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Apache Kafka - 与 Spark 集成

在本章中，我们将讨论如何将 Apache Kafka 与 Spark Streaming API 集成。

关于 Spark

Spark Streaming API 支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、容错流处理。 数据可以从 Kafka、Flume、Twitter 等多种来源获取，并且可以使用复杂的算法进行处理，例如 map、reduce、join 和 window 等高级函数。 最后，处理后的数据可以推送到文件系统、数据库和实时仪表板。 弹性分布式数据集 (RDD) 是 Spark 的基本数据结构。 它是一个不可变的分布式对象集合。 RDD 中的每个数据集都被划分为逻辑分区，可以在集群的不同节点上进行计算。

与 Spark 集成

Kafka 是用于 Spark 流的潜在消息传递和集成平台。 Kafka 充当实时数据流的中心枢纽，并使用 Spark Streaming 中的复杂算法进行处理。 处理完数据后，Spark Streaming 可以将结果发布到另一个 Kafka 主题或存储在 HDFS、数据库或仪表板中。 下图描述了概念流程。

与 Spark 集成

现在，让我们详细了解一下 Kafka-Spark API。

SparkConf API

它代表 Spark 应用程序的配置。 用于将各种 Spark 参数设置为键值对。

SparkConf 类有以下方法 −

  • set(string key, string value) − 设置配置变量。

  • remove(string key) − 从配置中删除密钥。

  • setAppName(string name) − 为您的应用程序设置应用程序名称。

  • get(string key) − 获取密钥

StreamingContext API

这是 Spark 功能的主要入口点。 SparkContext 表示与 Spark 集群的连接，可用于在集群上创建 RDD、累加器和广播变量。 签名定义如下所示。

public StreamingContext(String master, String appName, Duration batchDuration, 
   String sparkHome, scala.collection.Seq<String> jars, 
   scala.collection.Map<String,String> environment)

  • master − 要连接的集群 URL（例如 mesos://host:port、spark://host:port、local[4]）。

  • appName − 作业名称，显示在集群 Web UI 上

  • batchDuration − 流数据将被分成批次的时间间隔

public StreamingContext(SparkConf conf, Duration batchDuration)

通过提供新 SparkContext 所需的配置来创建 StreamingContext。

  • conf − Spark 参数

  • batchDuration − 流数据将被分成批次的时间间隔

KafkaUtils API

KafkaUtils API 用于将 Kafka 集群连接到 Spark 流。 此 API 具有如下定义的重要方法 createStream 签名。

public static ReceiverInputDStream<scala.Tuple2<String,String>> createStream(
   StreamingContext ssc, String zkQuorum, String groupId,
   scala.collection.immutable.Map<String,Object> topics, StorageLevel storageLevel)

上面显示的方法用于创建从 Kafka Brokers 提取消息的输入流。

  • ssc − StreamingContext 对象。

  • zkQuorum − Zookeeper 法定人数。

  • groupId − 此消费者的组 ID。

  • topics − 返回要消费的主题映射。

  • storageLevel − 用于存储接收到的对象的存储级别。

KafkaUtils API 有另一个方法 createDirectStream，用于创建一个输入流，该输入流直接从 Kafka Brokers 拉取消息，而不使用任何接收器。 这个流可以保证来自 Kafka 的每条消息只包含在转换中一次。

示例应用程序是在 Scala 中完成的。 要编译应用程序，请下载并安装 sbt，scala 构建工具（类似于 maven）。 主要应用程序代码如下所示。

import java.util.HashMap

import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, Produc-erRecord}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._

object KafkaWordCount {
   def main(args: Array[String]) {
      if (args.length < 4) {
         System.err.println("Usage: KafkaWordCount <zkQuorum><group> <topics> <numThreads>")
         System.exit(1)
      }

      val Array(zkQuorum, group, topics, numThreads) = args
      val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount")
      val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))
      ssc.checkpoint("checkpoint")

      val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap
      val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)
      val words = lines.flatMap(_.split(" "))
      val wordCounts = words.map(x => (x, 1L))
         .reduceByKeyAndWindow(_ + _, _ - _, Minutes(10), Seconds(2), 2)
      wordCounts.print()

      ssc.start()
      ssc.awaitTermination()
   }
}

构建脚本

spark-kafka 集成依赖于 spark、spark streaming 和 spark Kafka 集成 jar。 创建一个新文件 build.sbt 并指定应用程序详细信息及其依赖项。 sbt 将在编译和打包应用程序时下载必要的 jar。

name := "Spark Kafka Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.5"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "1.6.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka" % "1.6.0"

编译/打包

运行以下命令编译打包应用程序的jar文件。 我们需要将 jar 文件提交到 spark 控制台来运行应用程序。

sbt package

提交给 Spark

启动 Kafka Producer CLI（在上一章中解释过），创建一个名为 my-first-topic 的新主题并提供一些示例消息，如下所示。

Another spark test message

运行以下命令将应用程序提交到 spark 控制台。

/usr/local/spark/bin/spark-submit --packages org.apache.spark:spark-streaming
-kafka_2.10:1.6.0 --class "KafkaWordCount" --master local[4] target/scala-2.10/spark
-kafka-project_2.10-1.0.jar localhost:2181 <group name> <topic name> <number of threads>

此应用程序的示例输出如下所示。

spark console messages ..
(Test,1)
(spark,1)
(another,1)
(message,1)
spark console message ..
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