Kafka与Spark案例实践

1.概述

Kafka系统的灵活多变，让它拥有丰富的拓展性，可以与第三方套件很方便的对接。例如，实时计算引擎Spark。接下来通过一个完整案例，运用Kafka和Spark来合理完成。

2.内容

2.1 初始Spark

在大数据应用场景中，面对实时计算、处理流数据、降低计算耗时等问题时，Apache Spark提供的计算引擎能很好的满足这些需求。
Spark是一种基于内存的分布式计算引擎，其核心为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets简称，RDD），它支持多种数据来源，拥有容错机制，数据集可以被缓存，并且支持并行操作，能够很好的地用于数据挖掘和机器学习。
Spark是专门为海量数据处理而设计的快速且通用的计算引擎，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python等），并且拥有更快的计算速度。

提示：
据Spark官方数据统计，通过利用内存进行数据计算，Spark的计算速度比Hadoop中的MapReduce的计算速度快100倍左右。

另外，Spark提供了大量的库，其中包含Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等。在项目开发的过程当中，可以在同一个应用程序中轻松地组合使用这些类库，如下图所示：

 2.2 Spark SQL

Spark SQL是Spark处理结构化数据的一个模块，。与Spark的RDD应用接口不同，Spark SQL提供的接口更加偏向于处理结构化的数据。在使用相同的执行引擎时，不同的应用接口或者编程语言在做计算时都是相互独立的，。这意味着，用户在使用时，可以很方便的地在不同的应用接口或编程语言之间进行切换。
Spark SQL很重要的一个优势就是，可以通过SQL语句来实现业务功能，。Spark SQL可以读取不同的存储介质，例如Kafka、Hive、HDFS等。
在使用编程语言执行一个Spark SQL语句时，执行后的结果会返回一个数据集，用户可以通过使用命令行、JDBC、ODBC的方式与Spark SQL进行数据交互。

提示：
JDBC是一个面向对象的应用程序接口，通过它可以访问各类关系型数据库。
ODBC是微软公司开放服务结构中有关数据库的一个组成部分，它制定并提供了一套访问数据库的应用接口。

2.3 Spark Streaming

Spark Streaming是Spark核心应用接口的一种扩展，它可以用于进行大规模数据处理、高吞吐量处理、容错处理等场景。同时，Spark Streaming支持从不同的数据源中读取数据，并且能够使用聚合函数、窗口函数等这类复杂算法来处理数据。
处理后的数据结果可以保存到本地文件系统（如文本）、分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（如HBase）等存储介质中。

2.4 MLlib

MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）类库，目的在于简化机器学习的可操作性和易扩展性。
MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，其内容包含分类、回归、聚类、协同过滤等。

2.5 GraphX

GraphX是构建在Spark之上的图计算框架，它使用RDD来存储图数据，并提供了实用的图操作方法。
由于RDD的特性，GraphX高效的地实现了图的分布式存储和处理，可以应用于社交网络这类大规模的图计算场景。

3.操作Spark命令

在$SPARK_HOME/bin目录中，提供了一系列的脚本，例如spark-shell、spark-submit等。

进入到Hadoop集群，准备好数据源并将数据源上传Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。然后使用Spark Shell的方式读取HDFS上的数据，并统计单词出现的频率，具体操作步骤如下。

1.准备数据源

（1）在本地创建一个文本文件，并在该文本文件中添加待统计的数据，具体操作命令如下。

# 新建文本文件
[hadoop@dn1 tmp]$ vi wordcount.txt

（2）然后，在wordcount.txt文件中添加待统计的单词，内容如下。

kafka spark
hadoop spark
kafka hadoop
kafka hbase

2.上传数据源到HDFS

（1）将本地准备好的wordcount.txt文件上传到HDFS中，具体操作命令如下。

# 在HDFS上创建一个目录
[hadoop@dn1 tmp]$ hdfs dfs -mkdir -p /data/spark
# 上传wordcount.txt到HDFS指定目录
[hadoop@dn1 tmp]$ hdfs dfs -put w