云小课｜MRS数据分析-通过Spark Streaming作业消费Kafka数据
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Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。
Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业消费Kafka数据。
https://pic1.zhimg.com/v2-44683716bf806ca946f1e9e6e5525e5c_b.jpg在本案例中，假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能。
本案例基本操作流程如下所示：
[*]创建MRS集群。
[*]准备应用程序。
[*]上传Jar包及源数据。
[*]运行作业并查看结果。
场景描述
Spark提供分析挖掘与迭代式内存计算能力， 适用以下场景：
[*]数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。
[*]迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。
[*]数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
[*]流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。
[*]查询分析（Query Analysis）：支持标准SQL查询分析，同时提供DSL（DataFrame）， 并支持多种外部输入。
当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。
Direct Streaming方式主要通过采用Direct API对数据进行处理。以Kafka Direct接口为例，与启动一个Receiver来连续不断地从Kafka中接收数据并写入到WAL中相比，Direct API简单地给出每个batch区间需要读取的偏移量位置。然后，每个batch的Job被运行，而对应偏移量的数据在Kafka中已准备好。这些偏移量信息也被可靠地存储在checkpoint文件中，应用失败重启时可以直接读取偏移量信息。
Direct Kafka接口数据传输
https://pic1.zhimg.com/v2-642d2938f4e27422825a6078fb561e80_b.jpg需要注意的是，Spark Streaming可以在失败后重新从Kafka中读取并处理数据段。然而，由于语义仅被处理一次，重新处理的结果和没有失败处理的结果是一致的。
因此，Direct API消除了需要使用WAL和Receivers的情况，且确保每个Kafka记录仅被接收一次，这种接收更加高效。使得Spark Streaming和Kafka可以很好地整合在一起。总体来说，这些特性使得流处理管道拥有高容错性、高效性及易用性，因此推荐使用Direct Streaming方式处理数据。
在一个Spark Streaming应用开始时（也就是Driver开始时），相关的StreamingContext（所有流功能的基础）使用SparkContext启动Receiver成为长驻运行任务。这些Receiver接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如图1-2所示：
数据传输生命周期
https://pic1.zhimg.com/v2-7902b7cceb0ce413fac4de701db56d1c_b.jpg
[*]接收数据（蓝色箭头）
Receiver将数据流分成一系列小块，存储到Executor内存中。另外，在启用预写日志（Write-ahead Log，简称WAL）以后，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志中。
[*]通知Driver（绿色箭头）
接收块中的元数据（Metadata）被发送到Driver的StreamingContext。这个元数据包括：
定位其在Executor内存中数据位置的块Reference ID。
若启用了WAL，还包括块数据在日志中的偏移信息。
[*]处理数据（红色箭头）
对每个批次的数据，StreamingContext使用Block信息产生RDD及其Job。StreamingContext通过运行任务处理Executor内存中的Block来执行Job。
[*]周期性地设置检查点（橙色箭头）
[*]为了容错的需要，StreamingContext会周期性地设置检查点，并保存到外部文件系统中。
华为云MapReduce服务提供了Spark服务多种场景下的样例工程，本案例对应示例场景的开发思路：
[*]接收Kafka中数据，生成相应DStream。
[*]对单词记录进行分类统计。
[*]计算结果，并进行打印。
步骤1：创建MRS集群
1、创建并购买一个包含有Spark2x、Kafka组件的MRS集群，详情请参见MRS用户指南的“购买自定义集群”。
说明：本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，集群未开启Kerberos认证。
2、集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群客户端，具体操作可参考MRS快速入门的“安装并使用集群客户端”。
例如客户端安装目录为“/opt/client”。
步骤2：准备应用程序
1、通过开源镜像站获取样例工程。
下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考MRS开发指南（普通版_3.x）的“通过开源镜像站获取样例工程”。
根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。
例如本章节场景对应示例为“SparkStreamingKafka010JavaExample”样例。
2、本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包，具体操作可参考考MRS开发指南（普通版_3.x）的Spark开发指南（普通模式）的“配置并导入样例工程”。
https://pic1.zhimg.com/v2-03999b1eff540fc7af44256322004934_b.jpg在本示例工程中，通过使用Streaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，关键代码片段如下：
public class StreamingExampleProducer {
public static void main(String[] args) throws IOException {
if (args.length < 2) {
printUsage();
}
String brokerList = args;
String topic = args;
String filePath = "/home/data/"; //源数据获取路径
Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList);
props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "DemoProducer");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
for (int m = 0; m < Integer.MAX_VALUE / 2; m++) {
File dir = new File(filePath);
File[] files = dir.listFiles();
if (files != null) {
for (File file : files) {
if (file.isDirectory()) {
System.out.println(file.getName() + "This is a directory!");
} else {
BufferedReader reader = null;
reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath + file.getName()));
String tempString = null;
while ((tempString = reader.readLine()) != null) {
// Blank line judgment
if (!tempString.isEmpty()) {
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic, tempString));
}
}
// make sure the streams are closed finally.
reader.close();
}
}
}
try {
Thread.sleep(3);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
private static void printUsage() {
System.out.println("Usage: {brokerList} {topic}");
}
}3、本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包。加载完毕后，执行package打包，获取打包后的Jar文件。
https://pic1.zhimg.com/v2-0e9f5dfe0f11f6549a3a6303d5babd34_b.jpg例如打包后的Jar文件为“SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar”。
步骤3：上传Jar包及源数据
1、准备向Kafka发送的源数据，例如如下的“input_data.txt”文件，将该文件上传到客户端节点的“/home/data”目录下。
ZhangSan
LiSi
WangwWU
Tom
Jemmmy
LinDa2、将编译后的Jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt”目录。
说明：如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HDFS中，再通过HDFS客户端使用hdfs dfs -get命令下载到客户端节点本地。
步骤4：运行作业并查看结果
1、使用root用户登录安装了集群客户端的节点。
cd /opt/client
source bigdata_env2、创建用于接收数据的Kafka Topic。
kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka --replication-factor 2 --partitions 3 --topic topic名称quorumpeer实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，默认为2181。
例如执行以下命令：
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka --replication-factor 2 --partitions 2 --topic sparkkafka返回结果如下：
Created topic sparkkafka.3、Topic创建成功后，运行程序向Kafka发送数据。
java -cp /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer Broker实例IP地址:Kafka连接端口 topic名称Kafka Broker实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > Kafka > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。Broker端口号可通过Kafka服务配置参数“port”查询，默认为9092。
例如执行以下命令：
java -cp /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer 192.168.0.131:9092 sparkkafka返回结果如下：...
transactional.id = null
value.serializer = class org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
2022-06-08 15:43:42 INFOAppInfoParser:117 - Kafka version: xxx
2022-06-08 15:43:42 INFOAppInfoParser:118 - Kafka commitId: xxx
2022-06-08 15:43:42 INFOAppInfoParser:119 - Kafka startTimeMs: xxx
2022-06-08 15:43:42 INFOMetadata:259 - Cluster ID: d54RYHthSUishVb6nTHP0A4、重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，读取Kafka Topic中的数据。
cd /opt/client/Spark2x/spark
source bigdata_env
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar <checkpointDir> <brokers> <topic> <batchTime>指应用程序结果备份到HDFS的路径，自行指定即可，例如“/tmp”。
指获取元数据的Kafka地址，格式为“Broker实例IP地址:Kafka连接端口”。
指读取Kafka上的topic名称。
指Streaming分批的处理间隔，例如设置为“5”。
例如执行以下命令：
cd /opt/client/Spark2x/spark
source bigdata_env
bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --jars $(files=($SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*.jar); IFS=,; echo "${files[*]}") --class com.huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount /opt/SparkStreamingKafka010JavaExample-1.0.jar /tmp 192.168.0.131:9092 sparkkafka 5程序运行后，可查看到Kafka中数据的统计结果：
....
-------------------------------------------
Time: 1654674380000 ms
-------------------------------------------
(ZhangSan,6)
(Tom,6)
(LinDa,6)
(WangwWU,6)
(LiSi,6)
(Jemmmy,6)
-------------------------------------------
Time: 1654674385000 ms
-------------------------------------------
(ZhangSan,717)
(Tom,717)
(LinDa,717)
(WangwWU,717)
(LiSi,717)
(Jemmmy,717)
-------------------------------------------
Time: 1654674390000 ms
-------------------------------------------
(ZhangSan,2326)
(Tom,2326)
(LinDa,2326)
(WangwWU,2326)
(LiSi,2326)
(Jemmmy,2326)
...5、登录FusionInsight Manager界面，单击“集群 > 服务 > Spark2x”。
6、在服务概览页面点击Spark WebUI后的链接地址，可进入History Server页面。
单击待查看的App ID，您可以查看Spark Streaming作业的状态。
https://pic2.zhimg.com/v2-f56216f42e9e8cc3790229815be3a065_b.jpg----结束
好了，本期云小课就介绍到这里，快去体验MapReduce(MRS)更多功能吧！猛戳这里
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