Spark Streaming 中使用kafka低级api+zookeeper 保存 offset 并重用以及相关代码整合

来源：互联网发布：英国博士知乎编辑：程序博客网时间：2024/05/23 19:11

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http://www.klion26.com/spark-streaming-save-offset-to-zookeeper.html

http://www.klion26.com/spark-streaming-saving-offset-in-zookeeper-2.html

在 Spark Streaming 中消费 Kafka 数据的时候，有两种方式分别是 1）基于 Receiver-based 的 createStream 方法和 2）Direct Approach (No Receivers) 方式的 createDirectStream 方法，详细的可以参考 Spark Streaming + Kafka Integration Guide，但是第二种使用方式中 kafka 的 offset 是保存在 checkpoint 中的，如果程序重启的话，会丢失一部分数据，可以参考 Spark & Kafka - Achieving zero data-loss。

本文主要讲在使用第二种消费方式（Direct Approach）的情况下，如何将 kafka 中的 offset 保存到 zookeeper 中，以及如何从 zookeeper 中读取已存在的 offset。

大致思想就是，在初始化 kafka stream 的时候，查看 zookeeper 中是否保存有 offset，有就从该 offset 进行读取，没有就从最新/旧进行读取。在消费 kafka 数据的同时，将每个 partition 的 offset 保存到 zookeeper 中进行备份，具体实现参考下面代码

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val topic : String = "topic_name" //消费的 topic 名字
val topics : Set[String] = Set(topic) //创建 stream 时使用的 topic 名字集合
val topicDirs = new ZKGroupTopicDirs("test_spark_streaming_group", topic) //创建一个 ZKGroupTopicDirs 对象，对保存
val zkTopicPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}" //获取 zookeeper 中的路径，这里会变成 /consumers/test_spark_streaming_group/offsets/topic_name
val zkClient = new ZkClient("10.4.232.77:2181") //zookeeper 的host 和 ip，创建一个 client
val children = zkClient.countChildren(s"${topicDirs.consumerOffsetDir}") //查询该路径下是否字节点（默认有字节点为我们自己保存不同 partition 时生成的）
var kafkaStream : InputDStream[(String, String)] = null
var fromOffsets: Map[TopicAndPartition, Long] = Map() //如果 zookeeper 中有保存 offset，我们会利用这个 offset 作为 kafkaStream 的起始位置
if (children > 0) { //如果保存过 offset，这里更好的做法，还应该和 kafka 上最小的 offset 做对比，不然会报 OutOfRange 的错误
for (i <- 0 until children) {
val partitionOffset = zkClient.readData[String](s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${i}")
val tp = TopicAndPartition(topic, i)
fromOffsets += (tp -> partitionOffset.toLong) //将不同 partition 对应的 offset 增加到 fromOffsets 中
logInfo("@@@@@@ topic[" + topic + "] partition[" + i + "] offset[" + partitionOffset + "] @@@@@@")
}
val messageHandler = (mmd : MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.topic, mmd.message()) //这个会将 kafka 的消息进行 transform，最终 kafka 的数据都会变成 (topic_name, message) 这样的 tuple
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](ssc, kafkaParam, fromOffsets, messageHandler)
}
else {
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParam, topics) //如果未保存，根据 kafkaParam 的配置使用最新或者最旧的 offset
}
var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
kafkaStream.transform{ rdd =>
offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges //得到该 rdd 对应 kafka 的消息的 offset
rdd
}.map(msg => msg._2).foreachRDD { rdd =>
for (o <- offsetRanges) {
val zkPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${o.partition}"
ZkUtils.updatePersistentPath(zkClient, zkPath, o.fromOffset.toString) //将该 partition 的 offset 保存到 zookeeper
logInfo(s"@@@@@@ topic ${o.topic} partition ${o.partition} fromoffset ${o.fromOffset} untiloffset ${o.untilOffset} #######")
}
rdd.foreachPartition(
message => {
while(message.hasNext) {
logInfo(s"@^_^@ [" + message.next() + "] @^_^@")
}
}
)
}

使用上面的代码，我们可以做到 Spark Streaming 程序从 Kafka 中读取数据是不丢失

以上部分我们讲了如何在将 offset 保存在 zk 中，以及进行重用，但是程序中有个小问题“如果程序停了很长很长一段后再启动，zk 中保存的 offset 已经过期了，那会怎样呢？”本文将解决这个问题

如果 kafka 上的 offset 已经过期，那么就会报 OffsetOutOfRange 的异常，因为之前保存在 zk 的 offset 已经 topic 中找不到了。所以我们需要在从 zk 找到 offset 的这种情况下增加一个判断条件，如果 zk 中保存的 offset 小于当前 kafka topic 中最小的 offset，则设置为 kafka topic 中最小的 offset。假设我们上次保存在 zk 中的 offset 值为 123（某一个 partition），然后程序停了一周，现在 kafka topic 的最小 offset 变成了 200，那么用前文的代码，就会得到 OffsetOutOfRange 的异常，因为 123 对应的数据已经找不到了。下面我们给出，如何获取 <topic, parition> 的最小 offset，这样我们就可以进行对比了

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val partitionOffset = zkClient.readData[String](s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${i}")
val tp = TopicAndPartition(topic, i)
val requestMin = OffsetRequest(Map(tp -> PartitionOffsetRequestInfo(OffsetRequest.EarliestTime, 1)))
val consumerMin = new SimpleConsumer("broker_host", 9092, 10000, 10000, "getMinOffset") //注意这里的 broker_host，因为这里会导致查询不到，解决方法在下面
val curOffsets = consumerMin.getOffsetsBefore(requestMin).partitionErrorAndOffsets(tp).offsets
var nextOffset = partitionOffset.toLong
if (curOffsets.length > 0 && nextOffset < curOffsets.head) { // 通过比较从 kafka 上该 partition 的最小 offset 和 zk 上保存的 offset，进行选择
nextOffset = curOffsets.head
}
fromOffsets += (tp -> nextOffset) //设置正确的 offset，这里将 nextOffset 设置为 0（0 只是一个特殊值），可以观察到 offset 过期的现象

但是上面的代码有一定的问题，因为我们从 kafka 上获取 offset 的时候，需要寻找对应的 leader，从 leader 来获取 offset，而不是 broker，不然可能得到的 curOffsets 会是空的（表示获取不到）。下面的代码就是获取不同 partition 的 leader 相关代码

[java] view plain copy

val topic_name = "topic_name" //topic_name 表示我们希望获取的 topic 名字
val topic2 = List(topic_name)
val req = new TopicMetadataRequest(topic2, 0)
val getLeaderConsumer = new SimpleConsumer("broker_host", 9092, 10000, 10000, "OffsetLookup") // 第一个参数是 kafka broker 的host，第二个是 port
val res = getLeaderConsumer.send(req)
val topicMetaOption = res.topicsMetadata.headOption
val partitions = topicMetaOption match {
case Some(tm) =>
tm.partitionsMetadata.map(pm => (pm.partitionId, pm.leader.get.host)).toMap[Int, String] // 将结果转化为 partition -> leader 的映射关系
case None =>
Map[Int, String]()
}

上面的代码能够得到所有 partition 的 leader 地址，然后将 leader 地址替换掉上面第一份代码中的 broker_list 即可。

到此，在 spark streaming 中将 kafka 的 offset 保存到 zk，并重用的大部分情况都覆盖到了

以上为转载，以下为自己做的代码整合，造了个轮子。

可以配合spark streaming的checkpoint，暂时没有打开，因为spark streaming的checkpoint会保存spark运行的一些状态信息，如果程序作了修改，要从checkpoint启动可能会出错。

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package com.test.streaming
import kafka.api.{TopicMetadataRequest, PartitionOffsetRequestInfo, OffsetRequest}
import kafka.consumer.SimpleConsumer
import kafka.message.MessageAndMetadata
import kafka.serializer.StringDecoder
import kafka.utils.{ZkUtils, ZKGroupTopicDirs}
import org.I0Itec.zkclient.ZkClient
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.{rdd, SparkConf}
import org.apache.spark.streaming.kafka.{OffsetRange, HasOffsetRanges, KafkaUtils}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import kafka.common.TopicAndPartition
object KafkaTest {
def createContext(checkpointDirectory: String) = {
println("create spark")
val topics = "test_tpoics"
val group = "test-kafka"
val zkQuorum ="10.16.10.191:2181"
val brokerList = "10.10.10.196:8092,10.10.10.196:8092"
// val Array(topics, group, zkQuorum,brokerList) = args
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Test-SparkDemo-kafka").setMaster("local[3]")
sparkConf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition","1")
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(2))
// ssc.checkpoint(checkpointDirectory)
val topicsSet = topics.split(",").toSet
val kafkaParams = Map[String, String](
"metadata.broker.list" -> brokerList,
"group.id" -> group,
"zookeeper.connect"->zkQuorum,
"auto.offset.reset" -> kafka.api.OffsetRequest.SmallestTimeString
)
val topicDirs = new ZKGroupTopicDirs("test_spark_streaming_group",topics)
val zkTopicPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}"
val hostAndPort = "10.16.10.191:2181"
val zkClient = new ZkClient(hostAndPort)
val children = zkClient.countChildren(zkTopicPath)
var kafkaStream :InputDStream[(String,String)] = null
var fromOffsets: Map[TopicAndPartition, Long] = Map()
if (children > 0) {
//---get partition leader begin----
val topicList = List(topics)
val req = new TopicMetadataRequest(topicList,0) //得到该topic的一些信息，比如broker,partition分布情况
val getLeaderConsumer = new SimpleConsumer("10.16.10.196",8092,10000,10000,"OffsetLookup") // low level api interface
val res = getLeaderConsumer.send(req) //TopicMetadataRequest topic broker partition 的一些信息
val topicMetaOption = res.topicsMetadata.headOption
val partitions = topicMetaOption match{
case Some(tm) =>
tm.partitionsMetadata.map(pm=>(pm.partitionId,pm.leader.get.host)).toMap[Int,String]
case None =>
Map[Int,String]()
}
//--get partition leader end----
for (i <- 0 until children) {
val partitionOffset = zkClient.readData[String](s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${i}")
val tp = TopicAndPartition(topics, i)
//---additional begin-----
val requestMin = OffsetRequest(Map(tp -> PartitionOffsetRequestInfo(OffsetRequest.EarliestTime,1))) // -2,1
val consumerMin = new SimpleConsumer(partitions(i),8092,10000,10000,"getMinOffset")
val curOffsets = consumerMin.getOffsetsBefore(requestMin).partitionErrorAndOffsets(tp).offsets
var nextOffset = partitionOffset.toLong
if(curOffsets.length >0 && nextOffset < curOffsets.head){ //如果下一个offset小于当前的offset
nextOffset = curOffsets.head
}
//---additional end-----
fromOffsets += (tp -> nextOffset)
}
val messageHandler = (mmd : MessageAndMetadata[String, String]) => (mmd.topic, mmd.message())
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](ssc, kafkaParams, fromOffsets, messageHandler)
}else{
println("create")
kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topicsSet)
}
var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
kafkaStream.transform{
rdd=>offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
rdd
}.map(msg=>msg._2).foreachRDD{rdd=>
for(offset <- offsetRanges ){
val zkPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${offset.partition}"
ZkUtils.updatePersistentPath(zkClient,zkPath,offset.fromOffset.toString)
}
rdd.foreachPartition(
message=>{
while(message.hasNext){
println(message.next())
}
})
}
ssc
}
def main(args: Array[String]) {
val checkpointDirectory = "kafka-checkpoint2"
System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\Program Files\\hadoop-2.2.0")
val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory,
() => {
createContext(checkpointDirectory)
})
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
}

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Spark Streaming 中使用kafka低级api+zookeeper 保存 offset 并重用以及相关代码整合