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Kafka（已更完）
Spark（正在更新！）
章节内容
上节完成了如下的内容：
Spark Streaming 与 Kafka
08和10版本的接口对比
Producer、KafkaDStream 实例代码
Offset 管理
Spark Streaming 集成Kafka，允许从Kafka中读取一个或者多个Topic的数据，一个Kafka Topic包含一个或者多个分区，每个分区中的消息顺序存储，并使用offset来标记消息位置，开发者可以在Spark Streaming应用中通过offset来控制数据的读取位置。
Offsets 管理对于保证流式应用在整个生命周期中数据的连贯性是非常重要的，如果在应用停止或者报错退出之前将Offset持久化保存，该消息就会丢失，那么Spark Streaming就没有办法从上次停止或保存的位置继续消费Kafka中的消息。
获取偏移量(Obtaining Offsets)
Spark Streaming 与 Kafka 整合时，允许获取其消费的Offset，具体方法如下：
stream.foreachRDD { rdd => val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges rdd.foreachPartition { iter => val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId) println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}") } }
注意：对 HashOffsetRanges的类型转换只有在对 createDirectStream 调用的第一个方法中完成时才会成功，而不是在随后的方法链中。RDD分区和Kafka分区之间的对应关系在Shuffle或重分区后会丧失，如 reduceByKey 或 window。
存储偏移量(Storing Offsets)
在 Spark Streaming程序失败的情况下，Kafka交付语义取决于 如何、何时存储偏移量，Spark输出操作的语义为 at-least-once。
如果要实现EOS语义（Exactly Once Semantics），必须在幂等的输出之后存储偏移量或者将存储偏移量与输出放在一个事务中。可以按照增加可靠性（和代码复杂度）的顺序使用以下选项来存储偏移量。
CheckPoint
CheckPoint 是 Spark Streaming 运行过程中的元数据和每RDDs的数据状态保存到一个持久化系统中，当然这里面也包含了Offset，一般是 HDFS、S3，如果应用程序或者集群挂了，可以迅速恢复。
如果 Spark Streaming程序代码变了，重新打包执行就会出现反序列化异常的问题。
这是因为 CheckPoint 首次持久化时会将整个Jar包序列化，以便重启时恢复，重新打包后，新旧逻辑不一致，导致报错。
要解决这个问题，只能将HDFS上的CheckPoint文件删除，但这样也会同时删除Kafka的Offset信息。
Kafka
默认情况下，消费者定期自动提交偏移量，它将偏移量存储子啊一个特殊的Kafka主题中（_consumer_offsets），但在某些情况下，这将导致问题，因为消息可能已经被消费者从Kafka拉取了，但是还没有处理。
可以将 enable.auto.commit 设置为 false，在 Spark Streaming程序输出结果后，手动提交偏移。
stream.foreachRDD { rdd => val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges // 在输出操作完成之后，手工提交偏移量；此时将偏移量提交到 Kafka 的消息队列中 stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges) }
与 HasOffsetRanges 一样，只有在 createDirectStream 的结果上调用时，转换到 CanCommitOffsets 才会成功，而不是在转换之后，commitAsync调用是线程安全的，但必须在输出之后执行。
自定义存储
Offsets可以通过多种方式来管理，但是一般来说遵循下面的步骤：
在 DStream 初始化的时候，需要指定每个分区的Offsets用于从指定位置读取数据
读取并处理消息
处理完之后存储结果数据
用虚线存储和提交 Offset，敲掉用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求。这包括幂等操作和通过原子操作的方式存储Offset
将 Offsets 保存在外部持久化数据库，如 HBase、Kafka、HDFS、ZooKeeper、Redis、MySQL
可以将 Offsets 存储到 HDFS 中，但这并不是一个好的方案，因为 HDFS 的延迟很高，此外将每批数据的 Offset 存储到 HDFS 中还会带来小文件过大的问题。
可以将 Offsets 存储到 ZK 中，但是将ZK作为存储，也并不是一个明智的选择，同时ZK也不适合频繁的读写操作
Redis管理Offset
要想将 Offset 保存到外部的存储中，关键实现以下几个功能：
Spark Streaming程序启动的时候，从外部存储获取保存的Offsets（执行一次）
在 foreachRDD中，每个批次数据处理之后，更新外部存储的Offsets（执行多次）
Redis管理Offsets：
数据结构选择：Hash、Key、Field、Value
Key：kafka:topic:topicName:groupId
Value：offset
从 Redis 中获取到保存的 Offsets
消费数据后将 Offsets 保存到 Redis
自定义Offsets：Kafka读数据 处理完打印Offsets
package icu.wzk import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerConfig, ConsumerRecord} import org.apache.kafka.common.TopicPartition import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.{SparkConf, TaskContext} 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} object kafkaDStream2 { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf() .setAppName("KafkaDStream2") .setMaster("local[*]") val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2)) val kafkaParams: Map[String, Object] = getKafkaConsumerParameters("wzkicu") val topics: Array[String] = Array("spark_streaming_test01") // 从指定位置获取Kafka数据 val offsets: collection.Map[TopicPartition, Long] = Map( new TopicPartition("spark_streaming_test01",0) -> 100, // 我这里只有一个分区 你可以多创建几个 // new TopicPartition("spark_streaming_test01", 1) -> 200, // new TopicPartition("spark_streaming_test01", 2) -> 300, ) // 从Kafka中获取数据 val dstream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String]( ssc, LocationStrategies.PreferConsistent, ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, offsets) ) // DStream 输出 dstream.foreachRDD { (rdd, time) => { println(s"=========== rdd.count = ${rdd.count()}, time = $time ==============") } val offsetRanges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges rdd.foreachPartition { iter => val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId) println(s"${o.topic}, ${o.partition}, ${o.fromOffset}, ${o.untilOffset}") } } ssc.start() ssc.awaitTermination() } private def getKafkaConsumerParameters(groupId: String): Map[String, Object] = { Map[String, Object]( ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "h121.wzk.icu:9092", ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer], ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer], ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId, ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest", ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean) ) } }
运行结果如下图所示：
