关于spark-streaming:第十篇SparkStreaming手动维护Kafka-Offset的几种方式

Spark Streaming No Receivers 形式的 createDirectStream 办法不应用接收器，而是创立输出流间接从 Kafka 集群节点拉取音讯。输出流保障每个音讯从 Kafka 集群拉取当前只齐全转换一次，保障语义一致性。然而当作业产生故障或重启时，要保障从以后的生产位点去解决数据 (即 Exactly Once 语义)，单纯的依附 SparkStreaming 自身的机制是不太现实的，生产环境中通常借助手动治理 offset 的形式来保护 kafka 的生产位点。本文分享将介绍如何手动治理 Kafka 的 Offset，心愿对你有所帮忙。本文次要包含以下内容：

• 如何应用 MySQL 治理 Kafka 的 Offset
• 如何应用 Redis 治理 Kafka 的 OffSet

如何应用 MySQL 治理 Kafka 的 Offset

咱们能够从 Spark Streaming 应用程序中编写代码来手动治理 Kafka 偏移量，偏移量能够从每一批流解决中生成的 RDDS 偏移量来获取，获取形式为：

KafkaUtils.createDirectStream(...).foreachRDD { rdd =>
// 获取偏移量
val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
 ...
  }

当获取到偏移量之后，能够将将其保留到内部存储设备中 (MySQL、Redis、Zookeeper、HBase 等)。

应用案例代码

• MySQL 中用于保留偏移量的表

CREATE TABLE `topic_par_group_offset` (`topic` varchar(255) NOT NULL,
  `partition` int(11) NOT NULL,
  `groupid` varchar(255) NOT NULL,
  `offset` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`topic`,`partition`,`groupid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

• 常量配置类:ConfigConstants

object ConfigConstants {
  // Kafka 配置
  val kafkaBrokers = "kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092"
  val groupId = "group_test"
  val kafkaTopics = "test"
  val batchInterval = Seconds(5)
  val streamingStorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
  val kafkaKeySer = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"
  val kafkaValueSer = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"
  val sparkSerializer = "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"
  val batchSize = 16384
  val lingerMs = 1
  val bufferMemory = 33554432
  // MySQL 配置
  val user = "root"
  val password = "123qwe"
  val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/kafka_offset"
  val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
  // 检查点配置
  val checkpointDir = "file:///e:/checkpoint"
  val checkpointInterval = Seconds(10)
  // Redis 配置
  val redisAddress = "192.168.10.203"
  val redisPort = 6379
  val redisAuth = "123qwe"
  val redisTimeout = 3000
}

• JDBC 连贯工具类:JDBCConnPool

object JDBCConnPool {val log: Logger = Logger.getLogger(JDBCConnPool.getClass)
  var dataSource: BasicDataSource = null
  /**
    * 创立数据源
    *
    * @return
    */
  def getDataSource(): BasicDataSource = {if (dataSource == null) {dataSource = new BasicDataSource()
      dataSource.setDriverClassName(ConfigConstants.driver)
      dataSource.setUrl(ConfigConstants.url)
      dataSource.setUsername(ConfigConstants.user)
      dataSource.setPassword(ConfigConstants.password)
      dataSource.setMaxTotal(50)
      dataSource.setInitialSize(3)
      dataSource.setMinIdle(3)
      dataSource.setMaxIdle(10)
      dataSource.setMaxWaitMillis(2 * 10000)
      dataSource.setRemoveAbandonedTimeout(180)
      dataSource.setRemoveAbandonedOnBorrow(true)
      dataSource.setRemoveAbandonedOnMaintenance(true)
      dataSource.setTestOnReturn(true)
      dataSource.setTestOnBorrow(true)
    }
    return dataSource
  }
  /**
    * 开释数据源
    */
  def closeDataSource() = {if (dataSource != null) {dataSource.close()
    }
  }
  /**
    * 获取数据库连贯
    *
    * @return
    */
  def getConnection(): Connection = {
    var conn: Connection = null
    try {if (dataSource != null) {conn = dataSource.getConnection()
      } else {conn = getDataSource().getConnection()}
    } catch {
      case e: Exception =>
        log.error(e.getMessage(), e)
    }
    conn
  }

  /**
    * 敞开连贯
    */
 def closeConnection (ps:PreparedStatement , conn:Connection) {if (ps != null) {
      try {ps.close();
      } catch  {
        case e:Exception =>
          log.error("预编译 SQL 语句对象 PreparedStatement 敞开异样！" + e.getMessage(), e);
      }
    }
    if (conn != null) {
      try {conn.close();
      } catch  {
        case e:Exception =>
        log.error("敞开连贯对象 Connection 异样！" + e.getMessage(), e);
      }
    }
  }
}

• Kafka 生产者：KafkaProducerTest

object KafkaProducerTest {def main(args: Array[String]): Unit = {val  props : Properties = new Properties()
    props.put("bootstrap.servers", ConfigConstants.kafkaBrokers)
    props.put("batch.size", ConfigConstants.batchSize.asInstanceOf[Integer])
    props.put("linger.ms", ConfigConstants.lingerMs.asInstanceOf[Integer])
    props.put("buffer.memory", ConfigConstants.bufferMemory.asInstanceOf[Integer])
    props.put("key.serializer",ConfigConstants.kafkaKeySer)
    props.put("value.serializer", ConfigConstants.kafkaValueSer)
   val  producer :  Producer[String, String] = new KafkaProducer[String, String](props)
    val startTime : Long  = System.currentTimeMillis()
    for (i <- 1 to 100) {producer.send(new ProducerRecord[String, String](ConfigConstants.kafkaTopics, "Spark", Integer.toString(i)))
    }
  println("耗费工夫：" + (System.currentTimeMillis() - startTime))
    producer.close()}
}

• 读取和保留 Offset：

该对象的作用是从外部设备中读取和写入 Offset，包含 MySQL 和 Redis

object OffsetReadAndSave {

  /**
    * 从 MySQL 中获取偏移量
    *
    * @param groupid
    * @param topic
    * @return
    */

  def getOffsetMap(groupid: String, topic: String): mutable.Map[TopicPartition, Long] = {val conn = JDBCConnPool.getConnection()
    val selectSql = "select * from topic_par_group_offset where groupid = ? and topic = ?"
    val ppst = conn.prepareStatement(selectSql)
    ppst.setString(1, groupid)
    ppst.setString(2, topic)

    val result: ResultSet = ppst.executeQuery()

    // 主题分区偏移量
    val topicPartitionOffset = mutable.Map[TopicPartition, Long]()

    while (result.next()) {val topicPartition: TopicPartition = new TopicPartition(result.getString("topic"), result.getInt("partition"))

      topicPartitionOffset += (topicPartition -> result.getLong("offset"))
    }

    JDBCConnPool.closeConnection(ppst, conn)
    topicPartitionOffset
  }

  /**
    * 从 Redis 中获取偏移量
    *
    * @param groupid
    * @param topic
    * @return
    */
  def getOffsetFromRedis(groupid: String, topic: String): Map[TopicPartition, Long] = {val jedis: Jedis = JedisConnPool.getConnection()
    var offsets = mutable.Map[TopicPartition, Long]()

    val key = s"${topic}_${groupid}"
    val fields : java.util.Map[String, String] = jedis.hgetAll(key)
    for (partition <- JavaConversions.mapAsScalaMap(fields)) {offsets.put(new TopicPartition(topic, partition._1.toInt), partition._2.toLong)
    }

    offsets.toMap

  }
  /**
    * 将偏移量写入 MySQL
    *
    * @param groupid     消费者组 ID
    * @param offsetRange 音讯偏移量范畴
    */

  def saveOffsetRanges(groupid: String, offsetRange: Array[OffsetRange]) = {val conn = JDBCConnPool.getConnection()
    val insertSql = "replace into topic_par_group_offset(`topic`, `partition`, `groupid`, `offset`) values(?,?,?,?)"
    val ppst = conn.prepareStatement(insertSql)

    for (offset <- offsetRange) {ppst.setString(1, offset.topic)
      ppst.setInt(2, offset.partition)
      ppst.setString(3, groupid)
      ppst.setLong(4, offset.untilOffset)
      ppst.executeUpdate()}
    JDBCConnPool.closeConnection(ppst, conn)

  }
  /**
    * 将偏移量保留到 Redis 中
    * @param groupid
    * @param offsetRange
    */
  def saveOffsetToRedis(groupid: String, offsetRange: Array[OffsetRange]) = {val jedis :Jedis = JedisConnPool.getConnection()
    for(offsetRange<-offsetRange){
      val topic=offsetRange.topic
      val partition=offsetRange.partition
      val offset=offsetRange.untilOffset
      // key 为 topic_groupid,field 为 partition，value 为 offset
      jedis.hset(s"${topic}_${groupid}",partition.toString,offset.toString)
    }
  }
}

• 业务解决类

该对象是业务解决逻辑，次要是生产 Kafka 数据，再解决之后进行手动将偏移量保留到 MySQL 中。在启动程序时，会判断内部存储设备中是否存在偏移量，如果是首次启动则从最后的生产位点生产，如果存在 Offset，则从以后的 Offset 去生产。

察看景象：当首次启动时会从头生产数据，手动进行程序，而后再次启动，会发现会从以后提交的偏移量生产数据。

object ManualCommitOffset {def main(args: Array[String]): Unit = {

    val brokers = ConfigConstants.kafkaBrokers
    val groupId = ConfigConstants.groupId
    val topics = ConfigConstants.kafkaTopics
    val batchInterval = ConfigConstants.batchInterval

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName(ManualCommitOffset.getClass.getSimpleName)
      .setMaster("local[1]")
      .set("spark.serializer",ConfigConstants.sparkSerializer)

    val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
    // 必须开启 checkpoint, 否则会报错
    ssc.checkpoint(ConfigConstants.checkpointDir)

    ssc.sparkContext.setLogLevel("OFF")
    // 应用 broker 和 topic 创立 direct kafka stream
    val topicSet = topics.split(" ").toSet

    // kafka 连贯参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers,
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId,
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean),
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )


    // 从 MySQL 中读取该主题对应的消费者组的分区偏移量
    val offsetMap = OffsetReadAndSave.getOffsetMap(groupId, topics)
    var inputDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null

    // 如果 MySQL 中曾经存在了偏移量, 则应该从该偏移量处开始生产
    if (offsetMap.size > 0) {println("存在偏移量，从该偏移量处进行生产！！")

      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams, offsetMap))

    } else {
      // 如果 MySQL 中没有存在了偏移量，从最早开始生产
      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams))

    }
    // checkpoint 工夫距离，必须是 batchInterval 的整数倍
    inputDStream.checkpoint(ConfigConstants.checkpointInterval)

    // 保留 batch 的 offset
    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
    // 获取以后 DS 的音讯偏移量
    val transformDS = inputDStream.transform { rdd =>
      // 获取 offset
      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      rdd
    }


    /**
      * 状态更新函数
      * @param newValues: 新的 value 值
      * @param stateValue：状态值
      * @return
      */
    def updateFunc(newValues: Seq[Int], stateValue: Option[Int]): Option[Int] = {var oldvalue = stateValue.getOrElse(0) // 获取状态值
      // 遍历以后数据，并更新状态
      for (newValue <- newValues) {oldvalue += newValue}
      // 返回最新的状态
      Option(oldvalue)
    }
    // 业务逻辑解决
    // 该示例统计音讯 key 的个数，用于查看是否是从曾经提交的偏移量生产数据
    transformDS.map(meg => ("spark", meg.value().toInt)).updateStateByKey(updateFunc).print()

    // 打印偏移量和数据信息，察看输入的后果
    transformDS.foreachRDD {(rdd, time) =>
      // 遍历打印该 RDD 数据
      rdd.foreach { record =>
        println(s"key=${record.key()},value=${record.value()},partition=${record.partition()},offset=${record.offset()}")
      }
      // 打印生产偏移量信息
      for (o <- offsetRanges) {println(s"topic=${o.topic},partition=${o.partition},fromOffset=${o.fromOffset},untilOffset=${o.untilOffset},time=${time}")

      }

      // 将偏移量保留到到 MySQL 中
      OffsetReadAndSave.saveOffsetRanges(groupId, offsetRanges)
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()}
}

如何应用 Redis 治理 Kafka 的 OffSet

• Redis 连贯类

object JedisConnPool {
  val config = new JedisPoolConfig
  // 最大连接数
  config.setMaxTotal(60)
  // 最大闲暇连接数
  config.setMaxIdle(10)
  config.setTestOnBorrow(true)

  // 服务器 ip
  val redisAddress :String = ConfigConstants.redisAddress.toString
  // 端口号
  val redisPort:Int = ConfigConstants.redisPort.toInt
  // 拜访明码
  val redisAuth :String = ConfigConstants.redisAuth.toString
  // 期待可用连贯的最大工夫
  val redisTimeout:Int = ConfigConstants.redisTimeout.toInt

  val pool = new JedisPool(config,redisAddress,redisPort,redisTimeout,redisAuth)

  def getConnection():Jedis = {pool.getResource}

}

• 业务逻辑解决

该对象与下面的根本相似，只不过应用的是 Redis 来进行存储 Offset，存储到 Redis 的数据类型是 Hash，根本格局为：[key field value] -> [topic_groupid partition offset]，即 key 为 topic_groupid,field 为 partition，value 为 offset。

object ManualCommitOffsetToRedis {def main(args: Array[String]): Unit = {

    val brokers = ConfigConstants.kafkaBrokers
    val groupId = ConfigConstants.groupId
    val topics = ConfigConstants.kafkaTopics
    val batchInterval = ConfigConstants.batchInterval

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName(ManualCommitOffset.getClass.getSimpleName)
      .setMaster("local[1]")
      .set("spark.serializer", ConfigConstants.sparkSerializer)


    val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
    // 必须开启 checkpoint, 否则会报错
    ssc.checkpoint(ConfigConstants.checkpointDir)

    ssc.sparkContext.setLogLevel("OFF")
    // 应用 broker 和 topic 创立 direct kafka stream
    val topicSet = topics.split(" ").toSet

    // kafka 连贯参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers,
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId,
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean),
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )


    // 从 Redis 中读取该主题对应的消费者组的分区偏移量
    val offsetMap = OffsetReadAndSave.getOffsetFromRedis(groupId, topics)
    var inputDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null

    // 如果 Redis 中曾经存在了偏移量, 则应该从该偏移量处开始生产
    if (offsetMap.size > 0) {println("存在偏移量，从该偏移量处进行生产！！")

      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams, offsetMap))

    } else {
      // 如果 Redis 中没有存在了偏移量，从最早开始生产
      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams))

    }
    // checkpoint 工夫距离，必须是 batchInterval 的整数倍
    inputDStream.checkpoint(ConfigConstants.checkpointInterval)

    // 保留 batch 的 offset
    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
    // 获取以后 DS 的音讯偏移量
    val transformDS = inputDStream.transform { rdd =>
      // 获取 offset
      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      rdd
    }


    /**
      * 状态更新函数
      *
      * @param newValues  : 新的 value 值
      * @param stateValue：状态值
      * @return
      */
    def updateFunc(newValues: Seq[Int], stateValue: Option[Int]): Option[Int] = {var oldvalue = stateValue.getOrElse(0) // 获取状态值
      // 遍历以后数据，并更新状态
      for (newValue <- newValues) {oldvalue += newValue}
      // 返回最新的状态
      Option(oldvalue)
    }
    // 业务逻辑解决
    // 该示例统计音讯 key 的个数，用于查看是否是从曾经提交的偏移量生产数据
    transformDS.map(meg => ("spark", meg.value().toInt)).updateStateByKey(updateFunc).print()

    // 打印偏移量和数据信息，察看输入的后果
    transformDS.foreachRDD {(rdd, time) =>
      // 遍历打印该 RDD 数据
      rdd.foreach { record =>
        println(s"key=${record.key()},value=${record.value()},partition=${record.partition()},offset=${record.offset()}")
      }
      // 打印生产偏移量信息
      for (o <- offsetRanges) {println(s"topic=${o.topic},partition=${o.partition},fromOffset=${o.fromOffset},untilOffset=${o.untilOffset},time=${time}")

      }

      // 将偏移量保留到到 Redis 中
      OffsetReadAndSave.saveOffsetToRedis(groupId, offsetRanges)
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()}

}

总结

本文介绍了如何应用内部存储设备来保留 Kafka 的生产位点，通过具体的代码示例阐明了应用 MySQL 和 Redis 治理生产位点的形式。当然，内部存储设备很多，用户也能够应用其余的存储设备进行治理 Offset，比方 Zookeeper 和 HBase 等，其根本解决思路都十分相似。

Spark Streaming No Receivers 形式的 createDirectStream 办法不应用接收器，而是创立输出流间接从 Kafka 集群节点拉取音讯。输出流保障每个音讯从 Kafka 集群拉取当前只齐全转换一次，保障语义一致性。然而当作业产生故障或重启时，要保障从以后的生产位点去解决数据 (即 Exactly Once 语义)，单纯的依附 SparkStreaming 自身的机制是不太现实的，生产环境中通常借助手动治理 offset 的形式来保护 kafka 的生产位点。本文分享将介绍如何手动治理 Kafka 的 Offset，心愿对你有所帮忙。本文次要包含以下内容：

• 如何应用 MySQL 治理 Kafka 的 Offset
• 如何应用 Redis 治理 Kafka 的 OffSet

如何应用 MySQL 治理 Kafka 的 Offset

咱们能够从 Spark Streaming 应用程序中编写代码来手动治理 Kafka 偏移量，偏移量能够从每一批流解决中生成的 RDDS 偏移量来获取，获取形式为：

KafkaUtils.createDirectStream(...).foreachRDD { rdd =>
// 获取偏移量
val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
 ...
  }

当获取到偏移量之后，能够将将其保留到内部存储设备中 (MySQL、Redis、Zookeeper、HBase 等)。

应用案例代码

• MySQL 中用于保留偏移量的表

CREATE TABLE `topic_par_group_offset` (`topic` varchar(255) NOT NULL,
  `partition` int(11) NOT NULL,
  `groupid` varchar(255) NOT NULL,
  `offset` bigint(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`topic`,`partition`,`groupid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

• 常量配置类:ConfigConstants

object ConfigConstants {
  // Kafka 配置
  val kafkaBrokers = "kms-2:9092,kms-3:9092,kms-4:9092"
  val groupId = "group_test"
  val kafkaTopics = "test"
  val batchInterval = Seconds(5)
  val streamingStorageLevel = StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2
  val kafkaKeySer = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"
  val kafkaValueSer = "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"
  val sparkSerializer = "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"
  val batchSize = 16384
  val lingerMs = 1
  val bufferMemory = 33554432
  // MySQL 配置
  val user = "root"
  val password = "123qwe"
  val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/kafka_offset"
  val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
  // 检查点配置
  val checkpointDir = "file:///e:/checkpoint"
  val checkpointInterval = Seconds(10)
  // Redis 配置
  val redisAddress = "192.168.10.203"
  val redisPort = 6379
  val redisAuth = "123qwe"
  val redisTimeout = 3000
}

• JDBC 连贯工具类:JDBCConnPool

object JDBCConnPool {val log: Logger = Logger.getLogger(JDBCConnPool.getClass)
  var dataSource: BasicDataSource = null
  /**
    * 创立数据源
    *
    * @return
    */
  def getDataSource(): BasicDataSource = {if (dataSource == null) {dataSource = new BasicDataSource()
      dataSource.setDriverClassName(ConfigConstants.driver)
      dataSource.setUrl(ConfigConstants.url)
      dataSource.setUsername(ConfigConstants.user)
      dataSource.setPassword(ConfigConstants.password)
      dataSource.setMaxTotal(50)
      dataSource.setInitialSize(3)
      dataSource.setMinIdle(3)
      dataSource.setMaxIdle(10)
      dataSource.setMaxWaitMillis(2 * 10000)
      dataSource.setRemoveAbandonedTimeout(180)
      dataSource.setRemoveAbandonedOnBorrow(true)
      dataSource.setRemoveAbandonedOnMaintenance(true)
      dataSource.setTestOnReturn(true)
      dataSource.setTestOnBorrow(true)
    }
    return dataSource
  }
  /**
    * 开释数据源
    */
  def closeDataSource() = {if (dataSource != null) {dataSource.close()
    }
  }
  /**
    * 获取数据库连贯
    *
    * @return
    */
  def getConnection(): Connection = {
    var conn: Connection = null
    try {if (dataSource != null) {conn = dataSource.getConnection()
      } else {conn = getDataSource().getConnection()}
    } catch {
      case e: Exception =>
        log.error(e.getMessage(), e)
    }
    conn
  }

  /**
    * 敞开连贯
    */
 def closeConnection (ps:PreparedStatement , conn:Connection) {if (ps != null) {
      try {ps.close();
      } catch  {
        case e:Exception =>
          log.error("预编译 SQL 语句对象 PreparedStatement 敞开异样！" + e.getMessage(), e);
      }
    }
    if (conn != null) {
      try {conn.close();
      } catch  {
        case e:Exception =>
        log.error("敞开连贯对象 Connection 异样！" + e.getMessage(), e);
      }
    }
  }
}

• Kafka 生产者：KafkaProducerTest

object KafkaProducerTest {def main(args: Array[String]): Unit = {val  props : Properties = new Properties()
    props.put("bootstrap.servers", ConfigConstants.kafkaBrokers)
    props.put("batch.size", ConfigConstants.batchSize.asInstanceOf[Integer])
    props.put("linger.ms", ConfigConstants.lingerMs.asInstanceOf[Integer])
    props.put("buffer.memory", ConfigConstants.bufferMemory.asInstanceOf[Integer])
    props.put("key.serializer",ConfigConstants.kafkaKeySer)
    props.put("value.serializer", ConfigConstants.kafkaValueSer)
   val  producer :  Producer[String, String] = new KafkaProducer[String, String](props)
    val startTime : Long  = System.currentTimeMillis()
    for (i <- 1 to 100) {producer.send(new ProducerRecord[String, String](ConfigConstants.kafkaTopics, "Spark", Integer.toString(i)))
    }
  println("耗费工夫：" + (System.currentTimeMillis() - startTime))
    producer.close()}
}

• 读取和保留 Offset：

该对象的作用是从外部设备中读取和写入 Offset，包含 MySQL 和 Redis

object OffsetReadAndSave {

  /**
    * 从 MySQL 中获取偏移量
    *
    * @param groupid
    * @param topic
    * @return
    */

  def getOffsetMap(groupid: String, topic: String): mutable.Map[TopicPartition, Long] = {val conn = JDBCConnPool.getConnection()
    val selectSql = "select * from topic_par_group_offset where groupid = ? and topic = ?"
    val ppst = conn.prepareStatement(selectSql)
    ppst.setString(1, groupid)
    ppst.setString(2, topic)

    val result: ResultSet = ppst.executeQuery()

    // 主题分区偏移量
    val topicPartitionOffset = mutable.Map[TopicPartition, Long]()

    while (result.next()) {val topicPartition: TopicPartition = new TopicPartition(result.getString("topic"), result.getInt("partition"))

      topicPartitionOffset += (topicPartition -> result.getLong("offset"))
    }

    JDBCConnPool.closeConnection(ppst, conn)
    topicPartitionOffset
  }

  /**
    * 从 Redis 中获取偏移量
    *
    * @param groupid
    * @param topic
    * @return
    */
  def getOffsetFromRedis(groupid: String, topic: String): Map[TopicPartition, Long] = {val jedis: Jedis = JedisConnPool.getConnection()
    var offsets = mutable.Map[TopicPartition, Long]()

    val key = s"${topic}_${groupid}"
    val fields : java.util.Map[String, String] = jedis.hgetAll(key)
    for (partition <- JavaConversions.mapAsScalaMap(fields)) {offsets.put(new TopicPartition(topic, partition._1.toInt), partition._2.toLong)
    }

    offsets.toMap

  }
  /**
    * 将偏移量写入 MySQL
    *
    * @param groupid     消费者组 ID
    * @param offsetRange 音讯偏移量范畴
    */

  def saveOffsetRanges(groupid: String, offsetRange: Array[OffsetRange]) = {val conn = JDBCConnPool.getConnection()
    val insertSql = "replace into topic_par_group_offset(`topic`, `partition`, `groupid`, `offset`) values(?,?,?,?)"
    val ppst = conn.prepareStatement(insertSql)

    for (offset <- offsetRange) {ppst.setString(1, offset.topic)
      ppst.setInt(2, offset.partition)
      ppst.setString(3, groupid)
      ppst.setLong(4, offset.untilOffset)
      ppst.executeUpdate()}
    JDBCConnPool.closeConnection(ppst, conn)

  }
  /**
    * 将偏移量保留到 Redis 中
    * @param groupid
    * @param offsetRange
    */
  def saveOffsetToRedis(groupid: String, offsetRange: Array[OffsetRange]) = {val jedis :Jedis = JedisConnPool.getConnection()
    for(offsetRange<-offsetRange){
      val topic=offsetRange.topic
      val partition=offsetRange.partition
      val offset=offsetRange.untilOffset
      // key 为 topic_groupid,field 为 partition，value 为 offset
      jedis.hset(s"${topic}_${groupid}",partition.toString,offset.toString)
    }
  }
}

• 业务解决类

该对象是业务解决逻辑，次要是生产 Kafka 数据，再解决之后进行手动将偏移量保留到 MySQL 中。在启动程序时，会判断内部存储设备中是否存在偏移量，如果是首次启动则从最后的生产位点生产，如果存在 Offset，则从以后的 Offset 去生产。

察看景象：当首次启动时会从头生产数据，手动进行程序，而后再次启动，会发现会从以后提交的偏移量生产数据。

object ManualCommitOffset {def main(args: Array[String]): Unit = {

    val brokers = ConfigConstants.kafkaBrokers
    val groupId = ConfigConstants.groupId
    val topics = ConfigConstants.kafkaTopics
    val batchInterval = ConfigConstants.batchInterval

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName(ManualCommitOffset.getClass.getSimpleName)
      .setMaster("local[1]")
      .set("spark.serializer",ConfigConstants.sparkSerializer)

    val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
    // 必须开启 checkpoint, 否则会报错
    ssc.checkpoint(ConfigConstants.checkpointDir)

    ssc.sparkContext.setLogLevel("OFF")
    // 应用 broker 和 topic 创立 direct kafka stream
    val topicSet = topics.split(" ").toSet

    // kafka 连贯参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers,
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId,
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean),
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )


    // 从 MySQL 中读取该主题对应的消费者组的分区偏移量
    val offsetMap = OffsetReadAndSave.getOffsetMap(groupId, topics)
    var inputDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null

    // 如果 MySQL 中曾经存在了偏移量, 则应该从该偏移量处开始生产
    if (offsetMap.size > 0) {println("存在偏移量，从该偏移量处进行生产！！")

      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams, offsetMap))

    } else {
      // 如果 MySQL 中没有存在了偏移量，从最早开始生产
      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams))

    }
    // checkpoint 工夫距离，必须是 batchInterval 的整数倍
    inputDStream.checkpoint(ConfigConstants.checkpointInterval)

    // 保留 batch 的 offset
    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
    // 获取以后 DS 的音讯偏移量
    val transformDS = inputDStream.transform { rdd =>
      // 获取 offset
      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      rdd
    }


    /**
      * 状态更新函数
      * @param newValues: 新的 value 值
      * @param stateValue：状态值
      * @return
      */
    def updateFunc(newValues: Seq[Int], stateValue: Option[Int]): Option[Int] = {var oldvalue = stateValue.getOrElse(0) // 获取状态值
      // 遍历以后数据，并更新状态
      for (newValue <- newValues) {oldvalue += newValue}
      // 返回最新的状态
      Option(oldvalue)
    }
    // 业务逻辑解决
    // 该示例统计音讯 key 的个数，用于查看是否是从曾经提交的偏移量生产数据
    transformDS.map(meg => ("spark", meg.value().toInt)).updateStateByKey(updateFunc).print()

    // 打印偏移量和数据信息，察看输入的后果
    transformDS.foreachRDD {(rdd, time) =>
      // 遍历打印该 RDD 数据
      rdd.foreach { record =>
        println(s"key=${record.key()},value=${record.value()},partition=${record.partition()},offset=${record.offset()}")
      }
      // 打印生产偏移量信息
      for (o <- offsetRanges) {println(s"topic=${o.topic},partition=${o.partition},fromOffset=${o.fromOffset},untilOffset=${o.untilOffset},time=${time}")

      }

      // 将偏移量保留到到 MySQL 中
      OffsetReadAndSave.saveOffsetRanges(groupId, offsetRanges)
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()}
}

如何应用 Redis 治理 Kafka 的 OffSet

• Redis 连贯类

object JedisConnPool {
  val config = new JedisPoolConfig
  // 最大连接数
  config.setMaxTotal(60)
  // 最大闲暇连接数
  config.setMaxIdle(10)
  config.setTestOnBorrow(true)

  // 服务器 ip
  val redisAddress :String = ConfigConstants.redisAddress.toString
  // 端口号
  val redisPort:Int = ConfigConstants.redisPort.toInt
  // 拜访明码
  val redisAuth :String = ConfigConstants.redisAuth.toString
  // 期待可用连贯的最大工夫
  val redisTimeout:Int = ConfigConstants.redisTimeout.toInt

  val pool = new JedisPool(config,redisAddress,redisPort,redisTimeout,redisAuth)

  def getConnection():Jedis = {pool.getResource}

}

• 业务逻辑解决

该对象与下面的根本相似，只不过应用的是 Redis 来进行存储 Offset，存储到 Redis 的数据类型是 Hash，根本格局为：[key field value] -> [topic_groupid partition offset]，即 key 为 topic_groupid,field 为 partition，value 为 offset。

object ManualCommitOffsetToRedis {def main(args: Array[String]): Unit = {

    val brokers = ConfigConstants.kafkaBrokers
    val groupId = ConfigConstants.groupId
    val topics = ConfigConstants.kafkaTopics
    val batchInterval = ConfigConstants.batchInterval

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName(ManualCommitOffset.getClass.getSimpleName)
      .setMaster("local[1]")
      .set("spark.serializer", ConfigConstants.sparkSerializer)


    val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
    // 必须开启 checkpoint, 否则会报错
    ssc.checkpoint(ConfigConstants.checkpointDir)

    ssc.sparkContext.setLogLevel("OFF")
    // 应用 broker 和 topic 创立 direct kafka stream
    val topicSet = topics.split(" ").toSet

    // kafka 连贯参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> brokers,
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> groupId,
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> (false: java.lang.Boolean),
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )


    // 从 Redis 中读取该主题对应的消费者组的分区偏移量
    val offsetMap = OffsetReadAndSave.getOffsetFromRedis(groupId, topics)
    var inputDStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null

    // 如果 Redis 中曾经存在了偏移量, 则应该从该偏移量处开始生产
    if (offsetMap.size > 0) {println("存在偏移量，从该偏移量处进行生产！！")

      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams, offsetMap))

    } else {
      // 如果 Redis 中没有存在了偏移量，从最早开始生产
      inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
        ssc,
        LocationStrategies.PreferConsistent,
        ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams))

    }
    // checkpoint 工夫距离，必须是 batchInterval 的整数倍
    inputDStream.checkpoint(ConfigConstants.checkpointInterval)

    // 保留 batch 的 offset
    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
    // 获取以后 DS 的音讯偏移量
    val transformDS = inputDStream.transform { rdd =>
      // 获取 offset
      offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      rdd
    }


    /**
      * 状态更新函数
      *
      * @param newValues  : 新的 value 值
      * @param stateValue：状态值
      * @return
      */
    def updateFunc(newValues: Seq[Int], stateValue: Option[Int]): Option[Int] = {var oldvalue = stateValue.getOrElse(0) // 获取状态值
      // 遍历以后数据，并更新状态
      for (newValue <- newValues) {oldvalue += newValue}
      // 返回最新的状态
      Option(oldvalue)
    }
    // 业务逻辑解决
    // 该示例统计音讯 key 的个数，用于查看是否是从曾经提交的偏移量生产数据
    transformDS.map(meg => ("spark", meg.value().toInt)).updateStateByKey(updateFunc).print()

    // 打印偏移量和数据信息，察看输入的后果
    transformDS.foreachRDD {(rdd, time) =>
      // 遍历打印该 RDD 数据
      rdd.foreach { record =>
        println(s"key=${record.key()},value=${record.value()},partition=${record.partition()},offset=${record.offset()}")
      }
      // 打印生产偏移量信息
      for (o <- offsetRanges) {println(s"topic=${o.topic},partition=${o.partition},fromOffset=${o.fromOffset},untilOffset=${o.untilOffset},time=${time}")

      }

      // 将偏移量保留到到 Redis 中
      OffsetReadAndSave.saveOffsetToRedis(groupId, offsetRanges)
    }
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()}

}

总结

本文介绍了如何应用内部存储设备来保留 Kafka 的生产位点，通过具体的代码示例阐明了应用 MySQL 和 Redis 治理生产位点的形式。当然，内部存储设备很多，用户也能够应用其余的存储设备进行治理 Offset，比方 Zookeeper 和 HBase 等，其根本解决思路都十分相似。

公主号：大数据技术与数仓