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云小课｜MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据

日期：2023-02-23点击：228收藏

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摘要：Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业消费Kafka数据。

本文分享自华为云社区《【云小课】EI第48课 MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据》，作者：阅识风云。

Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。

Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业消费Kafka数据。

在本案例中，假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。

本案例基本操作流程如下所示：

创建MRS集群。
准备应用程序。
上传Jar包及源数据。
运行作业并查看结果。

场景描述

Spark提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，适用以下场景：

数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。
迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。
查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame），并支持多种外部输入。

当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。

Direct Streaming方式主要通过采用Direct API对数据进行处理。以Kafka Direct接口为例，与启动一个Receiver来连续不断地从Kafka中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个batch区间需要读取的偏移量位置。然后，每个batch的Job被运行，而对应偏移量的数据在Kafka中已准备好。这些偏移量信息也被可靠地存储在checkpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。

Direct Kafka接口数据传输

需要注意的是，Spark Streaming可以在失败后重新从Kafka中读取并处理数据段。然而，由于语义仅被处理一次，重新处理的结果和没有失败处理的结果是一致的。

因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct Streaming方式处理数据。

在一个Spark Streaming应用开始时（也就是Driver开始时），相关的StreamingContext（所有流功能的基础）使用SparkContext启动Receiver成为长驻运行任务。这些Receiver接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如图1-2所示：

数据传输生命周期

接收数据（蓝色箭头）
Receiver将数据流分成一系列小块，存储到Executor内存中。另外，在启用预写日志（Write-ahead Log，简称WAL）以后，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志中。
通知Driver（绿色箭头）
接收块中的元数据（Metadata）被发送到Driver的StreamingContext。这个元数据包括：
定位其在Executor内存中数据位置的块Reference ID。
若启用了WAL，还包括块数据在日志中的偏移信息。
处理数据（红色箭头）
对每个批次的数据，StreamingContext使用Block信息产生RDD及其Job。StreamingContext通过运行任务处理Executor内存中的Block来执行Job。
周期性地设置检查点（橙色箭头）
为了容错的需要，StreamingContext会周期性地设置检查点，并保存到外部文件系统中。

华为云MapReduce服务提供了Spark服务多种场景下的样例工程，本案例对应示例场景的开发思路：

接收Kafka中数据，生成相应DStream。
对单词记录进行分类统计。
计算结果，并进行打印。

步骤1：创建MRS集群

1、创建并购买一个包含有Spark2x、Kafka组件的MRS集群，详情请参见MRS用户指南的“购买自定义集群”。

说明：本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。

2、集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群客户端，具体操作可参考MRS快速入门的“安装并使用集群客户端”。

例如客户端安装目录为“/opt/client”。

步骤2：准备应用程序

1、通过开源镜像站获取样例工程。

下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考MRS开发指南（普通版_3.x）的“通过开源镜像站获取样例工程”。

根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。

例如本章节场景对应示例为“SparkStreamingKafka010JavaExample”样例。

2、本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包，具体操作可参考考MRS开发指南（普通版_3.x）的Spark开发指南（普通模式）的“配置并导入样例工程”。

在本示例工程中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，关键代码片段如下：

public class StreamingExampleProducer { public static void main(String[] args) throws IOException { if (args.length < 2) { printUsage(); } String brokerList = args[0]; String topic = args[1]; String filePath = "/home/data/"; //源数据获取路径 Properties props = new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList); props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "DemoProducer"); props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props); for (int m = 0; m < Integer.MAX_VALUE / 2; m++) { File dir = new File(filePath); File[] files = dir.listFiles(); if (files != null) { for (File file : files) { if (file.isDirectory()) { System.out.println(file.getName() + "This is a directory!"); } else { BufferedReader reader = null; reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath + file.getName())); String tempString = null; while ((tempString = reader.readLine()) != null) { // Blank line judgment if (!tempString.isEmpty()) { producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, tempString)); } } // make sure the streams are closed finally. reader.close(); } } } try { Thread.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } private static void printUsage() { System.out.println("Usage: {brokerList} {topic}"); } }

3、本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包。加载完毕后，执行package打包，获取打包后的Jar文件。

例如打包后的Jar文件为“SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar”。

步骤3：上传Jar包及源数据

1、准备向Kafka发送的源数据，例如如下的“input_data.txt”文件，将该文件上传到客户端节点的“/home/data”目录下。

ZhangSan LiSi WangwWU Tom Jemmmy LinDa

2、将编译后的Jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt”目录。

说明：如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HDFS中，再通过HDFS客户端使用hdfs dfs -get命令下载到客户端节点本地。

步骤4：运行作业并查看结果

1、使用root用户登录安装了集群客户端的节点。

cd /opt/client source bigdata_env

2、创建用于接收数据的Kafka Topic。

kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka --replication-factor 2 --partitions 3 --topic topic名称

quorumpeer实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，默认为2181。

例如执行以下命令：

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka --replication-factor 2 --partitions 2 --topic sparkkafka

返回结果如下：

Created topic sparkkafka.

3、Topic创建成功后，运行程序向Kafka发送数据。

java -cp /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer Broker实例IP地址:Kafka连接端口 topic名称

Kafka Broker实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > Kafka > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。Broker端口号可通过Kafka服务配置参数“port”查询，默认为9092。

例如执行以下命令：

java -cp /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer 192.168.0.131:9092 sparkkafka

返回结果如下：

... transactional.id = null value.serializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 2022-06-08 15:43:42 INFO AppInfoParser:117 - Kafka version: xxx 2022-06-08 15:43:42 INFO AppInfoParser:118 - Kafka commitId: xxx 2022-06-08 15:43:42 INFO AppInfoParser:119 - Kafka startTimeMs: xxx 2022-06-08 15:43:42 INFO Metadata:259 - [Producer clientId=DemoProducer] Cluster ID: d54RYHthSUishVb6nTHP0A

4、重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，读取Kafka Topic中的数据。

cd /opt/client/Spark2x/spark source bigdata_env bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar <checkpointDir> <brokers> <topic> <batchTime>

<checkPointDir>指应用程序结果备份到HDFS的路径，自行指定即可，例如“/tmp”。
<brokers>指获取元数据的Kafka地址，格式为“Broker实例IP地址:Kafka连接端口”。
<topic>指读取Kafka上的topic名称。
<batchTime>指Streaming分批的处理间隔，例如设置为“5”。

例如执行以下命令：

cd /opt/client/Spark2x/spark source bigdata_env bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar /tmp 192.168.0.131:9092 sparkkafka 5

程序运行后，可查看到Kafka中数据的统计结果：

.... ------------------------------------------- Time: 1654674380000 ms ------------------------------------------- (ZhangSan,6) (Tom,6) (LinDa,6) (WangwWU,6) (LiSi,6) (Jemmmy,6) ------------------------------------------- Time: 1654674385000 ms ------------------------------------------- (ZhangSan,717) (Tom,717) (LinDa,717) (WangwWU,717) (LiSi,717) (Jemmmy,717) ------------------------------------------- Time: 1654674390000 ms ------------------------------------------- (ZhangSan,2326) (Tom,2326) (LinDa,2326) (WangwWU,2326) (LiSi,2326) (Jemmmy,2326) ...

5、登录FusionInsight Manager界面，单击“集群 > 服务 > Spark2x”。

6、在服务概览页面点击Spark WebUI后的链接地址，可进入History Server页面。

单击待查看的App ID，您可以查看Spark Streaming作业的状态。