Spark消费kafka的直连方式

 spark消费kafka的两种方式

直连方式的两种

自动和手动

 自动

自动偏移量维护kafka 0.10 之前的版本是维护在zookeeper中的,kafka0.10以后的版本是维护在kafka中的topic中的

查看记录消费者的偏移量的路径 _consumer_offsets

 案例：

注：先启动zookeeper 再启动kafka集群

命令：

zkServer.sh start

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

如下图：

package com.bw.streaming.day03
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
//直连方式
//自定记录偏移量
object RedirectWithAutoOffser {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //入口
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreamingKafkaWithDirect")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "linux04:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> "gg1803",
      //如果没有记录偏移量,就消费最新的数据
      "auto.offset.reset" -> "earliest",
      //spark 消费kafka中的偏移量自动维护: kafka 0.10之前的版本自动维护在zookeeper  kafka 0.10之后偏移量自动维护topic(__consumer_offsets)
     //开启自己动维护偏移量
　　　 "enable.auto.commit" -> (true: java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array("t1807a1")
    //直连方式
    val stream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topics,kafkaParams))
    stream.map(cr => cr.value()).print()
    //启动
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

结果： 不仅将原来topic中的数据拉取出来 还将消费的数据也拉取粗来了

这里断开程序

然后再开始运行程序

结果如下： 证明是自己记录了偏移量，从上次读到的数据开始拉取

手动记录偏移量

案例

package com.bw.streaming.day03

import kafka.utils.ZKGroupTopicDirs
import org.I0Itec.zkclient.ZkClient
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
/**
  * 直连方式手动维护偏移量
  */
object Spa1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //入口
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreamingKafkaWithDirect")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Seconds(2))
    //消费者组的名称
    val gname = "gg18033";
    //kafka中topic名称
    val tname = "t1807a1"
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> "linux04:9092",
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> gname,
      //如果没有记录偏移量,就消费最新的数据
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      //spark 消费kafka中的偏移量自动维护: kafka 0.10之前的版本自动维护在zookeeper  kafka 0.10之后偏移量自动维护topic(__consumer_offsets)
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array(tname)
    //指定zk的地址，后期更新消费的偏移量时使用(以后可以使用Redis、MySQL来记录偏移量)
    val zkQuorum = "linux04:2181,linux05:2181,linux06:2181"
    //创建一个 ZKGroupTopicDirs 对象,其实是指定往zk中写入数据的目录，用于保存偏移量 /gg1803/offsets/test/1
    val topicDirs = new ZKGroupTopicDirs(gname,tname)
    //获取 zookeeper 中的路径 "/gg1803/offsets/test/"
    val zkTopicPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}"
    //是zookeeper的客户端，可以从zk中读取偏移量数据，并更新偏移量
    val zkClient = new ZkClient(zkQuorum)
    //查询该路径下是否字节点（默认有字节点为我们自己保存不同 partition 时生成的）
    // /gg1803/offsets/test/0/10001"
    // /gg1803/offsets/test/1/30001"
    // /gg1803/offsets/test/2/10001"
    //读取 "/gg1803/offsets/test/"有没有子节点,返回的子节点的个数
    val children = zkClient.countChildren(zkTopicPath)
    //直连方式
    var stream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null
    if(children == 0){
      //程序第一次启动
      stream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topics,kafkaParams))
    }else{
      //手动维护过偏移量
      //1.先将维护的偏移量读取出来(zookeeper redis mysql)
      var offsets: collection.mutable.Map[TopicPartition, Long] = collection.mutable.Map[TopicPartition, Long]()
      for (i <- 0 until children) {
        //                                               path = "/gg1803/offsets/test/0"
        val partitionOffset = zkClient.readData[Long](s"$zkTopicPath/${i}")
        // wordcount/0
        val tp = new TopicPartition(tname, i)
        //将不同 partition 对应的 offset 增加到 fromOffsets 中
        // wordcount/0 -> 10001
        offsets.put(tp,partitionOffset.toLong)
      }
      stream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topics,kafkaParams,offsets))
    }
    //记录偏移量
    stream.foreachRDD(rdd =>{
      //转换rdd为带偏移量的rdd
      val ranges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      //业务处理
      rdd.foreach(println(_))
      //记录偏移量
      for(osr <- ranges){
        //println(osr.topic +" " + osr.partition +" " + osr.fromOffset +" " + osr.untilOffset )
        //  /g001/offsets/wordcount/0
        val zkPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${osr.partition}"
        //将该 partition 的 offset 保存到 zookeeper
        //  /g001/offsets/test/0/20000
        //如果目录不存在先创建
        //println(zkPath)
        if(!zkClient.exists(zkPath)){
          zkClient.createPersistent(zkPath,true)
        }
        //写入数据
        zkClient.writeData(zkPath,osr.untilOffset)
      }
    })
    //启动
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

结果如下：

 这个是正确的讲解：截图上面的笔记不要看

1. 之前在zk节点中是没有消费者组，

2.程序运行一次 将消费者组 消费记录放入zk节点中

3.将程序关闭，

4.然后再将程序运行 

5.在kafka生产数据

6.查看控制台  打印的消费数据