[大数据]连载No17之Kafka搭建+SparkStreaming整合Kafka

本次总结图如下

Kafka
特点：
1、分布式流平台，零拷贝，依赖zookeper，保存每一个消费者偏移量，kafka集群中一些元素（topic，partitions）
2、主从建构，需要每一个节点启动kafka进程，主(leader)是在集群启动后选举出来的，不是用户选择的，类似zookeper

概念：
broker:每个节点
producer:消息生产者
consumer：消息消费者
topic：主题，有多个partition，分布式

搭建步骤
1、安装包 kafka_2.10-0.8.2.2.tgz 解压
2 vim kafk/config/server.properties
broker.id=0 （节点）
broker.id=1
broker.id=2
log.dirs=/data/kafka #kafka存放数据目录
auto.leader.rebalance.enable=true #开起kafka的leader进程机制
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181 #zookeeper地址
3、复制kafka到各个节点，各个节点启动kafka
./bin/kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties #daemon后台启动
4、验证、创建topic
./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181 --topic kafka_new --partitions 3 --replication-factor 3
#partitions：创建topic有几个ppartition
#replication-factor :每一个partion有几个副本（备份）
5、查看topic
./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181
6、topic生产数据
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092,node2:9092,node3:9092 --topic kafka_new
7、消费数据
./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181 --topic kafka_new
#默认消费启动consumer后产生的数据，如果要消费从头消费数据，需指定 --from-beginning
#消费连接端口2181，是因为zookeeper保存消费数据偏移量，保存消费者上一次消费位置

SparkStreaming+Kafka整合的两种方式
1、receiver(接受者模式,由kafka推送数据)
缺点：并不能一次的恰好处理一次事物
流程如图下
[大数据]连载No17之Kafka搭建+SparkStreaming整合Kafka

2、Direct【常用，推荐】（直连kafka）
特点、不需要跟新偏移量，有sparkstreaming自己维护，不依赖zookeeper
优势
a、消费偏移量有sparkingstreaming自己来维护，数据处理成功就跟新偏移量，处理失败就从kafka从新拉数据，恰好一次的事物处理的比较好，
b、每隔一段时间发送task到executo中去请求执行
流程图
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代码：
接受者模式

        /**
         * 【接受者模式】
         */

        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("SparkStreamingOnKafkaReceiver")
                .setMaster("local[2]")
                /**
                 *设置预写日志，防止更鞋zookeeper偏移量后，executor或者dirver挂掉，导致数据没有执行
                 */
                .set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true");
//          .set("spark.streaming.concurrentJobs", "10");


        JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
        //在这里不只是能够设置本地目录，也可以设置成HDFS上的一个目录
        jsc.checkpoint("d://receivedata0731");

        /**
         * 1、KafkaUtils.createStream 使用五个参数的方法，设置receiver的存储级别
         * 2、在java里面使用多个receiver，需要将JavaPairReceiverInputDStream转换成javaDstream使用toJavaDstream
         *  val numStreams = 5
         val kafkaStreams = (1 to numStreams).map { i => KafkaUtils.createStream(...) }
         val unifiedStream = streamingContext.union(kafkaStreams)
         *
         */
        Map<String, Integer> topicConsumerConcurrency = new HashMap<String, Integer>();
        topicConsumerConcurrency.put("dingzheng", 1);
        JavaPairReceiverInputDStream<String,String> lines = KafkaUtils.createStream(jsc,
                "192.168.126.111:2181,192.168.126.112:2181,192.168.126.113:2181", "MyFirstConsumerGroup", topicConsumerConcurrency, StorageLevel.MEMORY_ONLY());


        //处理。。。

直连模式

        /**
         * 直连模式
         */
        SparkConf confd = new SparkConf().
                setAppName("SparkStreamingOnKafkaDirected");
        /**
         * 直连模式不需要额外开启进程，监听kafka推送过来的数据，
         * 而是每隔一段时间去请求数据
         */
//          .setMaster("local[1]");

        JavaStreamingContext jscd = new JavaStreamingContext(confd, Durations.seconds(10));
//    jsc.checkpoint("d:/checkpointdddd");

        Map<String, String> kafkaParameters = new HashMap<String, String>();
        /**
         * kafkaurl，直接连kafka，当做一个存储集群了
         */
        kafkaParameters.put("metadata.broker.list", "192.168.126.111:9092,192.168.126.112:9092,192.168.126.113:9092");

        HashSet<String> topics = new HashSet<String>();
        topics.add("dingzheng");
        JavaPairInputDStream<String,String> linesd = KafkaUtils.createDirectStream(jscd,
                String.class,
                String.class,
                StringDecoder.class,
                StringDecoder.class,
                kafkaParameters,
                topics);

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