Spark Kafka(createDirectStream)自己管理offset

最新推荐文章于 2021-02-27 21:38:13 发布

wangweislk

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分类专栏： Spark Kafka 文章标签： spark kafka sparkstreaming createDirectStream

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangweislk/article/details/78339910

1、SparkStreaming中使用Kafka的createDirectStream自己管理offset

在Spark Streaming中，目前官方推荐的方式是createDirectStream方式，但是这种方式就需要我们自己去管理offset。目前的资料大部分是通过scala来实现的，并且实现套路都是一样的，我自己根据scala的实现改成了Java的方式，后面又相应的实现。
Direct Approach 更符合Spark的思维。我们知道，RDD的概念是一个不变的，分区的数据集合。我们将kafka数据源包裹成了一个KafkaRDD，RDD里的partition 对应的数据源为kafka的partition。唯一的区别是数据在Kafka里而不是事先被放到Spark内存里。其实包括FileInputStream里也是把每个文件映射成一个RDD。

2、DirectKafkaInputDStream

   Spark Streaming通过Direct Approach接收数据的入口自然是KafkaUtils.createDirectStream 了。在调用该方法时，会先创建 
 

   val kc = new KafkaCluster(kafkaParams) 
 

   KafkaCluster 这个类是真实负责和Kafka 交互的类，该类会获取Kafka的partition信息,接着会创建 DirectKafkaInputDStream,每个DirectKafkaInputDStream对应一个Topic。 此时会获取每个Topic的每个Partition的offset。 如果配置成smallest 则拿到最早的offset,否则拿最近的offset。 
 

   每个DirectKafkaInputDStream 也会持有一个KafkaCluster实例。 
 

   到了计算周期后，对应的DirectKafkaInputDStream .compute方法会被调用,此时做下面几个操作： 
 

获取对应Kafka Partition的untilOffset。这样就确定过了需要获取数据的区间，同时也就知道了需要计算多少数据了
构建一个KafkaRDD实例。这里我们可以看到，每个计算周期里，DirectKafkaInputDStream 和 KafkaRDD 是一一对应的
将相关的offset信息报给InputInfoTracker
返回该RDD

3、KafkaRDD 的组成结构

   KafkaRDD 包含 N(N=Kafka的partition数目)个 KafkaRDDPartition,每个KafkaRDDPartition 其实只是包含一些信息，譬如topic,offset等，真正如果想要拉数据， 是透过KafkaRDDIterator 来完成，一个KafkaRDDIterator对应一个 KafkaRDDPartition。 
 

   整个过程都是延时过程，也就是数据其实都在Kafka存着呢，直到有实际的Action被触发，才会有去kafka主动拉数据。 
 

4、使用Java来管理offset

// 注意：一定要存在这个包下面
package org.apache.spark.streaming.kafka;

import kafka.common.TopicAndPartition;
import kafka.message.MessageAndMetadata;
import kafka.serializer.StringDecoder;
import org.apache.spark.SparkException;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import scala.Tuple2;
import scala.collection.JavaConversions;
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer;
import scala.util.Either;

import java.io.Serializable;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 *
 * @author wei
 * @date 10/24/17
 */
public class JavaKafkaManager implements Serializable{

    private scala.collection.immutable.Map<String, String> kafkaParams;
    private KafkaCluster kafkaCluster;

    public JavaKafkaManager(Map<String, String> kafkaParams) {
        //TODO
        this.kafkaParams = toScalaImmutableMap(kafkaParams);
        kafkaCluster = new KafkaCluster(this.kafkaParams);
    }

    public JavaInputDStream<String>  createDirectStream(
                                   JavaStreamingContext jssc,
                                   Map<String, String> kafkaParams,
                                   Set<String> topics) throws SparkException {

        String groupId = kafkaParams.get("group.id");

        // 在zookeeper上读取offsets前先根据实际情况更新offsets
        setOrUpdateOffsets(topics, groupId);

        //从zookeeper上读取offset开始消费message
        //TODO
        scala.collection.immutable.Set<String> immutableTopics = JavaConversions.asScalaSet(topics).toSet();
        Either<Ar