Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理，不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些，只支持0.10及以上的版本。就在前一个月，我们才从0.9升级到0.10，终于可以尝试structured streaming的很多用法，很开心~

引入

如果是maven工程，直接添加对应的kafka的jar包即可:

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

读取kafka的数据

以流的形式查询

读取的时候，可以读取某个topic，也可以读取多个topic，还可以指定topic的通配符形式：

读取一个topic

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

读取多个topic

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1,topic2")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

读取通配符形式的topic组

val df = spark
  .readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribePattern", "topic.*")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

以批的形式查询

关于Kafka的offset，structured streaming默认提供了几种方式：

设置每个分区的起始和结束值

val df = spark
  .read
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribe", "topic1,topic2")
  .option("startingOffsets", """{"topic1":{"0":23,"1":-2},"topic2":{"0":-2}}""")
  .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

配置起始和结束的offset值（默认）

val df = spark
  .read
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("subscribePattern", "topic.*")
  .option("startingOffsets", "earliest")
  .option("endingOffsets", "latest")
  .load()
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .as[(String, String)]

Schema信息

读取后的数据的Schema是固定的，包含的列如下：

Column | Type | 说明

| :-: | :-: | -
key | binary | 信息的key
value | binary | 信息的value(我们自己的数据)
topic| string | 主题
partition| int | 分区
offset| long | 偏移值
timestamp | long | 时间戳
timestampType | int | 类型

source相关的配置

无论是流的形式，还是批的形式，都需要一些必要的参数：

kafka.bootstrap.servers kafka的服务器配置，host:post形式，用逗号进行分割，如host1:9000,host2:9000
assign，以json的形式指定topic信息
subscribe，通过逗号分隔，指定topic信息
subscribePattern，通过java的正则指定多个topic
assign、subscribe、subscribePattern同时之中能使用一个。

其他比较重要的参数有：

startingOffsets, offset开始的值，如果是earliest，则从最早的数据开始读；如果是latest，则从最新的数据开始读。默认流是latest，批是earliest
endingOffsets，最大的offset，只在批处理的时候设置，如果是latest则为最新的数据
failOnDataLoss，在流处理时，当数据丢失时（比如topic被删除了，offset在指定的范围之外），查询是否报错，默认为true。这个功能可以当做是一种告警机制，如果对丢失数据不感兴趣，可以设置为false。在批处理时，这个值总是为true。
kafkaConsumer.pollTimeoutMs，excutor连接kafka的超时时间，默认是512ms
fetchOffset.numRetries，获取kafka的offset信息时，尝试的次数；默认是3次
fetchOffset.retryIntervalMs，尝试重新读取kafka offset信息时等待的时间，默认是10ms
maxOffsetsPerTrigger，trigger暂时不会用，不太明白什么意思。Rate limit on maximum number of offsets processed per trigger interval. The specified total number of offsets will be proportionally split across topicPartitions of different volume.

写入数据到Kafka

Apache kafka仅支持“至少一次”的语义，因此，无论是流处理还是批处理，数据都有可能重复。比如，当出现失败的时候，structured streaming会尝试重试，但是不会确定broker那端是否已经处理以及持久化该数据。但是如果query成功，那么可以断定的是，数据至少写入了一次。比较常见的做法是，在后续处理kafka数据时，再进行额外的去重，关于这点，其实structured streaming有专门的解决方案。

保存数据时的schema：

key，可选。如果没有填，那么key会当做null，kafka针对null会有专门的处理（待查）。
value，必须有
topic，可选。（如果配置option里面有topic会覆盖这个字段）

下面是sink输出必须要有的参数：

kafka.bootstrap.servers，kafka的集群地址，host:port格式用逗号分隔。

流处理的数据写入

// 基于配置指定topic
val ds = df
  .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("topic", "topic1")
  .start()

// 在字段中包含topic
val ds = df
  .selectExpr("topic", "CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .start()

批处理的数据写入

跟流处理其实一样

df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .write
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .option("topic", "topic1")
  .save()

df.selectExpr("topic", "CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
  .write
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2")
  .save()

kafka的特殊配置

针对Kafka的特殊处理，可以通过DataStreamReader.option进行设置。

关于(详细的kafka配置可以参考consumer的官方文档](http://kafka.apache.org/documentation.html#newconsumerconfigs)

以及kafka producer的配置

注意下面的参数是不能被设置的，否则kafka会抛出异常：

group.id kafka的source会在每次query的时候自定创建唯一的group id
auto.offset.reset 为了避免每次手动设置startingoffsets的值，structured streaming在内部消费时会自动管理offset。这样就能保证订阅动态的topic时不会丢失数据。startingOffsets在流处理时，只会作用于第一次启动时，之后的处理都会自定的读取保存的offset。
key.deserializer，value.deserializer，key.serializer，value.serializer 序列化与反序列化，都是ByteArraySerializer
enable.auto.commit kafka的source不会提交任何的offset
interceptor.classes 由于kafka source读取数据都是二进制的数组，因此不能使用任何拦截器进行处理。

参考

官方文档

posted @ 2018-06-05 18:59 xingoo 阅读(10108) 评论(1) 编辑收藏举报

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