Spark-Streaming KafkaClient 异常解决

本文详细介绍了在使用Spark Streaming消费Kafka数据时遇到的关于JAAS配置问题及其解决方案。通过正确的设置java.security.auth.login.config属性,并在spark-submit命令中添加额外的Java选项,可以有效解决KafkaClient初始化失败的问题。

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在使用Spark-Streaming消费Kafka数据的时候,使用如下命令提交到yarn

Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Could not find a 'KafkaClient' entry in the JAAS configuration. System property 'java.security.auth.login.config' is not set
	at org.apache.kafka.common.security.JaasContext.defaultContext(JaasContext.java:131)
	at org.apache.kafka.common.security.JaasContext.load(JaasContext.java:96)
	at org.apache.kafka.common.security.JaasContext.load(JaasContext.java:78)
	at org.apache.kafka.common.network.ChannelBuilders.create(ChannelBuilders.java:104)
	at org.apache.kafka.common.network.ChannelBuilders.clientChannelBuilder(ChannelBuilders.java:61)
	at org.apache.kafka.clients.ClientUtils.createChannelBuilder(ClientUtils.java:86)
	at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.<init>(KafkaConsumer.java:710)
	... 17 more

如出现如上异常
配置代码如下

def main(args: Array[String]) {
    System.setProperty("java.security.krb5.conf", "/etc/krb5.conf")
    System.setProperty("java.security.auth.login.config", "/tmp/kafka_jaas.conf")

/tmp/kafka_jaas.conf

KafkaClient{
  com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
  doNotPrompt=true
  useTicketCache=true
  principal="admin/admin@DEMO.com"
  useKeyTab=true
  serviceName="kafka"
  keyTab="/etc/security/keytabs/admin.keytab"
  client=true;
};

提交命令

spark-submit --master yarn \
    --conf spark.yarn.tokens.hbase.enabled=true \
    --deploy-mode client \
    --class com.starsriver.platform.kafka.SparkStreamingKafka \
    --executor-memory 1G \
    --num-executors 3 \
    --executor-cores 2 \
    --keytab /etc/security/keytabs/admin.keytab \
    --principal admin/admin@dounine.com \
    target/demo-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar > out.log

问题解决

只需要在提交的时候再添加一项配置即可

--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/tmp/kafka_jaas.conf"  \

最终正确提交命令如下

spark-submit --master yarn \
    --conf spark.yarn.tokens.hbase.enabled=true \
    --deploy-mode client \
    --class com.starsriver.platform.kafka.SparkStreamingKafka \
    --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/tmp/kafka_jaas.conf"  \
    --executor-memory 1G \
    --num-executors 3 \
    --executor-cores 2 \
    --keytab /etc/security/keytabs/admin.keytab \
    --principal admin/admin@dounine.com \
    target/demo-1.0.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar > out.log

描述

经过测试以下配置缺一不可

System.setProperty("java.security.auth.login.config", "/tmp/kafka_jaas.conf")
--conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/tmp/kafka_jaas.conf"

如果大家也遇到上面问题的异常两句都添加上即可

### 关于 Spark Streaming 使用 Java 开发的最佳实践 #### 1. 引入必要的 Maven 依赖 为了使用 Java 实现 Spark Streaming 和 Kafka 的集成,需要在项目的 `pom.xml` 文件中引入以下依赖项。这些依赖涵盖了 Spark Streaming 核心库以及 Kafka 集成所需的组件[^1]。 ```xml <dependencies> <!-- Spark Streaming Core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>3.0.1</version> </dependency> <!-- Spark Streaming Kafka Integration --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.12</artifactId> <version>3.0.1</version> </dependency> <!-- Kafka Client --> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>2.6.0</version> </dependency> </dependencies> ``` 注意:如果遇到类似于 `NoClassDefFoundError` 或者 `AbstractMethodError` 错误,则可能是由于不同版本之间的兼容性问题引起的。建议统一使用的 Spark 和 Kafka 版本号以避免冲突[^4]。 --- #### 2. 示例代码:Java 实现 Spark Streaming 连接 Kafka 下面是一个完整的示例程序,展示如何通过 Java 编写 Spark Streaming 应用来消费来自 Kafka 主题的消息并打印到控制台: ```java import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.streaming.Durations; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies; import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils; import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class SparkStreamingKafkaExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建 Spark Conf 对象 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkStreamingKafka").setMaster("local[*]"); // 初始化 Streaming Context 并设置批量间隔时间为 2 秒 JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(2)); // 定义 Kafka 参数配置 Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>(); kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); kafkaParams.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); kafkaParams.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); kafkaParams.put("group.id", "test-group"); kafkaParams.put("auto.offset.reset", "earliest"); Collection<String> topics = Arrays.asList("test-topic"); // 创建 DStream 表示从 Kafka 接收到的数据流 JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> stream = KafkaUtils.createDirectStream( jssc, LocationStrategies.PreferConsistent(), ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams) ); // 打印每条消息的内容 stream.foreachRDD(rdd -> rdd.foreach(record -> System.out.println(record.value()))); // 启动 Streaming 上下文 jssc.start(); jssc.awaitTermination(); } } ``` 此代码片段展示了如何利用 Direct API 来创建一个简单的 Spark Streaming 程序来读取 Kafka 中的数据,并将其输出至标准输出设备上。 --- #### 3. 最佳实践要点 以下是几个重要的最佳实践提示,可以帮助优化基于 JavaSpark Streaming 应用性能和稳定性[^3]: - **合理调整批次时间窗口大小**:根据实际业务需求设定合适的 batch interval (如几秒),过短可能导致过多的小任务增加调度开销;反之则可能延迟过高。 - **监控资源利用率**:定期检查集群 CPU、内存等指标变化情况,必要时动态扩展计算节点数量或者重新分配 Executor 资源配额。 - **持久化状态管理**:对于需要维护长期历史记录的应用场景来说,可以考虑启用 checkpoint 功能保存中间结果以便恢复失败作业的状态信息。 - **异常处理机制设计**:针对可能出现的各种运行期错误制定完善的捕获策略,比如网络中断重试逻辑或是非法输入过滤规则等等。 ---
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