Spark Streaming整合flume和kafka实战

Spark Streaming整合flume实战

flume作为日志实时采集的框架，可以与SparkStreaming实时处理框进行对接，flume实时产生数据，sparkStreaming做实时处理。 Spark Streaming对接FlumeNG有两种方式，一种是FlumeNG将消息Push推给Spark Streaming，还有一种是Spark Streaming从flume 中Poll拉取数据。

Poll方式

（1）安装flume1.6以上 （2）下载依赖包 spark-streaming-flume-sink_2.11-2.0.2.jar放入到flume的lib目录下 （4）写flume的agent，注意既然是拉取的方式，那么flume向自己所在的机器上产数据就行 （5）flume的lib目录下本身自带的scala-library包是2.10的，和我们导入的spark-streaming-flume整合包的版本2.11是不匹配的，所以我们要重新导入图中黄色框中白色包下面的2.11的scala-library包，不然flume启动会产生问题。

（6）编写flume-poll.conf配置文件

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #source a1.sources.r1.channels = c1 a1.sources.r1.type = spooldir a1.sources.r1.spoolDir = /root/data a1.sources.r1.fileHeader = true #channel a1.channels.c1.type =memory a1.channels.c1.capacity = 20000 a1.channels.c1.transactionCapacity=5000 #sinks a1.sinks.k1.channel = c1 a1.sinks.k1.type = org.apache.spark.streaming.flume.sink.SparkSink a1.sinks.k1.hostname=hdp-node-01 a1.sinks.k1.port = 8888 a1.sinks.k1.batchSize= 2000

//flume启动命令

flume-ng agent -n a1 -c /opt/software/flume-1.7.0/conf -f /opt/software/flume-1.7.0/conf/flume-conf.properties -Dflume.root.logger=INFO,console

服务器上的 /root/data目录下准备数据文件data.txt

如果收不到数据就修改文件名 （7）启动spark-streaming应用程序，去flume所在机器拉取数据 （8）代码实现 需要添加pom依赖

<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-flume_2.10</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency>

具体代码如下：

package cn.test.spark import java.net.InetSocketAddress import org.apache.spark.storage.StorageLevel import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming.flume.{FlumeUtils, SparkFlumeEvent} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * sparkStreaming整合flume 拉模式Poll */ object SparkStreaming_Flume_Poll { //newValues 表示当前批次汇总成的(word,1)中相同单词的所有的1 //runningCount 历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount =runningCount.getOrElse(0)+newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //配置sparkConf参数 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkStreaming_Flume_Poll").setMaster("local[2]") //构建sparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //构建StreamingContext对象，每个批处理的时间间隔 val scc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //设置checkpoint scc.checkpoint("./") //设置flume的地址，可以设置多台 val address=Seq(new InetSocketAddress("192.168.200.160",8888)) // 从flume中拉取数据 val flumeStream: ReceiverInputDStream[SparkFlumeEvent] = FlumeUtils.createPollingStream(scc,address,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) //获取flume中数据，数据存在event的body中，转化为String val lineStream: DStream[String] = flumeStream.map(x=>new String(x.event.getBody.array())) //实现单词汇总 val result: DStream[(String, Int)] = lineStream.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey(updateFunction) result.print() scc.start() scc.awaitTermination() } }

（7）观察IDEA控制台输出

park Streaming整合kafka实战

kafka作为一个实时的分布式消息队列，实时的生产和消费消息，这里我们可以利用SparkStreaming实时计算框架实时地读取kafka中的数据然后进行计算。 在spark1.3版本后，kafkaUtils里面提供了两个创建dstream的方法，一种为KafkaUtils.createDstream，另一种为KafkaUtils.createDirectStream。 KafkaUtils.createDstream方式 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中，然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据，默认会丢失，可启用WAL日志，它同步将接受到数据保存到分布式文件系统上比如HDFS。 所以数据在出错的情况下可以恢复出来 。

A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主消费的线程数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量。 B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream C、如果启用了WAL(spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable=true) 同时需要设置存储级别(默认StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2)， 即KafkaUtils.createStream(….,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) KafkaUtils.createDstream实战 （1）添加kafka的pom依赖 (必须用这个依赖) (必须用这个依赖) (必须用这个依赖)

<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId> <version>2.0.2</version> </dependency>

（2）启动zookeeper集群

zkServer.sh start

（3）启动kafka集群

kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties

（4） 创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper hdp-node-01:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic kafka_spark

（5） 向topic中生产数据 通过shell命令向topic发送消息

kafka-console-producer.sh --broker-list hdp-node-01:9092 --topic kafka_spark

（6）编写Spark Streaming应用程序

package cn.bw.kafka import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.immutable //todo:利用sparkStreaming接受kafka中的数据实现单词计数----采用receivers object SparkStreamingKafka_Receiver_checkpoint { def updateFunc(a:Seq[Int], b:Option[Int]) :Option[Int] ={ Some(a.sum+b.getOrElse(0)) } def main(args: Array[String]): Unit = { val checkpointPath = "./kafka-receiver" val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointPath, () => { createFunc(checkpointPath) }) ssc.start() ssc.awaitTermination() } def createFunc(checkpointPath:String): StreamingContext = { //todo:1、创建sparkConf val sparkConf: SparkConf = new SparkConf() .setAppName("SparkStreamingKafka_Receiver_checkpoint") .setMaster("local[4]") //todo:开启wal预写日志 .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") //todo:2、创建sparkContext val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.setLogLevel("WARN") //todo:3、创建StreamingContext val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)) ssc.checkpoint(checkpointPath) //todo:4、指定zkServer val zkServer="192.168.145.132:2181,192.168.145.133:2181,192.168.145.134:2181" //todo:5、指定groupId val groupId="spark-kafka-receiver01" //todo:6、指定topics 这个可以利用一个消费者组来消费多个topic, //(topic_name -> numPartitions) 指定topic消费的线程数 val topics=Map("kafka_spark"->1) //todo:7、并行运行更多的接收器读取kafak topic中的数据，这里设置3个 val resultDStream: immutable.IndexedSeq[DStream[String]] = (1 to 3).map(x => { //todo:8、通过使用KafkaUtils的createStream接受kafka topic中的数据，生成DStream val kafkaDataDStream: DStream[String] = KafkaUtils.createStream(ssc, zkServer, groupId, topics).map(x => x._2) kafkaDataDStream } ) //todo:利用StreamContext将所有的DStream组合在一起 val kafkaDStream: DStream[String] = ssc.union(resultDStream) //todo:8、获取kafka中topic的内容 //todo:9、切分每一行。每个单词记为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = kafkaDStream.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)) //todo:10、相同单词出现的次数累加 val result: DStream[(String, Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunc) //todo:打印 result.print() ssc } }

（7）运行代码,查看控制台结果数据

总结: 通过这种方式实现，刚开始的时候系统正常运行，没有发现问题，但是如果系统异常重新启动sparkstreaming程序后，发现程序会重复处理已经处理过的数据，这种基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。官方现在也已经不推荐这种整合方式，官网相关地址下面我们使用官网推荐的第二种方式kafkaUtils的createDirectStream()方式。

PS：通过今天spark整合flume和kafka以及报的各种错，发现最大的问题也是最多的问题就是依赖问题。依赖包一定要用以上文档中的依赖。scala-SDK最好使用2.11.8版本的，不需要的依赖就注释掉。如果你发现依赖报红线，那么就是下载依赖jar包冲突。是因为你之前多次下载依赖，所以产生冲突。解决方式是新建项目重新依赖试一下。 如果你发现你的程序代码和虚拟机的kafka都没有问题，那就试着把你的checkpoint缓存目录干掉。个人猜测：如果你的这个缓存目录是有缓存的checkpoint文件时，此时程序启动后会默认去读取checkpoint中的数据，而不会实时读取kafka生产者发来的数据。如图