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这期内容当中小编将会给大家带来有关大数据开发中Spark Streaming处理数据及写入Kafka，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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Spark Streaming从各种输入源中读取数据，并把数据分组为小的批次。新的批次按均匀的时间间隔创建出来。在每个时间区间开始的时候，一个新的批次就创建出来，在该区间内收到的数据都会被添加到这个批次中。在时间区间结束时，批次停止增长，时间区间的大小是由批次间隔这个参数决定的。批次间隔一般设在500毫秒到几秒之间，由开发者配置。每个输入批次都形成一个RDD，以 Spark 作业的方式处理并生成其他的 RDD。 处理的结果可以以批处理的方式传给外部系统，Spark Streaming的编程抽象是离散化流，也就是DStream。它是一个 RDD 序列，每个RDD代表数据流中一个时间片内的数据。另外加入了窗口操作和状态转化，其他和批次处理类似。
与StructedStreaming的区别
StructedStreaming诞生于2.x后，主要用于处理结构化数据，除了实现与Spark Streaming的批处理，还实现了long-running的task，主要理解为处理的时机可以是数据的生产时间，而非收到数据的时间，可以细看下表：
| 流处理模式 | SparkStreaming | Structed Streaming |
|---|---|---|
| 执行模式 | Micro Batch | Micro batch / Streaming |
| API | Dstream/streamingContext | Dataset/DataFrame,SparkSession |
| Job 生成方式 | Timer定时器定时生成job | Trigger触发 |
| 支持数据源 | Socket,filstream,kafka,zeroMq,flume,kinesis | Socket,filstream,kafka,ratesource |
| executed-based | Executed based on dstream api | Executed based on sparksql |
| Time based | Processing Time | ProcessingTime & eventTIme |
| UI | Built-in | No |
对于流处理，现在生产环境下使用Flink较多，数据源方式，现在基本是以kafka为主，所以本文对Spark Streaming的场景即ETL流处理结构化日志，将结果输入Kafka队列
1、客户端提交Spark Streaming作业后启动Driver，Driver启动Receiver，Receiver接收数据源的数据
2、每个作业包含多个Executor，每个Executor以线程的方式运行task，SparkStreaming至少包含一个receiver task（一般情况下）
3、Receiver接收数据后生成Block，并把BlockId汇报给Driver，然后备份到另外一个 Executor 上
4、ReceiverTracker维护 Reciver 汇报的BlockId
5、Driver定时启动JobGenerator，根据Dstream的关系生成逻辑RDD，然后创建Jobset，交给JobScheduler
6、JobScheduler负责调度Jobset，交给DAGScheduler，DAGScheduler根据逻辑RDD，生成相应的Stages，每个stage包含一到多个Task，将TaskSet提交给TaskSchedule
7、TaskScheduler负责把 Task 调度到 Executor 上，并维护 Task 的运行状态
常用数据源的读取方式
常数据流：
val rdd: RDD[String] = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray) val wordDStream: ConstantInputDStream[String] = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)
Socket:
val rdd: RDD[String] = ssc.sparkContext.makeRDD(strArray) val wordDStream: ConstantInputDStream[String] = new ConstantInputDStream(ssc, rdd)
RDD队列：
val queue = new Queue[RDD[Int]]() val queueDStream: InputDStream[Int] = ssc.queueStream(queue)
文件夹：
val lines: DStream[String] = ssc.textFileStream("data/log/")生产上，常用流程如下，批处理原始Kafka日志，比如请求打点日志等，使用Spark Streaming来将数据清洗转变为一定格式再导入Kafka中,为了保证exact-once，会将offer自己来保存，主要保存在redis-offset中
数据地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1FmFxSrPIynO3udernLU0yQ提取码：hell
sample.log格式如下：
我们将它先放到文件里，模拟生产环境下xx.log
一个用来放原始的日志数据，一个用来放处理过后的日志
kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka --create --topic mytopic1 --partitions 1 --replication-factor 1 kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka --create --topic mytopic2 --partitions 1 --replication-factor 1
启动redis服务：
./redis-server redis.conf
查看mytopic1数据
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server linux121:9092 --topic mytopic1 --from-beginning
第一部分，处理原始文件数据写入mytopic1
package com.hoult.Streaming.work
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object FilerToKafka {
def main(args: Array[String]): Unit = {
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// 定义 kafka producer参数
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/sample.log")
// 定义 kafka producer参数
val prop = new Properties()
prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "linux121:9092")
prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])
prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])
// 将读取到的数据发送到mytopic1
lines.foreachPartition{iter =>
// KafkaProducer
val producer = new KafkaProducer[String, String](prop)
iter.foreach{line =>
val record = new ProducerRecord[String, String]("mytopic1", line)
producer.send(record)
}
producer.close()
}
}
}第二部分，streaming读取mytopic1的数据，写入mytopic2
package com.hoult.Streaming.work
import java.util.Properties
import com.hoult.Streaming.kafka.OffsetsWithRedisUtils
import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord}
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.{StringDeserializer, StringSerializer}
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, HasOffsetRanges, KafkaUtils, LocationStrategies, OffsetRange}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
* 每秒处理Kafka数据，生成结构化数据，输入另外一个Kafka topic
*/
object KafkaStreamingETL {
val log = Logger.getLogger(this.getClass)
def main(args: Array[String]): Unit = {
Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName).setMaster("local[*]")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
// 需要消费的topic
val topics: Array[String] = Array("mytopic1")
val groupid = "mygroup1"
// 定义kafka相关参数
val kafkaParams: Map[String, Object] = getKafkaConsumerParameters(groupid)
// 从Redis获取offset
val fromOffsets = OffsetsWithRedisUtils.getOffsetsFromRedis(topics, groupid)
// 创建DStream
val dstream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream(
ssc,
LocationStrategies.PreferConsistent,
// 从kafka中读取数据
ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, fromOffsets)
)
// 转换后的数据发送到另一个topic
dstream.foreachRDD{rdd =>
if (!rdd.isEmpty) {
val offsetRanges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
rdd.foreachPartition(process)
// 将offset保存到Redis
OffsetsWithRedisUtils.saveOffsetsToRedis(offsetRanges, groupid)
}
}
// 启动作业
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
def process(iter: Iterator[ConsumerRecord[String, String]]) = {
iter.map(line => parse(line.value))
.filter(!_.isEmpty)
// .foreach(println)
.foreach(line =>sendMsg2Topic(line, "mytopic2"))
}
def parse(text: String): String = {
try{
val arr = text.replace("<<>>", "").split(",")
if (arr.length != 15) return ""
arr.mkString("|")
} catch {
case e: Exception =>
log.error("解析数据出错！", e)
""
}
}
def getKafkaConsumerParameters(groupid: String): Map[String, Object] = {
Map[String, Object](
ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "linux121:9092",
ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupid,
ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean),
ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
)
}
def getKafkaProducerParameters(): Properties = {
val prop = new Properties()
prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "linux121:9092")
prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])
prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer])
prop
}
def sendMsg2Topic(msg: String, topic: String): Unit = {
val producer = new KafkaProducer[String, String](getKafkaProducerParameters())
val record = new ProducerRecord[String, String](topic, msg)
producer.send(record)
}
}第三部分，从redis中读写offset的工具
package com.hoult.Streaming.kafka
import java.util
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import redis.clients.jedis.{Jedis, JedisPool, JedisPoolConfig}
import scala.collection.mutable
object OffsetsWithRedisUtils {
// 定义Redis参数
private val redisHost = "linux121"
private val redisPort = 6379
// 获取Redis的连接
private val config = new JedisPoolConfig
// 最大空闲数
config.setMaxIdle(5)
// 最大连接数
config.setMaxTotal(10)
private val pool = new JedisPool(config, redisHost, redisPort, 10000)
private def getRedisConnection: Jedis = pool.getResource
private val topicPrefix = "kafka:topic"
// Key：kafka:topic:TopicName:groupid
private def getKey(topic: String, groupid: String) = s"$topicPrefix:$topic:$groupid"
// 根据 key 获取offsets
def getOffsetsFromRedis(topics: Array[String], groupId: String): Map[TopicPartition, Long] = {
val jedis: Jedis = getRedisConnection
val offsets: Array[mutable.Map[TopicPartition, Long]] = topics.map { topic =>
val key = getKey(topic, groupId)
import scala.collection.JavaConverters._
jedis.hgetAll(key)
.asScala
.map { case (partition, offset) => new TopicPartition(topic, partition.toInt) -> offset.toLong }
}
// 归还资源
jedis.close()
offsets.flatten.toMap
}
// 将offsets保存到Redis中
def saveOffsetsToRedis(offsets: Array[OffsetRange], groupId: String): Unit = {
// 获取连接
val jedis: Jedis = getRedisConnection
// 组织数据
offsets.map{range => (range.topic, (range.partition.toString, range.untilOffset.toString))}
.groupBy(_._1)
.foreach{case (topic, buffer) =>
val key: String = getKey(topic, groupId)
import scala.collection.JavaConverters._
val maps: util.Map[String, String] = buffer.map(_._2).toMap.asJava
// 保存数据
jedis.hmset(key, maps)
}
jedis.close()
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
val topics = Array("mytopic1")
val groupid = "mygroup1"
val x: Map[TopicPartition, Long] = getOffsetsFromRedis(topics, groupid)
x.foreach(println)
}
}启动redis ./redis-server ./redis.conf
启动kafka并创建topic sh scripts/kafka.sh start 3.2 创建两个topic，并创建KafkaProducer来嫁给你数据写入mytopic1
启动FilerToKafka 和 KafkaStreamingETL
spark-streaming读文件读不到的问题 ，读取本地文件时候，要注意，它不会读取原本就存在于该文件里的文本，只会读取在监听期间，传进文件夹里的数据，而且本文本还有要求，必须是它组后一次更改并且保存的操作，是在监听开始的那一刻 之后的，其实意思就是，如果要向被监听的文件夹里传一个文本，你就要在监听开始之后，先打开这个文本，随便输入几个空格，或者回车，或者其他不影响文本内容的操作，然后保存，最后再传进文件夹里，这样它才能 检测到这个被传进来的文本。
上述就是小编为大家分享的大数据开发中Spark Streaming处理数据及写入Kafka了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。