1 Kafka 数据消费

Apache Kafka 是目前最流行的一个分布式的实时流消息系统，给下游订阅消费系统提供了并行处理和可靠容错机制，现在大公司在流式数据的处理场景，Kafka基本是标配。StructuredStreaming很好的集成Kafka，可以从Kafka拉取消息，然后就可以把流数据看做一个DataFrame，一张无限增长的大表，在这个大表上做查询，Structured Streaming保证了端到端的 exactly-once，用户只需要关心业务即可，不用费心去关心底层是怎么做的。

StructuredStreaming集成Kafka，官方文档如下：

http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-kafka-integration.html

目前仅支持Kafka 0.10.+版本及以上，底层使用Kafka New Consumer API拉取数据，如果公司Kafka版本为0.8.0版本，StructuredStreaming集成Kafka参考文档：

https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql

StructuredStreaming既可以从Kafka读取数据，又可以向Kafka 写入数据，添加Maven依赖：

<!-- Structured Streaming + Kafka 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>

Maven Project工程中目录结构如下：

Kafka把生产者发送的数据放在不同的分区里面，这样就可以并行进行消费了。每个分区里面的数据都是递增有序的，跟structured commit log类似，生产者和消费者使用Kafka 进行解耦，消费者不管你生产者发送的速率如何，只要按照一定的节奏进行消费就可以了。每条消息在一个分区里面都有一个唯一的序列号offset（偏移量），Kafka 会对内部存储的消息设置一个过期时间，如果过期了，就会标记删除，不管这条消息有没有被消费。Kafka 可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了。涉及一个问题：如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。

第一、earliest：从最起始位置开始消费，当然不一定是从0开始，因为如果数据过期就清掉了，所以可以理解为从现存的数据里最小位置开始消费；

第二、latest：从最末位置开始消费；

第三、per-partition assignment：对每个分区都指定一个offset，然后从offset位置开始消费；当第一次开始消费一个Kafka 流的时候，上述策略任选其一，如果之前已经消费了，而且做了checkpoint ，比如消费程序升级了，这时候就会从上次结束的位置开始继续消费。目前StructuredStreaming和Flink框架从Kafka消费数据时，采用的就是上述的策略。

2 Kafka 数据源

Structured Streaming消费Kafka数据，采用的是poll方式拉取数据，与Spark Streaming中NewConsumer API集成方式一致。从Kafka Topics中读取消息，需要指定数据源（kafka）、Kafka集群的连接地址（kafka.bootstrap.servers）、消费的topic（subscribe或subscribePattern），指定topic的时候，可以使用正则来指定，也可以指定一个 topic 的集合。官方提供三种方式从Kafka topic中消费数据，主要区别在于每次消费Topic名称指定，

方式一：消费一个Topic数据
方式二：消费多个Topic数据
方式三：消费通配符匹配Topic数据
从Kafka 获取数据后Schema字段信息如下，既包含数据信息有包含元数据信息：

在实际开发时，往往需要获取每条数据的消息，存储在value字段中，由于是binary类型，需要转换为字符串String类型；此外了方便数据操作，通常将获取的key和value的DataFrame转换为Dataset强类型，伪代码如下：

从Kafka数据源读取数据时，可以设置相关参数，包含必须参数和可选参数：
必须参数：kafka.bootstrap.servers和subscribe，可以指定开始消费偏移量assign。
可选参数：
范例演示：从Kafka消费数据，进行词频统计，Topic为wordsTopic。
第一步、创建Topic，相关命令如下：

# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= wordsTopic =================================
# 查看Topic信息
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --replicatio
n-factor 1 --partitions 3 --topic wordsTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.oldlu.cn:9092 --topic wordsTopic

第二步、编写代码，其中设置每批次消费数据最大量

package cn.oldlu.spark.kafka.source
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
 * 使用Structured Streaming从Kafka实时读取数据，进行词频统计，将结果打印到控制台。
 */
object StructuredKafkaSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 构建SparkSession实例对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
      .master("local[3]")
      // 设置Shuffle分区数目
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
      .getOrCreate()
    // 导入隐式转换和函数库
    import spark.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._
    // TODO: 从Kafka读取数据，底层采用New Consumer API
    val kafkaStreamDF: DataFrame = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
      .option("subscribe", "wordsTopic")
      // TODO: 设置每批次消费数据最大值
      .option("maxOffsetsPerTrigger", "100000")
      .load()
    // TODO: 进行词频统计
    val resultStreamDF: DataFrame = kafkaStreamDF
      // 获取value字段的值，转换为String类型
      .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
      // 转换为Dataset类型
      .as[String]
      // 过滤数据
      .filter(line => null != line && line.trim.length > 0)
      // 分割单词
      .flatMap(line => line.trim.split("\\s+"))
      // 按照单词分组，聚合
      .groupBy($"value").count()
    // 设置Streaming应用输出及启动
    val query: StreamingQuery = resultStreamDF.writeStream
      .outputMode(OutputMode.Complete())
      .format("console").option("numRows", "10").option("truncate", "false")
      .start()
    query.awaitTermination() // 查询器等待流式应用终止
    query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
  }
}

3 Kafka 接收器

往Kafka里面写数据类似读取数据，可以在DataFrame上调用writeStream来写入Kafka，设置参

数指定value，其中key是可选的，如果不指定就是null。如果key为null，有时候可能导致分区数据

不均匀。

3.1 配置说明

将DataFrame写入Kafka时，Schema信息中所需的字段：

需要写入哪个topic，可以像上述所示在操作DataFrame 的时候在每条record上加一列topic字段指定，也可以在DataStreamWriter上指定option配置。写入数据至Kafka，需要设置Kafka Brokers地址信息及可选配置：

必选参数：kafka.bootstrap.servers，使用逗号隔开【host:port】字符；

可选参数：topic，如果DataFrame中没有topic列，此处指定topic表示写入Kafka Topic。

官方提供示例代码如下：

3.2 实时数据ETL架构

在实际实时流式项目中，无论使用Storm、SparkStreaming、Flink及Structured Streaming处理流式数据时，往往先从Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示：

接下来模拟产生运营商基站数据，实时发送到Kafka 中，使用StructuredStreaming消费，经过ETL（获取通话状态为success数据）后，写入Kafka中，便于其他实时应用消费处理分析。

3.3 模拟基站日志数据

模拟产生运营商基站通话日志数据，封装到样例类中，字段信息如下

package cn.oldlu.spark.kafka.mock
/**
 * 基站通话日志数据，字段如下：
 *
 * @param stationId  基站标识符ID
 * @param callOut    主叫号码
 * @param callIn     被叫号码
 * @param callStatus 通话状态
 * @param callTime   通话时间
 * @param duration   通话时长
 */
case class StationLog(
                       stationId: String, //
                       callOut: String, //
                       callIn: String, //
                       callStatus: String, //
                       callTime: Long, //
                       duration: Long //
                     ) {
  override def toString: String = s"$stationId,$callOut,$callIn,$callStatus,$callTime,$duration"
}

创建Topic，相关命令如下：

# 启动Zookeeper
/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
# 启动Kafka Broker
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /export/server/kafka/config/server.properties
## ================================= stationTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --replication-
factor 1 --partitions 3 --topic stationTopic
# 模拟生产者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.oldlu.cn:9092 --topic stationTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.oldlu.cn:9092 --topic station
Topic --from-beginning
# 删除topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --topic statio
nTopic
## ================================= etlTopic =================================
# 创建topic
/export/server/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1.oldlu.cn:2181/kafka200 --replication-
factor 1 --partitions 3 --topic etlTopic
# 模拟生产者
/export/servers/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1.oldlu.cn:9092 --topic etlTopic
# 模拟消费者
/export/server/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1.oldlu.cn:9092 --topic etlTopi
c --from-beginning

编写代码，实时产生日志数据，发送Kafka Topic：

package cn.oldlu.spark.kafka.mock
import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
import scala.util.Random
/**
 * 模拟产生基站日志数据，实时发送Kafka Topic中，数据字段信息：
 * 基站标识符ID, 主叫号码, 被叫号码, 通话状态, 通话时间，通话时长
 */
object MockStationLog {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 发送Kafka Topic
    val props = new Properties()
    props.put("bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
    props.put("acks", "1")
    props.put("retries", "3")
    props.put("key.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
    props.put("value.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
    val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
    val random = new Random()
    val allStatus = Array(
      "fail", "busy", "barring", "success", "success", "success",
      "success", "success", "success", "success", "success", "success"
    )
    while (true) {
      val callOut: String = "1860000%04d".format(random.nextInt(10000))
      val callIn: String = "1890000%04d".format(random.nextInt(10000))
      val callStatus: String = allStatus(random.nextInt(allStatus.length))
      val callDuration = if ("success".equals(callStatus)) (1 + random.nextInt(10)) * 1000L else 0L
      // 随机产生一条基站日志数据
      val stationLog: StationLog = StationLog(
        "station_" + random.nextInt(10), //
        callOut, //
        callIn, //
        callStatus, //
        System.currentTimeMillis(), //
        callDuration //
      )
      println(stationLog.toString)
      Thread.sleep(100 + random.nextInt(100))
      val record = new ProducerRecord[String, String]("stationTopic", stationLog.toString)
      producer.send(record)
    }
    producer.close() // 关闭连接
  }
}

运行程序，基站通话日志数据格式如下：

station_7,18600009710,18900000269,success,1590709965144,4000
station_6,18600003894,18900000028,success,1590709965333,8000
station_7,18600007207,18900001057,busy,1590709965680,0

3.4 实时增量ETL

编写应用实时从Kafka的【stationTopic】消费数据，经过处理分析后，存储至Kafka的

【etlTopic】，其中需要设置检查点目录，保证应用一次且仅一次的语义。

package cn.oldlu.spark.kafka.sink
import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, StreamingQuery}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
/**
 * 实时从Kafka Topic消费基站日志数据，过滤获取通话转态为success数据，再存储至Kafka Topic中
 * 1、从KafkaTopic中获取基站日志数据（模拟数据，JSON格式数据）
 * 2、ETL：只获取通话状态为success日志数据
 * 3、最终将ETL的数据存储到Kafka Topic中
 */
object StructuredEtlSink {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 构建SparkSession实例对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
      .master("local[3]")
      // 设置Shuffle分区数目
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "3")
      .getOrCreate()
    // 导入隐式转换和函数库
    import spark.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._
    // 1. 从KAFKA读取数据
    val kafkaStreamDF: DataFrame = spark.readStream
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
      .option("subscribe", "stationTopic")
      .load()
    // 2. 对基站日志数据进行ETL操作
    // station_0,18600004405,18900009049,success,1589711564033,9000
    val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF
      // 获取value字段的值，转换为String类型
      .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
      // 转换为Dataset类型
      .as[String]
      // 过滤数据：通话状态为success
      .filter { log =>
        null != log && log.trim.split(",").length == 6 && "success".equals(log.trim.split(",")(3))
      }
    etlStreamDF.printSchema()
    // 3. 针对流式应用来说，输出的是流
    val query: StreamingQuery = etlStreamDF.writeStream
      // 对流式应用输出来说，设置输出模式
      .outputMode(OutputMode.Append())
      .format("kafka")
      .option("kafka.bootstrap.servers", "node1.oldlu.cn:9092")
      .option("topic", "etlTopic")
      // 设置检查点目录
      .option("checkpointLocation", s"datas/structured/etl-100001")
      // 流式应用，需要启动start
      .start()
    // 查询器等待流式应用终止
    query.awaitTermination()
    query.stop() // 等待所有任务运行完成才停止运行
  }
}

4 Kafka 特定配置

从Kafka消费数据时，相关配置属性可以通过带有kafka.prefix的DataStreamReader.option进行

设置，例如前面设置Kafka Brokers地址属性：stream.option(“kafka.bootstrap.servers”, “host:port”)，

更多关于Kafka 生产者Producer Config配置属和消费者Consumer Config配置属性，参考文档：

生产者配置（Producer Configs）：

http://kafka.apache.org/20/documentation.html#producerconfigs

消费者配置（New Consumer Configs）：

http://kafka.apache.org/20/documentation.html#newconsumerconfigs

注意以下Kafka参数属性可以不设置，如果设置的话，Kafka source或者sink可能会抛出错误：

1）、group.id：Kafka source将会自动为每次查询创建唯一的分组ID；

2）、auto.offset.reset：在将source选项startingOffsets设置为指定从哪里开始。结构化流管理

内部消费的偏移量，而不是依赖Kafka消费者来完成。这将确保在topic/partitons动态订阅时不

会遗漏任何数据。注意，只有在启动新的流式查询时才会应用startingOffsets，并且恢复操作

始终会从查询停止的位置启动；

3）、key.deserializer/value.deserializer：Keys/Values总是被反序列化为ByteArrayDeserializer

的字节数组，使用DataFrame操作显式反序列化keys/values；

4）、key.serializer/value.serializer：keys/values总是使用ByteArraySerializer或StringSerializer

进行序列化，使用DataFrame操作将keysvalues/显示序列化为字符串或字节数组；

5）、enable.auto.commit：Kafka source不提交任何offset；

6）、interceptor.classes：Kafka source总是以字节数组的形式读取key和value。使用

ConsumerInterceptor是不安全的，因为它可能会打断查询；

大数据Spark Structured Streaming集成 Kafka

1 Kafka 数据消费

2 Kafka 数据源

3 Kafka 接收器

3.1 配置说明

3.2 实时数据ETL架构

3.3 模拟基站日志数据

3.4 实时增量ETL

4 Kafka 特定配置

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