推荐|9.输入DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的方式）

基于Direct的方式

这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地查询Kafka，来获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。

这种方式有如下优点：

1、简化并行读取：如果要读取多个partition，不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition，并且会并行从Kafka中读取数据。所以在Kafka partition和RDD partition之间，有一个一对一的映射关系。

2、高性能：如果要保证零数据丢失，在基于receiver的方式中，需要开启WAL机制。这种方式其实效率低下，因为数据实际上被复制了两份，Kafka自己本身就有高可靠的机制，会对数据复制一份，而这里又会复制一份到WAL中。而基于direct的方式，不依赖Receiver，不需要开启WAL机制，只要Kafka中作了数据的复制，那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。

3、一次且仅一次的事务机制：

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。

基于direct的方式，使用kafka的简单api，Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset，并保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的，因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。

 JavaPairReceiverInputDStream<String, String> directKafkaStream =  KafkaUtils.createDirectStream(streamingContext, [key class], [value class], [key decoder class], [value decoder class],[map of Kafka parameters], [set of topics to consume]);

Kafka命令

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 172.20.10.117:2181, 172.20.10.118:2181, 172.20.10.119:2181 --topic TestTopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.20.10.117:9092, 172.20.10.118:9092, 172.20.10.119:9092 --topic WordCount

metadata.broker.list

java版本代码


package cn.spark.study.streaming;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
 
import kafka.serializer.StringDecoder;
 
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
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;
 
/**
 * 基于Kafka Direct方式的实时wordcount程序
 * @author Administrator
 *
 */
public class KafkaDirectWordCount {
 
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf conf = new SparkConf()
				.setMaster("local[2]")
				.setAppName("KafkaDirectWordCount");  
		JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
		
		// 首先，要创建一份kafka参数map
		Map kafkaParams = new HashMap();
		kafkaParams.put("metadata.broker.list", 
				"172.20.10.117:9092,172.20.10.118:9092,172.20.10.119:9092");
		
		// 然后，要创建一个set，里面放入，你要读取的topic
		// 这个，就是我们所说的，它自己给你做的很好，可以并行读取多个topic
		Set topics = new HashSet();
		topics.add("WordCount");
		
		// 创建输入DStream
		JavaPairInputDStream lines = KafkaUtils.createDirectStream(
				jssc, 
				String.class, 
				String.class, 
				StringDecoder.class, 
				StringDecoder.class, 
				kafkaParams, 
				topics);
		
		// 执行wordcount操作
		JavaDStream words = lines.flatMap(
				
				new FlatMapFunction, String>() {
 
					private static final long serialVersionUID = 1L;
 
					@Override
					public Iterable call(Tuple2 tuple)
							throws Exception {
						return Arrays.asList(tuple._2.split(" "));  
					}
					
				});
		
		JavaPairDStream pairs = words.mapToPair(
				
				new PairFunction() {
 
					private static final long serialVersionUID = 1L;
 
					@Override
					public Tuple2 call(String word) throws Exception {
						return new Tuple2(word, 1);
					}
					
				});
		
		JavaPairDStream wordCounts = pairs.reduceByKey(
				
				new Function2() {
 
					private static final long serialVersionUID = 1L;
 
					@Override
					public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
						return v1 + v2;
					}
					
				});
		
		wordCounts.print();
		
		jssc.start();
		jssc.awaitTermination();
		jssc.close();
	}
}

运行步骤及运行结果(java本地运行)：

文章最后，给大家推荐一些受欢迎的技术博客链接：

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基于Direct的方式

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