bigdata_kafka与streaming

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  一丶Kafka应用  

  鉴于kafka在实际使用时，绝大多数应用场景均为Producer和Consumer的API配合使用，故在此只介绍这两种API操作方法，其它的Connector和Streams还有admin可以视自身情况自行学习。

   1.java版

  • 实现步骤

    • 创建maven项目(done)

    • 加入kafka依赖

    • producer push message实现

    • consumer pull message实现

    • 效果测试

  • 加入依赖

        

<dependency>

        <groupId>org.apache.kafka</groupId>

        <artifactId>kafka-clients</artifactId>

        <version>2.0.0</version>

</dependency>

<!--kafka的日志组件依赖包 -->

<dependency>

        <groupId>org.slf4j</groupId>

        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>

        <version>1.7.25</version>

</dependency>

具体代码：

producer push message

import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
importorg.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
/**
 * kafka测试工具类
 * @author tianliang
 */
public class KafkaProducerUtil {
   // 生产者抽象对象
   public KafkaProducer<String, String> producer;
   // 传入brokerList,以hostname:port的方式，多个之间用,号隔开
   public KafkaProducerUtil(String brokerList) {
      Properties props = new Properties();
      // 服务器ip:端口号，集群用逗号分隔
      props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
      // key序列化指定类
      props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
           StringSerializer.class.getName());
      // value序列化指定类
      props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
           StringSerializer.class.getName());
      // 生产者对象
      producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
   }
   
   public void close(){
      this.producer.close();
   }
   public static void main(String[] args) {
      // 初始化broker列表
      String brokerList = "cluster1.hadoop:6667,cluster0.hadoop:6667";
      String topic="TestKafka";
      // 初始化生产者工具类
      KafkaProducerUtil kafkaProducerUtil = new KafkaProducerUtil(brokerList);
      // 向test_topic发送hello, kafka
      kafkaProducerUtil.producer.send(new ProducerRecord<String, String>(
           topic, "hello,李英杰!"));
      kafkaProducerUtil.close();
      
      System.out.println("done!");
   }
}

comsumer push message实现

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
importorg.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
/**
 * Kafka消费者工具类
 *
 * @author tianliang
 */
public class KafkaConsumerUtil {
   // 消费者对象
   public KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer;
   public KafkaConsumerUtil(String brokerList, String topic) {
      Properties props = new Properties();
      // 服务器ip:端口号，集群用逗号分隔
      props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
      // 消费者指定组，名称可以随意，注意相同消费组中的消费者只能对同一个分区消费一次
      props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "TestTL");
      // 是否启用自动提交offset，默认true
      props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
      // 自动提交间隔时间1s
      props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);
      // key反序列化指定类
      props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
           StringDeserializer.class.getName());
      // value反序列化指定类，注意生产者与消费者要保持一致，否则解析出问题
      props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,
           StringDeserializer.class.getName());
      // 消费者对象
      kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props);
      //订阅Topic
      kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
   }
   public void close() {
      kafkaConsumer.close();
   }
   public static void main(String[] args) {
      // 初始化broker列表
      String brokerList = "cluster0.hadoop:6667,cluster1.hadoop:6667";
      String topic = "TestKafka";
      // 初始化消费者工具类
      KafkaConsumerUtil kafkaConsumerUtil = new KafkaConsumerUtil(brokerList,
           topic);
      
      boolean runnable=true;
      while (runnable) {
        ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumerUtil.kafkaConsumer
              .poll(100);
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
           System.out.printf("key = %s, offset = %d, value = %s", record.key(),record.offset(),
                 record.value());
           System.out.println();
        }
      }
      
      kafkaConsumerUtil.close();
      System.out.println("done!");
   }
}

2.scala版

producer push message实现

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
/**
 * scala实现kafka producer工具类
 */
object KafkaProducerUtil {
  //将生产者对象的获取封装到方法中
  def getKafkaProducer(brokerList: String): KafkaProducer[String, String] = {
    val properties = new Properties()
    properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList)
    properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName) //key的序列化;
    properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName) //value的序列化;
    var producer4Kafka = new KafkaProducer[String, String](properties)
    return producer4Kafka
  }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //定义broker list,topic
    val brokersList = "sc-slave7:6667,sc-slave8:6667"
    val topic:String = "TestKafka_scala"
    //获取生产者对象
    var producer4Kafka = KafkaProducerUtil.getKafkaProducer(brokersList)
    //发送实际的message
    producer4Kafka.send(new ProducerRecord(topic,"hello,李英杰!"))
    //发送完成后关闭链接
    producer4Kafka.close;
    println("done!")
  }
}

consumer pull message实现

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer
import java.util.Collections
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
/**
 * scala实现kafka consumer工具类
 */
object KafkaConsumerUtil {
  //将消费者对象的获取封装到方法中，注意groupid是必选项，此为与java api不相同之处
  def getKafkaConsumer(brokerList: String, topic: String, consumerGroupId: String): KafkaConsumer[String, String] = {
    val properties = new Properties()
    properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList)
    properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringDeserializer].getName) //key的序列化;
    properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringDeserializer].getName) //value的序列化;
    properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, consumerGroupId) //指定groupid
    var consumer4Kafka = new KafkaConsumer[String, String](properties)
    consumer4Kafka.subscribe(Collections.singletonList(topic))
    return consumer4Kafka
  }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //指定broker list列表
    val brokersList = "sc-slave7:6667"
    //必须指定消费者组id
    var consumerGroupId = "TestConsumerID"
    val topic: String = "TestKafka_scala"
    var consumer4Kafka = KafkaConsumerUtil.getKafkaConsumer(brokersList, topic, consumerGroupId)
    //注意用标志位做循环判断
    var runnable = true
    while (runnable) {
      //因为版本的原因，此处用iterator遍历，而不用for循环
      val records = consumer4Kafka.poll(100)
      var iter = records.iterator()
      while (iter.hasNext()) {
        val record = iter.next()
        println(record.offset() + "--" + record.key() + "--" + record.value())
      }
    }
    consumer4Kafka.close()
    println("done!")
  }
}

  二丶Kafka与Streaming

     两种方法

        1.基于Receiver方式

              先存于内存

  • 优点

    • 因为使用的kafka的高层API，用户在编码时更加可以专注数据本身，不需要关心offset等附加信息，而完全由zookeeper来管理，节省了工作量，减少了代码复杂度

    • 因为其简单性，当对数据处理要求不是极为严格时，一般建均建议采用这种方式。

  • 缺点

    • 如果这时候集群退出，而偏移量又没处理好的话，数据就丢掉了，存在程序失败丢失数据的可能，后在Spark 1.2时引入一个配置参数spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable以规避此风险，即通过先写日志的方式来解决，相当于存储了两次数据，降低了数据处理效率，同时增加了receiver负担。

    • 上边所述的方式，解决了数据丢失，但增加了数据重复消费的风险，比如程序计算完成并输出，但没有更新offset的情况，则会出现重复消费。

    • recevier也是executor的一部分，会占用相当一部分资源，降低了可用于streaming计算的资源，造成资源浪费。

    • receiver增加了数据消费链路的一个executor中转环节，该环节中的executor会和计算executor相一致才能保证系统稳定，而这两个环节之间是异步的，存在如网络异常、计算压力大的情况下，中转积压和消费缓慢的情况，导致系统崩溃。

         用的较少

           2.

  • 基于Direct直接读取的方式

    • 流程图

    • 具体流程

      • 实例化KafkaCluster，根据用户配置的Kafka参数，连接到Kafka集群

      • 通过Kafka API读取Topic中每个Partition最后一次读的Offset

      • 接收成功的数据，直接转换成KafkaRDD,供后续计算

    • 代码实现

      • 直接通过kafka consumer直接消费数据，形成一个Kafka的partition对应一个KafkaRDD的partition。

    • 实现逻辑

      • 使用Kafka Consumer直接消费其数据，不再需要Receiver作缓存。

    • 背景

      • Receiver方式存储数据存储浪费、效率低等问题，在Spark1.3之后推出了Direct方式。

                                         

      • 优点

        • 存储效率更高: 不需要receiver中的防数据丢失的wal重复写一份了。

        • 简化并行设计: Kafka中的Partition和Spark中的Partition一一对应，而Receiver并不对应，造成若干处理复杂，如流Join问题。

        • 降低内存使用量：之前的recevier也占用了内存，必然导致总内存申请量的提高。

        • 计算效率更高: 不需receiver后，降低了内存浪费，使更大比例内存用于实际的并行计算。

        • 当对数据处理效率、性能要求较高时，一般建议采用这种方式。

      • 问题点

        • offset在receiver时由zookeeper维护，而在direct时需要采用checkpoint或是第三方来存储维护，提高了用户开发成本。

        • 监控可视化：offset信息由zookeeper维护时，均可通过监控zk相关信息来监控消费情况，而direct的offset是自行维护，其消费监控因此也需要自行开发才行

2、基于Direct方式读取kafka的代码实现

package com.tl.job015.streamingwithkafka

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.Seconds

/**
* streaming集成kafka
*/
object SparkStreamingReadKafka4Direct {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
     * 1、构建ssc
     * 2、设置checkpoint
     * 3、构造direct stream对象
     * 4、针对DStream的算子操作
     * 5、环境变量操作
     */
    
    // 1、构造ssc对象
    val parasArray = Array[String]("cluster0.hadoop:6667", "TestKafka4Job015", "consumer_job015", "200")
    val Array(brokers, topics, groupId, maxPoll) = parasArray

    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaDirect4Job011")
    //可以代码设置运行模式，也可以在spark-submit当中设置
    //sparkConf.setMaster(master)
    
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(5))
    
    //2、设置offset的存储目录，此目录一般为hdfs目录
    ssc.checkpoint("./kafka_direct")
    
    //3、构造direct stream对象
    val topicsSet = topics.split(",").toSet
    val kafkaParams = Map(
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers,
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId,
      ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG -> maxPoll.toString,
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer])

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

      //4、针对DStream的算子操作
    val result: DStream[(String, Int)] = messages.map(_.value).flatMap(_.split("\s+")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
    //    result.print
    result.foreachRDD(x => {
      x.foreachPartition(part => {
        part.foreach(print)
      })
    })

    //5、环境变量操作
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

 

本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
THE END
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