Spark Streaming消费Kafka Direct方式数据零丢失实现

时间：2022-12-16 05:16:33

使用场景

Spark Streaming实时消费kafka数据的时候，程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失，Spark Streaming也没有设置CheckPoint（据说比较鸡肋，虽然可以保存Direct方式的offset，但是可能会导致频繁写HDFS占用IO），所以每次出现问题的时候，重启程序，而程序的消费方式是Direct，所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的，虽然可以设置offset为smallest，但是会导致重复消费，重新overwrite hive上的数据，但是不允许重复消费的场景就不能这样做。

原理阐述

在Spark Streaming中消费 Kafka 数据的时候，有两种方式分别是 ：

1.基于 Receiver-based 的 createStream 方法。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。本文对此方式不研究，有兴趣的可以自己实现，个人不喜欢这个方式。KafkaUtils.createStream

2.Direct Approach (No Receivers) 方式的 createDirectStream 方法，但是第二种使用方式中  kafka 的 offset 是保存在 checkpoint 中的，如果程序重启的话，会丢失一部分数据，我使用的是这种方式。KafkaUtils.createDirectStream。本文将用代码说明如何将 kafka 中的 offset 保存到 zookeeper 中，以及如何从 zookeeper 中读取已存在的 offset。

代码

废话不说，直接贴代码。



　　import kafka.common.TopicAndPartition
　　import kafka.message.MessageAndMetadata
　　import kafka.serializer.StringDecoder
　　import kafka.utils.{ZKGroupTopicDirs, ZkUtils}
　　import org.I0Itec.zkclient.ZkClient
　　import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
　　import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
　　import org.apache.spark.streaming.kafka.{HasOffsetRanges, KafkaUtils, OffsetRange}


　　 val conf: Conf = new config.Conf("test-util.conf")

    val zkHost = conf.getString("kafka.zookeeper.connect")

    val brokerList=conf.getString("kafka.metadata.broker.list")

    val zkClient = new ZkClient(zkHost)

    val kafkaParams = Map[String, String]("metadata.broker.list" -> brokerList,

      "zookeeper.connect" -> zkHost,

      "group.id" -> "testid")

    var kafkaStream: InputDStream[(String, String)] = null

    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()

    val sc=SparkUtil.createSparkContext("test")

    val ssc=new StreamingContext(sc,Seconds(5))

    val topic="TEST_TOPIC"

    val topicDirs = new ZKGroupTopicDirs("TEST_TOPIC_spark_streaming_testid", topic)  //创建一个 ZKGroupTopicDirs 对象，对保存

    val children = zkClient.countChildren(s"${topicDirs.consumerOffsetDir}")     //查询该路径下是否字节点（默认有字节点为我们自己保存不同 partition 时生成的）

    var fromOffsets: Map[TopicAndPartition, Long] = Map()   //如果 zookeeper 中有保存 offset，我们会利用这个 offset 作为 kafkaStream 的起始位置

    if (children > 0) {   //如果保存过 offset，这里更好的做法，还应该和  kafka 上最小的 offset 做对比，不然会报 OutOfRange 的错误

      for (i <- 0 until children) {

        val partitionOffset = zkClient.readData[String](s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${i}")

        val tp = TopicAndPartition(topic, i)

        fromOffsets += (tp -> partitionOffset.toLong)  //将不同 partition 对应的 offset 增加到 fromOffsets 中

      }

      val messageHandler = (mmd : MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.topic, mmd.message())  //这个会将 kafka 的消息进行 transform，最终 kafak 的数据都会变成 (topic_name, message) 这样的 tuple

      kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](ssc, kafkaParams, fromOffsets, messageHandler)

    }

    else {

      kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, Set("TEST_TOPIC")) //如果未保存，根据 kafkaParam 的配置使用最新或者最旧的 offset

    }

    kafkaStream.transform{rdd=>

      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges //得到该 rdd 对应 kafka 的消息的 offset

      rdd

    }.map(_._2).foreachRDD(rdd=>{

      for (o <- offsetRanges) {

        val zkPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${o.partition}"

        ZkUtils.updatePersistentPath(zkClient, zkPath, o.fromOffset.toString)  //将该 partition 的 offset 保存到 zookeeper

      }

      rdd.foreach(s=>println(s))

    })

    ssc.start()

    ssc.awaitTermination()




总结


楼主实现了保存一个topic的offset到zk，但是如果Spark Streaming同时消费多个topic的方式及topicSet里有多个topic，楼主还没有想到解决办法，欢迎指正。
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