Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理，不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些，只支持0.10及以上的版本。就在前一个月，我们才从0.9升级到0.10，终于可以尝试structured streaming的很多用法，很开心~

引入

如果是maven工程，直接添加对应的kafka的jar包即可:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

读取kafka的数据

以流的形式查询

读取的时候，可以读取某个topic，也可以读取多个topic，还可以指定topic的通配符形式：

读取一个topic

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

读取多个topic

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1,topic2")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

读取通配符形式的topic组

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribePattern", "topic.*")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

以批的形式查询

关于Kafka的offset，structured streaming默认提供了几种方式：

设置每个分区的起始和结束值

val df = spark
  .read
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1,topic2")
  .option("startingOffsets", """{"topic1":{"0":23,"1":-2},"topic2":{"0":-2}}""")
  .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

配置起始和结束的offset值（默认）

val df = spark
  .read
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribePattern", "topic.*")
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .option("endingOffsets", "latest")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

Schema信息

读取后的数据的Schema是固定的，包含的列如下：

Column	Type	说明
key	binary	信息的key
value	binary	信息的value(我们自己的数据)
topic	string	主题
partition	int	分区
offset	long	偏移值
timestamp	long	时间戳
timestampType	int	类型

source相关的配置

无论是流的形式，还是批的形式，都需要一些必要的参数：

• kafka.bootstrap.servers kafka的服务器配置，host:post形式，用逗号进行分割，如host1:9000,host2:9000
• assign，以json的形式指定topic信息
• subscribe，通过逗号分隔，指定topic信息
• subscribePattern，通过java的正则指定多个topic
  
  assign、subscribe、subscribePattern同时之中能使用一个。

其他比较重要的参数有：

• startingOffsets, offset开始的值，如果是earliest，则从最早的数据开始读；如果是latest，则从最新的数据开始读。默认流是latest，批是earliest
• endingOffsets，最大的offset，只在批处理的时候设置，如果是latest则为最新的数据
• failOnDataLoss，在流处理时，当数据丢失时（比如topic被删除了，offset在指定的范围之外），查询是否报错，默认为true。这个功能可以当做是一种告警机制，如果对丢失数据不感兴趣，可以设置为false。在批处理时，这个值总是为true。
• kafkaConsumer.pollTimeoutMs，excutor连接kafka的超时时间，默认是512ms
• fetchOffset.numRetries，获取kafka的offset信息时，尝试的次数；默认是3次
• fetchOffset.retryIntervalMs，尝试重新读取kafka offset信息时等待的时间，默认是10ms
• maxOffsetsPerTrigger，trigger暂时不会用，不太明白什么意思。Rate limit on maximum number of offsets processed per trigger interval. The specified total number of offsets will be proportionally split across topicPartitions of different volume.

写入数据到Kafka

Apache kafka仅支持“至少一次”的语义，因此，无论是流处理还是批处理，数据都有可能重复。比如，当出现失败的时候，structured streaming会尝试重试，但是不会确定broker那端是否已经处理以及持久化该数据。但是如果query成功，那么可以断定的是，数据至少写入了一次。比较常见的做法是，在后续处理kafka数据时，再进行额外的去重，关于这点，其实structured streaming有专门的解决方案。

保存数据时的schema：

• key，可选。如果没有填，那么key会当做null，kafka针对null会有专门的处理（待查）。
• value，必须有
• topic，可选。（如果配置option里面有topic会覆盖这个字段）

下面是sink输出必须要有的参数：

• kafka.bootstrap.servers，kafka的集群地址，host:port格式用逗号分隔。

流处理的数据写入

// 基于配置指定topic
val ds = df
  .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("topic", "topic1")
  .start()

// 在字段中包含topic
val ds = df
  .selectExpr("topic", "CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .start()

批处理的数据写入

跟流处理其实一样

df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .write
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("topic", "topic1")
  .save()

df.selectExpr("topic", "CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .write
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .save()

kafka的特殊配置

针对Kafka的特殊处理，可以通过DataStreamReader.option进行设置。

关于(详细的kafka配置可以参考consumer的官方文档](http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerconfigs)

以及kafka producer的配置

注意下面的参数是不能被设置的，否则kafka会抛出异常：

• group.id kafka的source会在每次query的时候自定创建唯一的group id
• auto.offset.reset 为了避免每次手动设置startingoffsets的值，structured streaming在内部消费时会自动管理offset。这样就能保证订阅动态的topic时不会丢失数据。startingOffsets在流处理时，只会作用于第一次启动时，之后的处理都会自定的读取保存的offset。
• key.deserializer，value.deserializer，key.serializer，value.serializer 序列化与反序列化，都是ByteArraySerializer
• enable.auto.commit kafka的source不会提交任何的offset
• interceptor.classes 由于kafka source读取数据都是二进制的数组，因此不能使用任何拦截器进行处理。

参考

• 官方文档