Spark Streaming 总结

这篇文章记录我使用 Spark Streaming 进行 ETL 处理的总结，主要包含如何编程，以及遇到的问题。

环境

我在公司使用的环境如下：

  1. Spark: 2.2.0
  2. Kakfa: 0.10.1

这两个版本算是比较新的。

业务

从 Kafka 中读取数据，用 SQL 处理，写入 Kafka 中。 程序主要分为 3大块：

  1. 从 Kafka 中读取数据。
  2. SQL ETL。
  3. 写入 Kafka。

编程

从 Kafka 中读取数据

spark-streaming-kafka-0-10_2.11

最开始使用spark-streaming-kafka-0-10_2.11。虽然这个包是实验阶段，但是考虑到用起来比较方便，就使用了这个包。整个代码的框架和官方文档的一样。

stream.foreachRDD { rdd =>
  val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

  // some time later, after outputs have completed
  stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
}

编程很快，但是后面遇到了很多问题:

  1. 异常错误：WARN TaskSetManager: Lost task 9.0 in stage 1683.0 (TID 9460, 10.62.34.25, executor 9): java.lang.AssertionError: assertion failed: Failed to get records for spark-executor-2017-10-20-1100-streaming-test 1231231 1 13733588428 after polling for 1000。

    这个错误是 DirectKafkaStream 在 poll 数据的时候，发现没有数据返回, 代码如下：

     ```scala
 // 从 buffer 获取数据，如果buffer 中没有数据，就 poll 数据。
     if (!buffer.hasNext()) { poll(timeout) }
 assert(buffer.hasNext(),
   s"Failed to get records for $groupId $topic $partition $offset after polling for $timeout")
 var record = buffer.next()
 ...
 ```

    上面的代码的意思是从 kafka 中 poll 数据，如果 timeout 长时间后还没有得到数据，就报错。 而实际我们的 Kafka 数据每秒钟有几千条。 并且 timeout 默认是 1秒，不可能拿不到数据。最后发现 spark-streaming-kafka-0-10_2.11 这个包对应的 kafka-clients 是 0.10.0.1。而这个版本的 kafka-clients 是有 BUG的，于是将 kafka-clients 的版本升级到 0.10.2.1。问题解决了。

  2. 测试的时候，发现在停止掉程序后，在重开程序，重复消费一部分数据。 那么这个问题就是，程序停止的时候没有正确的提交当前消费的 offset。
    我们的程序是通过 stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges) 来提交每个 RDD 的 offset 的。而这段代码的背后是将 offsetRanges 保存到了一个队列中。 等到下次从 kafka 中获取下一个 batch 的数据后（通过 compute 函数），顺便将队列中的 offset 提交到 KafkaCluster 中。
    代码如下：

    
//  保存到 queue 中
def commitAsync(offsetRanges: Array[OffsetRange], callback:            OffsetCommitCallback): Unit = {
    commitCallback.set(callback)
    commitQueue.addAll(ju.Arrays.asList(offsetRanges: _*))
  }


// 提交 offset , 将 queue 中的 offset 保存到 map 中，并提交
protected def commitAll(): Unit =  {
    val m = new ju.HashMap[TopicPartition, OffsetAndMetadata]()
    var osr = commitQueue.poll()
    while (null != osr) {
      val tp = osr.topicPartition
      val x = m.get(tp)
      val offset = if (null == x) { osr.untilOffset } else { Math.max(x.offset, osr.untilOffset) }
      m.put(tp, new OffsetAndMetadata(offset))
      osr = commitQueue.poll()
    }
    if (!m.isEmpty) {
      consumer.commitAsync(m, commitCallback.get)
    }
  }
  
// 每次从 kafka 中获取数据, 顺便提交 上一次的 offset  
override def compute(validTime: Time): Option[KafkaRDD[K, V]] = {
    // 获取当前的 offset, 如果程序保存了offset就用程序的，如果没有，就从kafka中读取。
    // 当程序重启后，就会从kafka中读取。
    val untilOffsets = clamp(latestOffsets())
    val offsetRanges = untilOffsets.map { case (tp, uo) =>
      val fo = currentOffsets(tp)
      OffsetRange(tp.topic, tp.partition, fo, uo)
    }
    ...
    // 获取到了数据，并保存在 rdd 中
    val rdd = new KafkaRDD[K, V](context.sparkContext, executorKafkaParams, offsetRanges.toArray,
      getPreferredHosts, useConsumerCache)
    ....
    // 更新 offset
    currentOffsets = untilOffsets
    // 重点：提交 queue 中的offset
    commitAll()
    Some(rdd)
}

    看完这个逻辑，傻眼了。这样子程序结束，处理完最后一个 batch， 它的 offset 是没有办法提交到 cluster 的，结果就是重复消费。如果要自己写提交 offset 的代码，那和老版本的就没有区别了。

考虑了半天，最终还是用老的包来实现了。

spark-streaming-kafka-0-8

使用老的包，我们的逻辑如下：

代码实现如下：

    ...
    各种参数初始化
    val kafkaCluster = new KafkaCluster(kafkaClusterParams)
    val topicAndPartitionSet = kafkaCluster.getPartitions(consumerTopics.toSet).right.get
    var consumerOffsetsLong = new mutable.HashMap[TopicAndPartition, Long]()

    if (kafkaCluster.getConsumerOffsets(kafkaClusterParams.get("group.id").toString, topicAndPartitionSet).isLeft) {
      val latestOffset = kafkaCluster.getLatestLeaderOffsets(topicAndPartitionSet)
      topicAndPartitionSet.foreach(tp => {
        consumerOffsetsLong.put(tp, latestOffset.right.get(tp).offset)
      })
    } else {
      val consumerOffsetsTemp = kafkaCluster.getConsumerOffsets(kafkaClusterParams.get("group.id").toString, topicAndPartitionSet)
      topicAndPartitionSet.foreach(tp => {
        consumerOffsetsLong.put(tp, consumerOffsetsTemp.right.get(tp))
      })
    }


    val kafkaClusterParamsBroadcast = ssc.sparkContext.broadcast(kafkaClusterParams)


    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, String](
      ssc, kafkaClusterParams, consumerOffsetsLong.toMap, (mmd: MessageAndMetadata[String, String]) => mmd.message() )

    stream.foreachRDD { rdd =>
      val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      // 处理业务逻辑
      val m = new mutable.HashMap[TopicAndPartition, Long]()
      if (null != offsetRanges) {
        offsetRanges.foreach(
          osr => {
            val tp = osr.topicAndPartition
            m.put(tp, osr.untilOffset)
          }
        )
      }
      kafkaCluster.setConsumerOffsets(kafkaClusterParamsBroadcast.value.get("group.id").toString, m.toMap)

    }

这样子来处理数据，一切正常。

SQL ETL

SQL ETL 就是使用 Spark SQL 进行处理。如果要对多个同一个 batch 进行多次处理，最好是 将 bacth cache 起来。

将数据写入 Kafak 中

这个就是从网上找的了：

import java.util.concurrent.Future
import org.apache.kafka.clients.producer.{ KafkaProducer, ProducerRecord, RecordMetadata }
class KafkaSink[K, V](createProducer: () => KafkaProducer[K, V]) extends Serializable {
  /* This is the key idea that allows us to work around running into
     NotSerializableExceptions. */
  lazy val producer = createProducer()
  def send(topic: String, key: K, value: V): Future[RecordMetadata] =
    producer.send(new ProducerRecord[K, V](topic, key, value))
  def send(topic: String, value: V): Future[RecordMetadata] =
    producer.send(new ProducerRecord[K, V](topic, value))

  def close(): Unit = {
    producer.close()
  }
}

object KafkaSink {
  import scala.collection.JavaConversions._
  def apply[K, V](config: Map[String, AnyRef]): KafkaSink[K, V] = {
    val createProducerFunc = () => {
      val producer = new KafkaProducer[K, V](config)
      producer
    }
    new KafkaSink(createProducerFunc)
  }
  def apply[K, V](config: java.util.Properties): KafkaSink[K, V] = apply(config.toMap)
}

使用方式:

    // 广播KafkaSink
    val kafkaSinkBroadcast: Broadcast[KafkaSink[String, String]] = {
      ssc.sparkContext.broadcast(KafkaSink[String, String](kafkaSinkParams))
    }

    val kafkaProducerTopicBroadcast = ssc.sparkContext.broadcast(producerTopic)

    stream.foreachRDD {
        ....
        kafkaSinkBroadcast.value.send(kafkaProducerTopicBroadcast.value, str)
    }

整体上的代码就是这么多。

配置

除了代码，Spark Streaming 还是需要某些配置的，具体如下：

  1. "spark.executor.cores":"2"。默认的 Yarn 模式下，core 的个数是1个。当 executor 的压力过大的时候，经常会出现 connect reset by peer 和 心跳超时，所以要看情况增加 core 的个数。
  2. "spark.driver.extraJavaOptions":"-Dlog4j.configuration=file:log4j.properties" 。Spark 默认的日志级别就是 INFO, 通常会打印出很多的信息，日志一晚上就上G了，所以最好自定义自己的配置文件。
  3. "spark.executor.extraJavaOptions":"-XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCTimeStamps" 。 使用 G1 的垃圾回收方式，并打印出具体的信息，方便在 GC 时间过长的时候进行调优。
  4. "spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown":"true"。让 Streaming 程序在收到 Terminate 信号后，处理完最后一个 batch 再退出。通常停止程序的时候，运行两次 kill -15 driver_pid 就可以停止掉程序。
"spark.streaming.backpressure.enabled":"true",
"spark.streaming.backpressure.initialRate":"1000000",
"spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition":"20000",

这三个参数用来限制消费 kafka 的速度。避免一次消费太多的数据，将程序搞垮掉。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/SpeakSoftlyLove/p/7726220.html