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【SparkStreaming-创新互联
文章目录
新闻名称：【SparkStreaming-创新互联
网站地址：http://dzwzjz.com/article/dpgepc.html
- 1.转换算子：
- 案例需求：
- sparkstreaming + kafka 整合 ：
- 版本选择：
- 2.spark整合kafka api：
- 查看kafka topic命令：
- sparkstreaming里面： 开发模式：***
- 3.提交offset信息
- kafka消费语义：
- 存储offset：
transform
DStream 和 rdd之间数据进行交互的算子
流处理 数据源：
一个数据来自于 mysql数据/hdfs上文本数据 【量小】 从表/维表
一个数据 来自于 kafka sss 读取形成 DStream数据 【量大】 主业务 =》 主表弹幕 过滤的功能 /黑名单的功能
离线：
弹幕： 主表
不好看
垃圾
男主真帅
女主真好看
666
过滤的弹幕：维表
热巴真丑
鸡儿真美
王鹤棣退出娱乐圈实时：
sparkstreaming + kafka 整合 ：kafka =》 sparkstreaming
版本选择：spark 2.x ： kafka版本： 0.8 0.10.0 or higher ok
spark 3.x =>kafka : 1.kafka版本： 0.10.0 or higher ok
spark 去kafka读取数据的方式：
1.kafka 0.8 reciver方式读取kafka数据 【效率低 、代码开发复杂】
2.kafka 0.10.0版本之后 direct stream的方式加载kafka数据 【效率高、代码开发简单】
kafka：
版本也有要求： 0.11.0 版本之后
交付语义： consumer producer
producer 默认就是精准一次
consumer 交付语义取决于 consumer 框架本身
交付语义: consumer
至多一次 数据丢失问题
至少一次 数据不会丢失，数据重复消费
精准一次 数据不会丢失 数据也不会重复消费
spark 整合kafka 版本 0.10.0版本之后：
1.kafka 0.11.0之后 2.2.1 =>direct stream
2.sparkstreaming 默认消费kafka数据 交付语义：
至少一次
- spark消费kafka， DStream 【rdd 分区数】 =》 kafka topic 分区数 是一一对应的
1:1 correspondence between Kafka partitions and Spark partitions,
1.simple API =》 过时不用了
- new Kafka consumer API 整合 kafka 主流
3.引入依赖： org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-10_2.12 3.2.1
！！！不需要引入 kafka-clients 依赖
查看kafka topic命令：kafka-topics.sh --list
–zookeeper bigdata32:2181,bigdata33:2181,bigdata34:2181/kafka
kafka-topics.sh --create
–zookeeper bigdata32:2181,bigdata33:2181,bigdata34:2181/kafka
–topic spark-kafka01 --partitions 3 --replication-factor 1
producer:
kafka-console-producer.sh
–broker-list bigdata33:9092,bigdata34:9092
–topic spark-kafka01
consumer:
kafka-console-consumer.sh
–bootstrap-server bigdata33:9092,bigdata34:9092
–topic spark-kafka
–from-beginning
val kafkaParams = Map[String, Object](
“bootstrap.servers” ->“bigdata33:9092,bigdata34:9092”,
“key.deserializer” ->classOf[StringDeserializer],
“value.deserializer” ->classOf[StringDeserializer],
“group.id” ->“dl2262_01”,
“auto.offset.reset” ->“latest”,
“enable.auto.commit” ->(false: java.lang.Boolean)
)
需求：
消费kafka数据 wc 将 结果写到 mysql里面
input
todo
output
kafka =>spark =>mysql 链路打通了
模拟：spark作业挂掉 =》 重启
“消费完kafka的数据 程序重启之后接着从上次消费的位置接着消费 ”
目前： code不能满足
1.目前代码 这两个参数 不能动
“auto.offset.reset” ->“earliest”
“enable.auto.commit” ->(false: java.lang.Boolean)
2.主要原因 ： spark作业 消费kafka数据：
1.获取kafka offset =》 处理kafka数据 =》 “提交offset的操作” 没有
解决：
1.获取kafka offset // todo
2. 处理kafka数据
3.提交offset的操作 // todo
1.获取kafka offset // todo
1. kafka offset 信息
2.spark rdd分区数 和 kafka topic 的分区数 是不是 一对一
报错：
org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka010.HasOffsetRanges
ShuffledRDD =》 HasOffsetRanges 说明 代码有问题
sparkstreaming里面： 开发模式：*** 1.获取kafka 流数据
2. 流 Dstream =》 调用foreachRDD算子 进行输出：
0.获取offset 信息
1.做业务逻辑
2.结果数据输出
3.提交offset信息
offset解释：
01 batch：
rdd的分区数：3
topic partition fromOffset untilOffset
spark-kafka01 0 0 1
spark-kafka01 1 0 1
spark-kafka01 2 0 0
02 batch：
rdd的分区数：3
topic partition fromOffset untilOffset
spark-kafka01 0 1 1
spark-kafka01 1 1 1
spark-kafka01 2 0 0
此时 kafka 里面数据已经消费完了 fromOffset=untilOffset
3.提交offset信息2.存储offset信息
spark流式处理 默认消费语义 ： 至少一次
精准一次：
1.output + offset 同时完成
1.生产上Checkpoints不能用
2.Kafka itself =》至少一次
推荐使用 =》 简单 高效
90% 都可以解决 10% 精准一次
3.Your own data store： =》 开发大量代码 =》
mysql、redis、hbase、
至少一次
精准一次
mysql：
获取offset
todo
output
提交offset
spark作业挂了 =》 启动spark作业 ：
1.从mysql里面获取offset
todo
output
提交offset
1.至多一次 【丢数据】
2.至少一次 【不会丢数据 可能会重复消费数据】
3.精准一次 【不丢、不重复消费】
offset信息提交 ：
1.spark todo ：
至少一次：
1 2 3 4
offset get
业务逻辑 output db
提交offset
精准一次：output + 提交offset 一起发生 =》 事务来实现
事务： 一次操作要么成功 要么失败
topic partition fromOffset untilOffset
spark-kafka01 0 3 3
spark-kafka01 2 2 2
spark-kafka01 1 2 2
kafka 本身：
offset 信息存储在哪？
kafka 某个topic下：
__consumer_offsets =》 spark作业 消费kafka的offset信息
topic offset 信息存储的地方
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