代理上更改group.max.session.timeout.ms。请注意，该示例将enable.auto.commit设置为false，有关讨论，请参阅存储偏移。
3 Direct方式案例
package com.xyg.spark
import kafka.serializer.StringDecoder, Decoder
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.Seconds, StreamingContext
import org.apache.spark.SparkContext, SparkConf
import scala.reflect.ClassTag
/**
* Created by Administrator on 2018/7/28.
*/
object SparkStreamDemo
def main(args: Array[String])
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("spark_streaming")
conf.setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setCheckpointDir("D:/checkpoints")
sc.setLogLevel("ERROR")
val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
// val topics = Map("spark" -> 2)
val kafkaParams = Map[String, String](
"bootstrap.servers" -> "node21:9092,node22:9092,node23:9092",
"group.id" -> "spark",
"auto.offset.reset" -> "smallest"
)
// 直连方式拉取数据，这种方式不会修改数据的偏移量，需要手动的更新
val lines = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, Set("spark")).map(_._2)
// val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, "node21:2181,node22:2181,node23:2181", "spark", topics).map(_._2)
val ds1 = lines.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1))
val ds2 = ds1.updateStateByKey[Int]((x:Seq[Int], y:Option[Int]) =>
Some(x.sum + y.getOrElse(0))
)
ds2.print()
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
Spark向kafka中写入数据
上文阐述了Spark如何从Kafka中流式的读取数据，下面我整理向Kafka中写数据。与读数据不同，Spark并没有提供统一的接口用于写入Kafka，所以我们需要使用底层Kafka接口进行包装。
最直接的做法我们可以想到如下这种方式：
input.foreachRDD(rdd =>
// 不能在这里创建KafkaProducer
rdd.foreachPartition(partition =>
partition.foreach
case x:String=>
val props = new HashMap[String, Object]()
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokers)
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
println(x)
val producer = new KafkaProducer[String,String](props)
val message=new ProducerRecord[String, String]("output",null,x)
producer.send(message)
)
)
但是这种方式缺点很明显，对于每个partition的每条记录，我们都需要创建KafkaProducer，然后利用producer进行输出操作，注意这里我们并不能将KafkaProducer的新建任务放在foreachPartition外边，因为KafkaProducer是不可序列化的（not serializable）。显然这种做法是不灵活且低效的，因为每条记录都需要建立一次连接。如何解决呢？
1.首先，我们需要将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装如下：
import java.util.concurrent.Future
import org.apache.kafka.clients.producer. KafkaProducer, ProducerRecord, RecordMetadata
class KafkaSink[K, V](createProducer: () => KafkaProducer[K, V]) extends Serializable
/* This is the key idea that allows us to work around running into
NotSerializableExceptions. */
lazy val producer = createProducer()
def send(topic: String, key: K, value: V): Future[RecordMetadata] =
producer.send(new ProducerRecord[K, V](topic, key, value))
def send(topic: String, value: V): Future[RecordMetadata] =
producer.send(new ProducerRecord[K, V](topic, value))
object KafkaSink
import scala.collection.JavaConversions._
def apply[K, V](config: Map[String, Object]): KafkaSink[K, V] =
val createProducerFunc = () =>
val producer = new KafkaProducer[K, V](config)
sys.addShutdownHook
// Ensure that, on executor JVM shutdown, the Kafka producer sends
// any buffered messages to Kafka before shutting down.
producer.close()
producer
new KafkaSink(createProducerFunc)
def apply[K, V](config: java.util.Properties): KafkaSink[K, V] = apply(config.toMap)
2.之后我们利用广播变量的形式，将KafkaProducer广播到每一个executor，如下：
// 广播KafkaSink
val kafkaProducer: Broadcast[KafkaSink[String, String]] =
val kafkaProducerConfig =
val p = new Properties()
p.setProperty("bootstrap.servers", Conf.brokers)
p.setProperty("key.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
p.setProperty("value.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
p
log.warn("kafka producer init done!")
ssc.sparkContext.broadcast(KafkaSink[String, String](kafkaProducerConfig))
这样我们就能在每个executor中愉快的将数据输入到kafka当中：
//输出到kafka
segmentedStream.foreachRDD(rdd =>
if (!rdd.isEmpty)
rdd.foreach(record =>
kafkaProducer.value.send(Conf.outTopics, record._1.toString, record._2)
// do something else
)
)
Spark streaming+Kafka应用
一般Spark Streaming进行流式处理，首先利用上文我们阐述的Direct方式从Kafka拉取batch，之后经过分词、统计等相关处理，回写到DB上（一般为Hbase或者mysql），由此高效实时的完成每天大量数据的词频统计任务。
Spark streaming+Kafka调优
Spark streaming+Kafka的使用中，当数据量较小，很多时候默认配置和使用便能够满足情况，但是当数据量大的时候，就需要进行一定的调整和优化，而这种调整和优化本身也是不同的场景需要不同的配置。
1 合理的批处理时间（batchDuration）
几乎所有的Spark Streaming调优文档都会提及批处理时间的调整，在StreamingContext初始化的时候，有一个参数便是批处理时间的设定。如果这个值设置的过短，即个batchDuration所产生的Job并不能在这期间完成处理，那么就会造成数据不断堆积，最终导致Spark Streaming发生阻塞。而且，一般对于batchDuration的设置不会小于500ms，因为过小会导致SparkStreaming频繁的提交作业，对整个streaming造成额外的负担。在平时的应用中，根据不同的应用场景和硬件配置，我设在1~10s之间，我们可以根据SparkStreaming的可视化监控界面，观察Total Delay来进行batchDuration的调整，如下图：
2 合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重要）
对于Spark Streaming消费kafka中数据的应用场景，这个配置是非常关键的，配置参数为：spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition。这个参数默认是没有上线的，即kafka当中有多少数据它就会直接全部拉出。而根据生产者写入Kafka的速率以及消费者本身处理数据的速度，同时这个参数需要结合上面的batchDuration，使得每个partition拉取在每个batchDuration期间拉取的数据能够顺利的处理完毕，做到尽可能高的吞吐量，而这个参数的调整可以参考可视化监控界面中的Input Rate和Processing Time，如下图：
3 缓存反复使用的Dstream（RDD）
Spark中的RDD和SparkStreaming中的Dstream，如果被反复的使用，最好利用cache()，将该数据流缓存起来，防止过度的调度资源造成的网络开销。可以参考观察Scheduling Delay参数，如下图：
4 设置合理的GC
长期使用Java的小伙伴都知道，JVM中的垃圾回收机制，可以让我们不过多的关注与内存的分配回收，更加专注于业务逻辑，JVM都会为我们搞定。对JVM有些了解的小伙伴应该知道，在Java虚拟机中，将内存分为了初生代（eden generation）、年轻代（young generation）、老年代（old generation）以及永久代（permanent generation），其中每次GC都是需要耗费一定时间的，尤其是老年代的GC回收，需要对内存碎片进行整理，通常采用标记-清楚的做法。同样的在Spark程序中，JVM GC的频率和时间也是影响整个Spark效率的关键因素。在通常的使用中建议：
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-XX:+UseConcMarkSweepGC"5 设置合理的CPU资源数
CPU的core数量，每个executor可以占用一个或多个core，可以通过观察CPU的使用率变化来了解计算资源的使用情况，例如，很常见的一种浪费是一个executor占用了多个core，但是总的CPU使用率却不高（因为一个executor并不总能充分利用多核的能力），这个时候可以考虑让么个executor占用更少的core，同时worker下面增加更多的executor，或者一台host上面增加更多的worker来增加并行执行的executor的数量，从而增加CPU利用率。但是增加executor的时候需要考虑好内存消耗，因为一台机器的内存分配给越多的executor，每个executor的内存就越小，以致出现过多的数据spill over甚至out of memory的情况。
6 设置合理的parallelism
partition和parallelism，partition指的就是数据分片的数量，每一次task只能处理一个partition的数据，这个值太小了会导致每片数据量太大，导致内存压力，或者诸多executor的计算能力无法利用充分；但是如果太大了则会导致分片太多，执行效率降低。在执行action类型操作的时候（比如各种reduce操作），partition的数量会选择parent RDD中最大的那一个。而parallelism则指的是在RDD进行reduce类操作的时候，默认返回数据的paritition数量（而在进行map类操作的时候，partition数量通常取自parent RDD中较大的一个，而且也不会涉及shuffle，因此这个parallelism的参数没有影响）。所以说，这两个概念密切相关，都是涉及到数据分片的，作用方式其实是统一的。通过spark.default.parallelism可以设置默认的分片数量，而很多RDD的操作都可以指定一个partition参数来显式控制具体的分片数量。
在SparkStreaming+kafka的使用中，我们采用了Direct连接方式，前文阐述过Spark中的partition和Kafka中的Partition是一一对应的，我们一般默认设置为Kafka中Partition的数量。
7 使用高性能的算子
这里参考了美团技术团队的博文，并没有做过具体的性能测试，其建议如下：
- 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey
- 使用mapPartitions替代普通map
- 使用foreachPartitions替代foreach
- 使用filter之后进行coalesce操作
- 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作
8 使用Kryo优化序列化性能
这个优化原则我本身也没有经过测试，但是好多优化文档有提到，这里也记录下来。
在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化：
- 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。
- 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。
- 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。
对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦。
以下是使用Kryo的代码示例，我们只要设置序列化类，再注册要序列化的自定义类型即可（比如算子函数中使用到的外部变量类型、作为RDD泛型类型的自定义类型等）：
// 创建SparkConf对象。
val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
// 设置序列化器为KryoSerializer。
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注册要序列化的自定义类型。
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2]))
结果
经过种种调试优化，我们最终要达到的目的是，Spark Streaming能够实时的拉取Kafka当中的数据，并且能够保持稳定，如下图所示：
当然不同的应用场景会有不同的图形，这是本文词频统计优化稳定后的监控图，我们可以看到Processing Time这一柱形图中有一Stable的虚线，而大多数Batch都能够在这一虚线下处理完毕，说明整体Spark Streaming是运行稳定的。