Spark+Kafka的Direct方式将偏移量发送到Zookeeper实现（转）

原文链接：Spark+Kafka的Direct方式将偏移量发送到Zookeeper实现

　Apache Spark 1.3.0引入了Direct API，利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据，并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息，并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效。但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量，而Spark Streaming系统并没有将这个消费的偏移量发送到Zookeeper中，这将导致那些基于偏移量的Kafka集群监控软件（比如：Apache Kafka监控之Kafka Web Console、Apache Kafka监控之KafkaOffsetMonitor等）失效。本文就是基于为了解决这个问题，使得我们编写的Spark Streaming程序能够在每次接收到数据之后自动地更新Zookeeper中Kafka的偏移量。

　　我们从Spark的官方文档可以知道，维护Spark内部维护Kafka便宜了信息是存储在HasOffsetRanges类的offsetRanges中，我们可以在Spark Streaming程序里面获取这些信息：

1
val offsetsList = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

这样我们就可以获取所以分区消费信息，只需要遍历offsetsList，然后将这些信息发送到Zookeeper即可更新Kafka消费的偏移量。完整的代码片段如下：

01
val messages =KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topicsSet)

02
      messages.foreachRDD(rdd => {

03
        val offsetsList = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

04
        val kc = new KafkaCluster(kafkaParams)

05
        for (offsets < - offsetsList) {

06
          val topicAndPartition = TopicAndPartition("iteblog", offsets.partition)

07
          val o =kc.setConsumerOffsets(args(0), Map((topicAndPartition, offsets.untilOffset)))

08
          if (o.isLeft) {

09
            println(s"Error updating the offset to Kafka cluster: ${o.left.get}")

10
          }

11
        }

12
})

　　KafkaCluster类用于建立和Kafka集群的链接相关的操作工具类，我们可以对Kafka中Topic的每个分区设置其相应的偏移量Map((topicAndPartition, offsets.untilOffset)),然后调用KafkaCluster类的setConsumerOffsets方法去更新Zookeeper里面的信息，这样我们就可以更新Kafka的偏移量，最后我们就可以通过KafkaOffsetMonitor之类软件去监控Kafka中相应Topic的消费信息，下图是KafkaOffsetMonitor的监控情况：

　　从图中我们可以看到KafkaOffsetMonitor监控软件已经可以监控到Kafka相关分区的消费情况，这对监控我们整个Spark Streaming程序来非常重要，因为我们可以任意时刻了解Spark读取速度。另外，KafkaCluster工具类的完整代码如下：

01
package org.apache.spark.streaming.kafka

02
 
03
import kafka.api.OffsetCommitRequest

04
import kafka.common.{ErrorMapping, OffsetMetadataAndError, TopicAndPartition}

05
import kafka.consumer.SimpleConsumer

06
import org.apache.spark.SparkException

07
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.SimpleConsumerConfig

08
 
09
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

10
import scala.util.Random

11
import scala.util.control.NonFatal

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13
/**

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 * User: 过往记忆

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 * Date: 2015-06-02

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 * Time: 下午23:46

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 */

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23
class KafkaCluster(val kafkaParams: Map[String, String]) extends Serializable {

24
  type Err = ArrayBuffer[Throwable]

25
 
26
  @transient private var _config: SimpleConsumerConfig = null

27
 
28
  def config: SimpleConsumerConfig = this.synchronized {

29
    if (_config == null) {

30
      _config = SimpleConsumerConfig(kafkaParams)

31
    }

32
    _config

33
  }

34
 
35
  def setConsumerOffsets(groupId: String,

36
                         offsets: Map[TopicAndPartition, Long]

37
                          ): Either[Err, Map[TopicAndPartition, Short]] = {

38
    setConsumerOffsetMetadata(groupId, offsets.map { kv =>

39
      kv._1 -> OffsetMetadataAndError(kv._2)

40
    })

41
  }

42
 
43
  def setConsumerOffsetMetadata(groupId: String,

44
                                metadata: Map[TopicAndPartition, OffsetMetadataAndError]

45
                                 ): Either[Err, Map[TopicAndPartition, Short]] = {

46
    var result = Map[TopicAndPartition, Short]()

47
    val req = OffsetCommitRequest(groupId, metadata)

48
    val errs = new Err

49
    val topicAndPartitions = metadata.keySet

50
    withBrokers(Random.shuffle(config.seedBrokers), errs) { consumer =>

51
      val resp = consumer.commitOffsets(req)

52
      val respMap = resp.requestInfo

53
      val needed = topicAndPartitions.diff(result.keySet)

54
      needed.foreach { tp: TopicAndPartition =>

55
        respMap.get(tp).foreach { err: Short =>

56
          if (err == ErrorMapping.NoError) {

57
            result += tp -> err

58
          } else {

59
            errs.append(ErrorMapping.exceptionFor(err))

60
          }

61
        }

62
      }

63
      if (result.keys.size == topicAndPartitions.size) {

64
        return Right(result)

65
      }

66
    }

67
    val missing = topicAndPartitions.diff(result.keySet)

68
    errs.append(new SparkException(s"Couldn't set offsets for ${missing}"))

69
    Left(errs)

70
  }

71
 
72
  private def withBrokers(brokers: Iterable[(String, Int)], errs: Err)

73
                         (fn: SimpleConsumer => Any): Unit = {

74
    brokers.foreach { hp =>

75
      var consumer: SimpleConsumer = null

76
      try {

77
        consumer = connect(hp._1, hp._2)

78
        fn(consumer)

79
      } catch {

80
        case NonFatal(e) =>

81
          errs.append(e)

82
      } finally {

83
        if (consumer != null) {

84
          consumer.close()

85
        }

86
      }

87
    }

88
  }

89
 
90
  def connect(host: String, port: Int): SimpleConsumer =

91
    new SimpleConsumer(host, port, config.socketTimeoutMs,

92
      config.socketReceiveBufferBytes, config.clientId)

93
}

posted @ 2015-11-13 10:38 ~风轻云淡~ 阅读(7671) 评论(0) 编辑收藏举报

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