spark-streaming集成Kafka工程实例【转】

来源：互联网发布：虚拟机装mac os 编辑：程序博客网时间：2024/05/22 04:43

场景模拟

我试图覆盖工程上最为常用的一个场景：

1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益

2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益

3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。

前提条件

安装

1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定

2）zookeeper：我使用的是这个集群：10.93.21.21:2181,10.93.18.34:2181,10.93.18.35:2181

3）kafka：我使用的是standalone模式：10.93.21.21:9093

4）mysql：10.93.84.53:3306

语言

python：pykafka，pip install pykafka

java：spark，spark-streaming

下面开始

1、数据写入kafka

kafka写入

我们使用pykafka模拟数据实时写入，代码如下:

kafka_producer.py

# -* coding:utf8 *-  import timeimport jsonimport uuidimport randomimport threadingfrom pykafka import KafkaClient# 创建kafka实例hosts = '10.93.21.21:9093'client = KafkaClient(hosts=hosts)# 打印一下有哪些topicprint client.topics  # 创建kafka producer句柄topic = client.topics['kafka_spark']producer = topic.get_producer()# workdef work():    while 1:        msg = json.dumps({            "id": str(uuid.uuid4()).replace('-', ''),            "type": random.randint(1, 5),            "profit": random.randint(13, 100)})        producer.produce(msg)# 多线程执行thread_list = [threading.Thread(target=work) for i in range(10)]for thread in thread_list:    thread.setDaemon(True)    thread.start()time.sleep(60)# 关闭句柄, 退出producer.stop()

可以看到，我们写入的形式是一个json，订单id是一个uuid，订单类型type从1-5随机，订单收益profit从13-100随机，形如

{"id": ${uid}, "type": 1, "profit": 30}

注意：1）python对kafka的读写不需要借助zookeeper，2）使用多线程的形式写入，让数据量具有一定的规模。

执行producer，会持续写入数据1分钟。

python kafka_producer.py

验证一下

kafka_consumer.py

# -* coding:utf8 *-from pykafka import KafkaClienthosts = '10.93.21.21:9093'client = KafkaClient(hosts=hosts)# 消费者topic = client.topics['kafka_spark']consumer = topic.get_simple_consumer(consumer_group='test', auto_commit_enable=True, auto_commit_interval_ms=1,                                     consumer_id='test')for message in consumer:    if message is not None:        print message.offset, message.value

执行，可以消费kafka刚才写入的数据

python kafka_consumer.py

2、spark-streaming

1）先解决依赖

其中比较核心的是spark-streaming和kafka集成包spark-streaming-kafka_2.10，还有spark引擎spark-core_2.10

json和mysql看大家爱好。

pom.xml

<dependencies>        <dependency>            <groupId>org.apache.spark</groupId>            <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>            <version>1.6.0</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.apache.spark</groupId>            <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>            <version>1.6.0</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.apache.spark</groupId>            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>            <version>1.6.0</version>            <scope>provided</scope>        </dependency>        <dependency>            <groupId>com.alibaba</groupId>            <artifactId>fastjson</artifactId>            <version>1.2.19</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>mysql</groupId>            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>            <version>5.1.38</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>commons-dbcp</groupId>            <artifactId>commons-dbcp</artifactId>            <version>1.4</version>        </dependency>    </dependencies>

2）MySQL准备

建表

我们的结果去向是MySQL，先建立一个结果表。

id：主键，自增id

type：订单类型

profit：每个spark batch聚合出的订单收益结果

time：时间戳

CREATE TABLE `order` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `type` int(11) DEFAULT NULL,  `profit` int(11) DEFAULT NULL,  `time` mediumtext,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=56 DEFAULT CHARSET=utf8

Java客户端

采用了单例线程池的模式简单写了一下。

ConnectionPool.java

package com.xiaoju.dqa.realtime_streaming;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.util.LinkedList;public class ConnectionPool {    private static LinkedList<Connection> connectionQueue;    static {        try {            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");        } catch (ClassNotFoundException e) {            e.printStackTrace();        }    }    public synchronized static Connection getConnection() {        try {            if (connectionQueue == null) {                connectionQueue = new LinkedList<Connection>();                for (int i = 0; i < 5; i++) {                    Connection conn = DriverManager.getConnection(                            "jdbc:mysql://10.93.84.53:3306/big_data",                            "root",                            "1234");                    connectionQueue.push(conn);                }            }        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }        return connectionQueue.poll();    }    public  static void returnConnection(Connection conn){connectionQueue.push(conn);}}

3）代码实现

我用java写的，不会用scala很尴尬。

即时用java整个的处理过程依然比较简单。跟常见的wordcount也没有多大的差别。

SparkStreaming特点

spark的特点就是RDD，通过对RDD的操作，来屏蔽分布式运算的复杂度。

而spark-streaming的操作对象是RDD的时间序列DStream，这个序列的生成是跟batch的选取有关。例如我这里Batch是10s一个，那么每隔10s会产出一个RDD，对RDD的切割和序列的生成，spark-streaming对我们透明了。唯一暴露给我们的DStream和原生RDD的使用方式基本一致。

这里需要讲解一下MySQL写入注意的事项。

MySQL写入

在处理mysql写入时使用了foreachPartition方法，即，在foreachPartition中使用borrow mysql句柄。

这样做的原因是：

1）你无法再Driver端创建mysql句柄，并通过序列化的形式发送到worker端

2）如果你在处理rdd中创建mysql句柄，很容易对每一条数据创建一个句柄，在处理过程中很快内存就会溢出。

OrderProfitAgg.java

package com.xiaoju.dqa.realtime_streaming;import com.alibaba.fastjson.JSON;import com.alibaba.fastjson.JSONObject;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;import scala.Tuple2;import java.sql.Connection;import java.sql.Statement;import java.util.*;/**   生产者可以选用kafka自带的producer脚本*   bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9093 --topic test* */public class OrderProfitAgg {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        /*        *   kafka所注册的zk集群        * */        String zkQuorum = "10.93.21.21:2181,10.93.18.34:2181,10.93.18.35:2181";        /*        *   spark-streaming消费kafka的topic名称, 多个以逗号分隔        * */        String topics = "kafka_spark,kafka_spark2";        /*        *   消费组 group        * */        String group = "bigdata_qa";        /*        *   topic的分区数        * */        int numThreads = 2;        /*        *   选用yarn队列模式, spark-streaming程序的app名称是"order profit"        * */        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("order profit");        /*        *   创建sc, 全局唯一, 设置logLevel可以打印一些东西到控制台        * */        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);        sc.setLogLevel("WARN");        /*        *   创建jssc, spark-streaming的batch是每10s划分一个        * */        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(10));        /*        *   准备topicMap        * */        Map<String ,Integer> topicMap = new HashMap<String, Integer>();        for (String topic : topics.split(",")) {            topicMap.put(topic, numThreads);        }        /*        *   kafka数据流        * */        List<JavaPairReceiverInputDStream<String, String>> streams = new ArrayList<JavaPairReceiverInputDStream<String, String>>();        for (int i = 0; i < numThreads; i++) {            streams.add(KafkaUtils.createStream(jssc, zkQuorum, group, topicMap));        }        /*        *   从kafka消费数据的RDD        * */        JavaPairDStream<String, String> streamsRDD = streams.get(0);        for (int i = 1; i < streams.size(); i++) {            streamsRDD = streamsRDD.union(streams.get(i));        }        /*        *   kafka消息形如: {"id": ${uuid}, "type": 1, "profit": 35}        *   统计结果, 以type分组的总收益        *   mapToPair, 将kafka消费的数据, 转化为type-profit key-value对        *   reduceByKey, 以type分组, 聚合profit        * */        JavaPairDStream<Integer, Integer> profits = streamsRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, String>, Integer, Integer>() {            @Override            public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<String, String> s_tuple2) throws Exception {                JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s_tuple2._2);                return new Tuple2<Integer, Integer>(jsonObject.getInteger("type"), jsonObject.getInteger("profit"));            }        }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {            @Override            public Integer call(Integer i1, Integer i2) throws Exception {                return i1 + i2;            }        });        /*        *   输出结果到MySQL        *   需要为每一个partition创建一个MySQL句柄, 使用foreachPartition        * */        profits.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<Integer, Integer>, Void>() {            @Override            public Void call(JavaPairRDD<Integer, Integer> integerIntegerJavaPairRDD) throws Exception {                integerIntegerJavaPairRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<Integer, Integer>>>() {                    @Override                    public void call(Iterator<Tuple2<Integer, Integer>> tuple2Iterator) throws Exception {                        Connection connection = ConnectionPool.getConnection();                        Statement stmt = connection.createStatement();                        long timestamp = System.currentTimeMillis();                        while(tuple2Iterator.hasNext()) {                            Tuple2<Integer, Integer> tuple = tuple2Iterator.next();                            Integer type = tuple._1;                            Integer profit = tuple._2;                            String sql = String.format("insert into `order` (`type`, `profit`, `time`) values (%s, %s, %s)", type, profit, timestamp);                            stmt.executeUpdate(sql);                        }                        ConnectionPool.returnConnection(connection);                    }                });                return null;            }        });        /*        *   开始计算, 等待计算结束        * */        jssc.start();        try {            jssc.awaitTermination();        } catch (Exception ex) {            ex.printStackTrace();        } finally {            jssc.close();        }    }}

4）打包方法

编写pom.xml build tag。

mvn clean package打包即可。

pom.xml

<build>        <plugins>            <plugin>                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>                <configuration>                    <archive>                        <manifest>                            <!--这里要替换成jar包main方法所在类 -->                            <!--<mainClass>com.bigdata.qa.hotdog.driver.WordCount</mainClass>-->                            <mainClass>com.xiaoju.dqa.realtime_streaming.OrderProfitAgg</mainClass>                        </manifest>                    </archive>                    <descriptorRefs>                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>                    </descriptorRefs>                </configuration>                <executions>                    <execution>                        <id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->                        <phase>package</phase> <!-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 -->                        <goals>                            <goal>single</goal>                        </goals>                    </execution>                </executions>            </plugin>            <plugin>                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>                <configuration>                    <source>1.6</source>                    <target>1.6</target>                </configuration>            </plugin>        </plugins>    </build>

3、执行与结果

1）执行kafka_producer.py

python kafka_producer.py

2) 执行spark-streaming

这里使用的是默认参数提交yarn队列。

spark-submit --queue=root.XXXX realtime-streaming-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

3）查看结果

到MySQL中查看结果，每隔10秒会聚合出type=1-5的5条数据。

例如第一条数据，就是type=4这种类型的业务，在10s内收益是555473元。业务量惊人啊。哈哈。

images/e55NpnGdrZX8hz5B55xwd3c7GDGBK7zH.png

文章来源：http://www.cnblogs.com/kangoroo/p/7754581.html

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