spark点点滴滴 —— spark streaming+kafka流式计算实战

时间：2022-07-14 22:26:34

概述

本篇不会讲spark streaming原理，会直接进入实战，因此建立在你对spark有了基本的了解基础之上。
不同于storm等流式计算框架的设计，spark streaming的流式计算框架本质上还是spark的批处理框架，只是将流式数据按时间维度切分为细粒度的批处理框架，因此了解spark的话spark streaming应该也不难理解。
我们以一张图来直观的看看spark streaming的基本原理：
spark点点滴滴 —— spark streaming+kafka流式计算实战
下面我们直接进入spark streaming+kafka实战。

实战

环境

环境 说明
hadoop 版本2.6
spark 版本2.0.2
spark模式 spark on yarn
kafka 版本0.8.2

场景描述

在实际生产环境中，我们采用spark streaming进行流式计算，数据源一般接kafka，输出方式有很多，有直接存储数据的，有发送给kafka消息队列供下游继续处理的，简单的视图如下：
spark点点滴滴 —— spark streaming+kafka流式计算实战
当然也可以继续发送给kafka到下游，本篇我们讲的是直接发送到kafka消息队列的情况。
本篇我们要采用的场景是：
假如我们kafka发送过来的是web请求日志，其中包含了请求的url，假如我们用流式计算来解析日志，提取出其中的url并发送出去。
包含url的日志格式形如：

[29/Mar/2017:11:00:14 +0800] "POST xxxxx?aaa=111&bbb=222&ccc=333 HTTP/1.1" nYyU1pZQVFBQUFBJCQAAAAAAAAAAAEAAAANZUtcsrvKx8K~tv

我们要做的是从杂乱的日志文本中提取出“GET/POST xxxx HTTP/1.1”这段数据，并发送给下游处理。
好，下面直接开始我们的实战。

java版

先直接上代码：

maven依赖

    <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>2.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
<version>2.0.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>
<version>1.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.10</artifactId>
<version>0.8.2.1</version>
</dependency>
</dependencies>

kafkaProducer的封装

public class KafkaProducerWrapper {
private static KafkaProducerWrapper kafkaProducerWrapper = null;
private static boolean inited = false;

private KafkaProducerWrapper() { }

public static KafkaProducerWrapper getInstance() {
if (kafkaProducerWrapper == null) {
synchronized (KafkaProducerWrapper.class) {
if (kafkaProducerWrapper == null) {
                    kafkaProducerWrapper = new KafkaProducerWrapper();
                }
            }
        }
return kafkaProducerWrapper;
    }
public boolean isInited() { return inited; }

public static void init(String kafkaPros) {
// todo
        inited = true;
    }

public static void send(String message) {
// todo
    }
}

以上，是对kafka producer的封装，不详细写，参考kafka进击之路（五） ——producer API开发。

spark的运行代码

下面是要提交的spark的运行代码：

import kafka.serializer.StringDecoder;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;
import scala.Tuple2;
import template.KafkaProducerWrapper;

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class SparkMain {
/**
 * 匹配日志中的url
 */
private static final String filterReg = "(.*)([GET|POST].*\\?)(.*)(HTTP/1\\.1)(.*)";
private static final String LOG_IGNORE = "IGNORE";
public static String parseLog(String log) {
if (log == null) {
return null;
        }
        Pattern pattern = Pattern.compile(filterReg);
        Matcher matcher = pattern.matcher(log);
if (matcher.find()) {
return matcher.group(3);
        } else {
return null;
        }
    }

public static void main(String[] args) {
/**
 * spark提交的appName
 */
        String appName = "JavaSparkStreamingTest";
/**
 * spark streaming处理的时间片，即1s为一个时间单元
 */
int sparkStreamingInterval = 1000;
/**
 * 读取的kafka topic集合，支持多个
 */
        Set<String> topicsSet = new HashSet<String>();
        topicsSet.add("testTopic");
/**
 * kafka的broker配置
 */
        String brokers = "x.x.x.1:9092,x.x.x.2:9092";
        Map<String, String> kafkaParams = new HashMap<String, String>();
        kafkaParams.put("metadata.broker.list", brokers);


        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName(appName);

        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.milliseconds(sparkStreamingInterval));

/**
 * 构造从kafka读取的数据源
 */
        JavaPairInputDStream<String, String> logMessages = KafkaUtils.createDirectStream(
                jssc,
                String.class,
                String.class,
                StringDecoder.class,
                StringDecoder.class,
                kafkaParams,
                topicsSet
        );

/**
 * 执行map操作，解析日志
 */
final JavaDStream<String> parsedurls = logMessages.map(new Function<Tuple2<String, String>, String>() {
public String call(Tuple2<String, String> stringStringTuple2) throws Exception {
                String log = stringStringTuple2._2();
                String url = parseLog(log);
if (url == null) {
return LOG_IGNORE;
                } else {
return url;
                }
            }
        });

/**
 * 过滤操作，过滤非URL
 */
final JavaDStream<String> urls = parsedurls.filter(new Function<String, Boolean>() {
public Boolean call(String s) throws Exception {
return s == null || s.equals(LOG_IGNORE);
            }
        });

/**
 * 遍历每个url，并发送到kafka
 */
        urls.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {
public void call(JavaRDD<String> stringJavaRDD) throws Exception {
// 这个判断非常重要
if (!KafkaProducerWrapper.getInstance().isInited()) {
// 从resource文件初始化
                    KafkaProducerWrapper.getInstance().init("/producer.properties");
                }
for (String url : stringJavaRDD.collect()) {
                    KafkaProducerWrapper.getInstance().send(url);
                }
            }
        });

/**
 * 启动spark streaming
 */
        jssc.start();
try {
            jssc.awaitTermination();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

代码关键节点说明

由于spark提交后是在分布式环境中运行，main函数中代码在driver中执行，转换和action的代码分发到各个节点执行，因此我们要考虑到同一份代码在不同节点中运行注意事项：
1. 初始化
不能只在main函数里初始化，每个转换和action里用到需要初始化的对象，都要初始化，当然可以用单例模式；
2. 配置文件
要读取配置文件，如果配置的是本地路径，则每个spark节点都需要在相同路径中有同一份配置文件；当然这是很不靠谱的事情，因此，我们可以采用HDFS上的文件或者工程中的资源文件（java中的resources目录），我们在上述示例中初始化kafka的producer使用的就是资源文件路径。

spark作业提交命令

spark-submit --class SparkMain --master yarn-cluster --jars lib/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar,lib/kafka-clients-0.8.2.1.jar,lib/scala-library-2.10.4.jar,lib/kafka_2.10-0.8.2.1.jar,lib/spark-streaming_2.10-2.0.2.jar ./spark-test.jar

配置调优

如果按照上面的spark提交命令提交任务后，我们会发现，这些spark streaming任务跑不了多久就有可能会挂掉了，会出现各种 java.lang.OutOfMemoryError等堆错误或者GC问题，这在实际生产环境中没法保证spark streaming任务的7 * 24小时运行的。
实际工程中，要保证稳定性，我们还需要对很多参数进行调优处理，下面介绍下我在实际工程中处理这些配置中一些关键的配置。
关于spark提交任务有哪些配置，可以看这里。下面介绍对spark streaming任务有很大影响的配置的一些优化建议：

spark任务参数 说明 默认值 优化建议
spark.executor.memory executor内存大小 1G 看实际情况尽可能大，比如8G
spark.driver.memory driver内存大小 1G 尽可能大，比如4G
spark.executor.extraJavaOptions java参数 无 合适的GC算法，也可以打印gc日志来辅助定位问题
spark.storage.memoryFraction spark任务缓存所占内存比例 0.6 如果实际任务不太需要使用缓存，尽可能小，比如0.1
spark.cleaner.ttl spark缓存数据的周期 默认infinite 尽可能小，比如600秒

特别最后两个参数，非常影响spark streaming任务的内存占用，要保证任务的稳定性，我们需要针对参数进行详细的优化配置。
调优后我们的提交命令如下：

spark-submit --class SparkMain --master yarn-cluster --executor-memory 8G --driver-cores 2 --driver-memory 4G --conf spark.storage.memoryFraction=0.1 --conf spark.cleaner.ttl=3600 --jars lib/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.0.jar,lib/kafka-clients-0.8.2.1.jar,lib/scala-library-2.10.4.jar,lib/kafka_2.10-0.8.2.1.jar,lib/spark-streaming_2.10-2.0.2.jar ./spark-test.jar

结语

以上，就是一个典型的spark streaming+kafka的流式计算实战，从代码的编写到任务调优，就可以开始我们的spark流式计算之路了。
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