BUILDING REALTIME DATA PIPELINES WITH KAFKA CONNECT AND SPARK STREAMING

在SPARK SUMMIT 2017上，Ewen Cheslack-Postava代表Confluent分享了题为《构建实时数据管道：利用Kafka Connect与Spark Streaming》的演讲。虽然直接的演讲内容细节未在提供的知识库资料中展示，我们可以根据相关知识探讨如何结合Kafka和Spark Streaming构建实时数据处理管道。

Kafka与Spark Streaming集成概述

Kafka是一个高吞吐、分布式的消息队列系统，常用于构建实时数据管道。而Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，支持对实时数据流进行高吞吐、容错处理。两者结合可以实现从数据摄取、处理到存储的端到端实时处理流程。

集成关键步骤

1. 访问Kerberos安全认证的Kafka集群

• 对于非Kerberos Hadoop集群或Kerberos Hadoop集群，确保提供正确的kafka_client_jaas.conf和krb5.conf文件以完成Kerberos认证。
• kafka_client_jaas.conf示例配置包括Kerberos登录模块的详细信息。
• 将Kafka集群节点信息添加到Hadoop集群的/etc/hosts文件中。

2. 使用Spark Streaming消费Kafka数据

• 在运行Spark Streaming作业时，通过spark-submit命令指定必要的Java选项来加载Kafka客户端的Jaas配置和Krb5配置文件。
• 示例命令展示了如何提交Spark作业，并通过参数传递配置文件路径及设置执行器资源。

3. Spark SQL访问Kafka

• 使用spark-sql时，需指定包含Kafka DataSource的JAR包路径。
• 创建表时，通过USING loghub指定Kafka作为数据源，并设置Bootstrap服务器地址、订阅主题及起始偏移量等参数。
• 提供SQL查询示例，展示如何从Kafka主题中读取数据。

注意事项

• 确保Kafka集群与Spark集群之间的网络畅通，且时间同步。
• 在进行Kerberos认证时，正确配置并分发kafka_client_jaas.conf和krb5.conf文件至所有参与计算的节点。
• Spark版本与Kafka客户端版本需要兼容，以避免潜在的通信问题。
• 考虑数据序列化与反序列化的需求，选择合适的序列化器。

引用

Spark对接Kafka文档提供了在阿里云E-MapReduce上配置和运行Spark Streaming处理Kafka数据的具体步骤。 搭配云HBase和Spark构建一体化数据处理平台文档展示了如何融合云Kafka与云HBase X-Pack，实现数据的实时处理与分析。

综上所述，尽管没有直接引用演讲内容，但结合提供的参考资料，我们能够理解如何有效整合Kafka Connect与Spark Streaming来构建高性能的实时数据处理管道。