SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案是什么

今天就跟大家聊聊有关SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

前言

最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架  主要是考虑到它本身是基于spark核心的，以后的批处理可以一站式服务，并且可以提供准实时服务到elasticsearch中，可以实现准实时定位系统日志。

实现

Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式。

一. 基于Receiver方式

这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer  API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark  Streaming启动的job会去处理那些数据。代码如下：

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("log-etl").setMaster("local[4]");     JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(2000));     int numThreads = Integer.parseInt("4");     Map<String, Integer> topicMap = new HashMap<String, Integer>();     topicMap.put("group-45", numThreads);      //接收的参数分别是JavaStreamingConetxt,zookeeper连接地址,groupId,kafak的topic      JavaPairReceiverInputDStream<String, String> messages =     KafkaUtils.createStream(jssc, "172.16.206.27:2181,172.16.206.28:2181,172.16.206.29:2181", "1", topicMap);

刚开始的时候系统正常运行，没有发现问题，但是如果系统异常重新启动sparkstreaming程序后，发现程序会重复处理已经处理过的数据，这种基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。官方现在也已经不推荐这种整合方式，官网相关地址  http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-integration.html  ，下面我们使用官网推荐的第二种方式kafkaUtils的createDirectStream()方式。

二.基于Direct的方式

这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark  1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的***的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer  api来获取Kafka指定offset范围的数据。

代码如下：

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("log-etl"); JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(2));  HashSet<String> topicsSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(topics.split(","))); HashMap<String, String> kafkaParams = new HashMap<String, String>(); kafkaParams.put("metadata.broker.list", brokers); // Create direct kafka stream with brokers and topics JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.createDirectStream(     jssc,     String.class,     String.class,     StringDecoder.class,     StringDecoder.class,     kafkaParams,     topicsSet );

这种direct方式的优点如下：

1.简化并行读取：如果要读取多个partition，不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。Spark会创建跟Kafka  partition一样多的RDD partition，并且会并行从Kafka中读取数据。所以在Kafka partition和RDD  partition之间，有一个一对一的映射关系。

2.一次且仅一次的事务机制：基于receiver的方式，在spark和zk中通信，很有可能导致数据的不一致。

3.高效率：在receiver的情况下，如果要保证数据的不丢失，需要开启wal机制，这种方式下，为、数据实际上被复制了两份，一份在kafka自身的副本中，另外一份要复制到wal中，  direct方式下是不需要副本的。

三.基于Direct方式丢失消息的问题

貌似这种方式很***，但是还是有问题的，当业务需要重启sparkstreaming程序的时候，业务日志依然会打入到kafka中，当job重启后只能从***的offset开始消费消息，造成重启过程中的消息丢失。kafka中的offset如下图(使用kafkaManager实时监控队列中的消息)：

当停止业务日志的接受后，先重启spark程序，但是发现job并没有将先前打入到kafka中的数据消费掉。这是因为消息没有经过zk，topic的offset也就没有保存

四.解决消息丢失的处理方案

一般有两种方式处理这种问题，可以先spark streaming 保存offset，使用spark  checkpoint机制，第二种是程序中自己实现保存offset逻辑，我比较喜欢第二种方式，以为这种方式可控，所有主动权都在自己手中。

先看下大体流程图，

SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("log-etl");  Set<String> topicSet = new HashSet<String>();         topicSet.add("group-45");         kafkaParam.put("metadata.broker.list", "172.16.206.17:9092,172.16.206.31:9092,172.16.206.32:9092");         kafkaParam.put("group.id", "simple1");          // transform java Map to scala immutable.map         scala.collection.mutable.Map<String, String> testMap = JavaConversions.mapAsScalaMap(kafkaParam);         scala.collection.immutable.Map<String, String> scalaKafkaParam =                 testMap.toMap(new Predef.$less$colon$less<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, String>>() {                     public Tuple2<String, String> apply(Tuple2<String, String> v1) {                         return v1;                     }                 });          // init KafkaCluster         kafkaCluster = new KafkaCluster(scalaKafkaParam);          scala.collection.mutable.Set<String> mutableTopics = JavaConversions.asScalaSet(topicSet);         immutableTopics = mutableTopics.toSet();         scala.collection.immutable.Set<TopicAndPartition> topicAndPartitionSet2 = kafkaCluster.getPartitions(immutableTopics).right().get();          // kafka direct stream 初始化时使用的offset数据         Map<TopicAndPartition, Long> consumerOffsetsLong = new HashMap<TopicAndPartition, Long>();          // 没有保存offset时（该group***消费时）, 各个partition offset 默认为0         if (kafkaCluster.getConsumerOffsets(kafkaParam.get("group.id"), topicAndPartitionSet2).isLeft()) {              System.out.println(kafkaCluster.getConsumerOffsets(kafkaParam.get("group.id"), topicAndPartitionSet2).left().get());              Set<TopicAndPartition> topicAndPartitionSet1 = JavaConversions.setAsJavaSet((scala.collection.immutable.Set)topicAndPartitionSet2);              for (TopicAndPartition topicAndPartition : topicAndPartitionSet1) {                 consumerOffsetsLong.put(topicAndPartition, 0L);             }          }         // offset已存在, 使用保存的offset         else {              scala.collection.immutable.Map<TopicAndPartition, Object> consumerOffsetsTemp = kafkaCluster.getConsumerOffsets("simple1", topicAndPartitionSet2).right().get();              Map<TopicAndPartition, Object> consumerOffsets = JavaConversions.mapAsJavaMap((scala.collection.immutable.Map)consumerOffsetsTemp);              Set<TopicAndPartition> topicAndPartitionSet1 = JavaConversions.setAsJavaSet((scala.collection.immutable.Set)topicAndPartitionSet2);              for (TopicAndPartition topicAndPartition : topicAndPartitionSet1) {                 Long offset = (Long)consumerOffsets.get(topicAndPartition);                 consumerOffsetsLong.put(topicAndPartition, offset);             }          }          JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(5000));         kafkaParamBroadcast = jssc.sparkContext().broadcast(kafkaParam);          // create direct stream         JavaInputDStream<String> message = KafkaUtils.createDirectStream(                 jssc,                 String.class,                 String.class,                 StringDecoder.class,                 StringDecoder.class,                 String.class,                 kafkaParam,                 consumerOffsetsLong,                 new Function<MessageAndMetadata<String, String>, String>() {                     public String call(MessageAndMetadata<String, String> v1) throws Exception {                         System.out.println("接收到的数据《《==="+v1.message());                         return v1.message();                     }                 }         );          // 得到rdd各个分区对应的offset, 并保存在offsetRanges中         final AtomicReference<OffsetRange[]> offsetRanges = new AtomicReference<OffsetRange[]>();          JavaDStream<String> javaDStream = message.transform(new Function<JavaRDD<String>, JavaRDD<String>>() {             public JavaRDD<String> call(JavaRDD<String> rdd) throws Exception {                 OffsetRange[] offsets = ((HasOffsetRanges) rdd.rdd()).offsetRanges();                 offsetRanges.set(offsets);                 return rdd;             }         });          // output         javaDStream.foreachRDD(new Function<JavaRDD<String>, Void>() {              public Void call(JavaRDD<String> v1) throws Exception {                 if (v1.isEmpty()) return null;                  List<String> list = v1.collect();                 for(String s:list){                     System.out.println("数据==="+s);                 }                  for (OffsetRange o : offsetRanges.get()) {                      // 封装topic.partition 与 offset对应关系 java Map                     TopicAndPartition topicAndPartition = new TopicAndPartition(o.topic(), o.partition());                     Map<TopicAndPartition, Object> topicAndPartitionObjectMap = new HashMap<TopicAndPartition, Object>();                     topicAndPartitionObjectMap.put(topicAndPartition, o.untilOffset());                      // 转换java map to scala immutable.map                     scala.collection.mutable.Map<TopicAndPartition, Object> testMap =                             JavaConversions.mapAsScalaMap(topicAndPartitionObjectMap);                     scala.collection.immutable.Map<TopicAndPartition, Object> scalatopicAndPartitionObjectMap =                             testMap.toMap(new Predef.$less$colon$less<Tuple2<TopicAndPartition, Object>, Tuple2<TopicAndPartition, Object>>() {                                 public Tuple2<TopicAndPartition, Object> apply(Tuple2<TopicAndPartition, Object> v1) {                                     return v1;                                 }                             });                      // 更新offset到kafkaCluster                     kafkaCluster.setConsumerOffsets(kafkaParamBroadcast.getValue().get("group.id"), scalatopicAndPartitionObjectMap);                        System.out.println("原数据====》"+o.topic() + " " + o.partition() + " " + o.fromOffset() + " " + o.untilOffset()                     );                 }                 return null;             }         });          jssc.start();         jssc.awaitTermination();     }

基本使用这种方式就可以解决数据丢失的问题。

看完上述内容，你们对SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。