kafka学习知识点总结（二）

一、kafka配置文件中相关配置项说明（server.properties）

#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0

#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092

#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3

#用来处理磁盘IO的现成数量
num.io.threads=8

#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400

#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400

#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600

#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/export/servers/logs/kafka

#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions=2

#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1

#segment文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168

#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours=168

#日志文件中每个segment的大小，默认为1G
log.segment.bytes=1073741824

#周期性检查文件大小的时间
log.retention.check.interval.ms=300000

#日志清理是否打开
log.cleaner.enable=true

#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#partion buffer中，消息的条数达到阈值，将触发flush到磁盘
log.flush.interval.messages=10000

#消息buffer的时间，达到阈值，将触发flush到磁盘
log.flush.interval.ms=3000

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除
delete.topic.enable=true

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
host.name=kafka01

advertised.host.name=192.168.239.128

创建启动kafka的综合脚本

配置KAFKA_HOME

#set KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/export/app/kafka_2.11-1.0.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

创建一键启动脚本文件

mkdir -r  /opt/app/onkey/kafka

创建三个脚本

vi slave
  node01
  node02
  node03

vi startkafka.sh
cat /export/app/onkey/kafka/slave | while read line
do
{
    echo $line
    ssh $line "source /etc/profile;nohup kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done 

vi stopkafka.sh
cat /export/app/onkey/kafka/slave | while read line
do
{
    echo $line
    ssh $line "source /etc/profile;jps |grep Kafka |cut -c 1-4 |xargs kill -s 9 "
}&
wait
done

给予权限

chomd 777 startkafka.sh & stopkafka.sh

验证安装

我们的验证步骤有两个。

第一步，分别在三台机器上使用下面命令查看是否有 Kafka 和 zookeeper 相关服务进程。

查看 Kafka 和 zookeeper 服务进程

ps –ef | grep kafka

第二步，创建消息主题，并通过 console producer 和 console consumer 验证消息可以被正常的生产和消费。

创建消息主题

bin/kafka-topics.sh --create 
--replication-factor 3 
--partition 3 
--topic user-behavior-topic 
--zookeeper 192.168.1.1:2181,192.168.1.2:2181,192.168.1.3:2181

运行下面命令打开打开 console producer。

启动 Console Producer

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.1:9092 --topic user-behavior-topic

在另一台机器打开 console consumer。

启动 Console Consumer

./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.1.2:2181 --topic user-behavior-topic --from-beginning

然后如果在 producer console 输入一条消息，能从 consumer console 看到这条消息就代表安装是成功的。

案例介绍与编程实现

1. 案例介绍

该案例中，我们假设某论坛需要根据用户对站内网页的点击量，停留时间，以及是否点赞，来近实时的计算网页热度，进而动态的更新网站的今日热点模块，把最热话题的链接显示其中。

2. 案例分析

对于某一个访问论坛的用户，我们需要对他的行为数据做一个抽象，以便于解释网页话题热度的计算过程。

首先，我们通过一个向量来定义用户对于某个网页的行为即点击的网页，停留时间，以及是否点赞，可以表示如下：

(page001.html, 1, 0.5, 1)

向量的第一项表示网页的 ID，第二项表示从进入网站到离开对该网页的点击次数，第三项表示停留时间，以分钟为单位，第四项是代表是否点赞，1 为赞，-1 表示踩，0 表示中立。

其次，我们再按照各个行为对计算网页话题热度的贡献，给其设定一个权重，在本文中，我们假设点击次数权重是 0.8，因为用户可能是由于没有其他更好的话题，所以再次浏览这个话题。停留时间权重是 0.8，因为用户可能同时打开多个 tab 页，但他真正关注的只是其中一个话题。是否点赞权重是 1，因为这一般表示用户对该网页的话题很有兴趣。

最后，我们定义用下列公式计算某条行为数据对于该网页热度的贡献值。

f(x,y,z)=0.8x+0.8y+z

那么对于上面的行为数据 (page001.html, 1, 0.5, 1)，利用公式可得：

H(page001)=f(x,y,z)= 0.8x+0.8y+z=0.8*1+0.8*0.5+1*1=2.2

读者可以留意到，在这个过程中，我们忽略了用户本身，也就是说我们不关注用户是谁，而只关注它对于网页热度所做的贡献。

3. 生产行为数据消息

在本案例中我们将使用一段程序来模拟用户行为，该程序每隔 5 秒钟会随机的向 user-behavior-topic 主题推送 0 到 50 条行为数据消息，显然，这个程序扮演消息生产者的角色，在实际应用中，这个功能一般会由一个系统来提供。为了简化消息处理，我们定义消息的格式如下：

网页 ID|点击次数|停留时间 (分钟)|是否点赞

并假设该网站只有 100 个网页。以下是该类的 Scala 实现源码。

清单 14. UserBehaviorMsgProducer 类源码

import scala.util.Random
import java.util.Properties
import kafka.producer.KeyedMessage
import kafka.producer.ProducerConfig
import kafka.producer.Producer
 
class UserBehaviorMsgProducer(brokers: String, topic: String) extends Runnable {
 private val brokerList = brokers
 private val targetTopic = topic
 private val props = new Properties()
 props.put("metadata.broker.list", this.brokerList)
 props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder")
 props.put("producer.type", "async")
 private val config = new ProducerConfig(this.props)
 private val producer = new Producer[String, String](this.config)
 
 private val PAGE_NUM = 100
 private val MAX_MSG_NUM = 3
 private val MAX_CLICK_TIME = 5
 private val MAX_STAY_TIME = 10
 //Like,1;Dislike -1;No Feeling 0
 private val LIKE_OR_NOT = Array[Int](1, 0, -1)
 
 def run(): Unit = {
 val rand = new Random()
 while (true) {
 //how many user behavior messages will be produced
 val msgNum = rand.nextInt(MAX_MSG_NUM) + 1
 try {
 //generate the message with format like page1|2|7.123|1
 for (i <- 0 to msgNum) {
 var msg = new StringBuilder()
 msg.append("page" + (rand.nextInt(PAGE_NUM) + 1))
 msg.append("|")
 msg.append(rand.nextInt(MAX_CLICK_TIME) + 1)
 msg.append("|")
 msg.append(rand.nextInt(MAX_CLICK_TIME) + rand.nextFloat())
 msg.append("|")
 msg.append(LIKE_OR_NOT(rand.nextInt(3)))
 println(msg.toString())
 //send the generated message to broker
 sendMessage(msg.toString())
 }
 println("%d user behavior messages produced.".format(msgNum+1))
 } catch {
 case e: Exception => println(e)
 }
 try {
 //sleep for 5 seconds after send a micro batch of message
 Thread.sleep(5000)
 } catch {
 case e: Exception => println(e)
 }
 }
 }
 def sendMessage(message: String) = {
 try {
 val data = new KeyedMessage[String, String](this.topic, message);
 producer.send(data);
 } catch {
 case e:Exception => println(e)
 }
 }
}
object UserBehaviorMsgProducerClient {
 def main(args: Array[String]) {
 if (args.length < 2) {
 println("Usage:UserBehaviorMsgProducerClient 192.168.1.1:9092 user-behavior-topic")
 System.exit(1)
 }
 //start the message producer thread
 new Thread(new UserBehaviorMsgProducer(args(0), args(1))).start()
 }
}

4. 编写 Spark Streaming 程序消费消息

在弄清楚了要解决的问题之后，就可以开始编码实现了。对于本案例中的问题，在实现上的基本步骤如下:

• 构建 Spark 的 StreamingContext 实例，并且开启 checkpoint 功能。因为我们需要使用 updateStateByKey 原语去累计的更新网页话题的热度值。
• 利用 Spark 提供的 KafkaUtils.createStream 方法消费消息主题，这个方法会返回 ReceiverInputDStream 对象实例。
• 对于每一条消息，利用上文的公式计算网页话题的热度值。
• 定义一个匿名函数去把网页热度上一次的计算结果值和新计算的值相加，得到最新的热度值。
• 调用 updateStateByKey 原语并传入上面定义的匿名函数更新网页热度值。
• 最后得到最新结果后，需要对结果进行排序，最后打印热度值最高的 10 个网页。

源代码如下。

清单 15. WebPagePopularityValueCalculator 类源码

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.HashPartitioner
import org.apache.spark.streaming.Duration
 
object WebPagePopularityValueCalculator {
 private val checkpointDir = "popularity-data-checkpoint"
 private val msgConsumerGroup = "user-behavior-topic-message-consumer-group"
  
 def main(args: Array[String]) {
 if (args.length < 2) {
 println("Usage:WebPagePopularityValueCalculator zkserver1:2181,
                    zkserver2:2181,zkserver3:2181 consumeMsgDataTimeInterval(secs)")
 System.exit(1)
 }
 val Array(zkServers,processingInterval) = args
 val conf = new SparkConf().setAppName("Web Page Popularity Value Calculator")
 val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(processingInterval.toInt)) 
 //using updateStateByKey asks for enabling checkpoint
 ssc.checkpoint(checkpointDir)
 val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(
 //Spark streaming context
 ssc,
 //zookeeper quorum. e.g zkserver1:2181,zkserver2:2181,...
 zkServers,
 //kafka message consumer group ID
 msgConsumerGroup,
 //Map of (topic_name -> numPartitions) to consume. Each partition is consumed in its own thread
 Map("user-behavior-topic" -> 3))
 val msgDataRDD = kafkaStream.map(_._2)
 //for debug use only
 //println("Coming data in this interval...")
 //msgDataRDD.print()
 // e.g page37|5|1.5119122|-1
 val popularityData = msgDataRDD.map { msgLine =>
 {
 val dataArr: Array[String] = msgLine.split("\|")
 val pageID = dataArr(0)
 //calculate the popularity value
 val popValue: Double = dataArr(1).toFloat * 0.8 + dataArr(2).toFloat * 0.8 + dataArr(3).toFloat * 1
 (pageID, popValue)
 }
 }
 //sum the previous popularity value and current value
 val updatePopularityValue = (iterator: Iterator[(String, Seq[Double], Option[Double])]) => {
 iterator.flatMap(t => {
 val newValue:Double = t._2.sum
 val stateValue:Double = t._3.getOrElse(0);
 Some(newValue + stateValue)
 }.map(sumedValue => (t._1, sumedValue)))
 }
 val initialRDD = ssc.sparkContext.parallelize(List(("page1", 0.00)))
 val stateDstream = popularityData.updateStateByKey[Double](updatePopularityValue,
 new HashPartitioner(ssc.sparkContext.defaultParallelism), true, initialRDD)
 //set the checkpoint interval to avoid too frequently data checkpoint which may
 //may significantly reduce operation throughput
 stateDstream.checkpoint(Duration(8*processingInterval.toInt*1000))
 //after calculation, we need to sort the result and only show the top 10 hot pages
 stateDstream.foreachRDD { rdd => {
 val sortedData = rdd.map{ case (k,v) => (v,k) }.sortByKey(false)
 val topKData = sortedData.take(10).map{ case (v,k) => (k,v) }
 topKData.foreach(x => {
 println(x)
 }) 
 }
 }
 ssc.start()
 ssc.awaitTermination()
 }
}

部署和测试

读者可以参考以下步骤部署并测试本案例提供的示例程序。

第一步，启动行为消息生产者程序, 可以直接在 Scala IDE 中启动，不过需要添加启动参数，第一个是 Kafka Broker 地址，第二个是目标消息主题的名称。

图 1. UserBehaviorMsgProducer 类启动参数

启动后，可以看到控制台有行为消息数据生成。

图 2. 生成的行为消息数据预览

第二步，启动作为行为消息消费者的 Spark Streaming 程序，需要在 Spark 集群环境中启动，命令如下：

清单 16. WebPagePopularityValueCalculator 类启动命令

bin/spark-submit 
--jars $SPARK_HOME/lib/spark-streaming-kafka_2.10-1.3.1.jar, 
$SPARK_HOME/lib/spark-streaming-kafka-assembly_2.10-1.3.1.jar, 
$SPARK_HOME/lib/kafka_2.10-0.8.2.1.jar, 
$SPARK_HOME/lib/kafka-clients-0.8.2.1.jar  
--class com.ibm.spark.exercise.streaming.WebPagePopularityValueCalculator 
--master spark://<spark_master_ip>:7077 
--num-executors 4 
--driver-memory 4g 
--executor-memory 2g 
--executor-cores 2 
/home/fams/sparkexercise.jar 
192.168.1.1:2181,192.168.1.2:2181,192.168.1.3:2181 2

由于程序中我们要用到或者间接调用 Kafka 的 API，并且需要调用 Spark Streaming 集成 Kafka 的 API(KafkaUtils.createStream), 所以需要提前将启动命令中的 jar 包上传到 Spark 集群的每个机器上 (本例中我们将它们上传到 Spark 安装目录的 lib 目录下，即$SPARK_HOME/lib)，并在启动命令中引用它们。

启动后，我们可以看到命令行 console 下面有消息打印出来，即计算的热度值最高的 10 个网页。

图 3. 网页话题热度当前排序预览

我们也可以到 Spark Web Console 上去查看当前 Spark 程序的运行状态, 默认地址为: http://spark_master_ip:8080。

注意事项

利用 Spark Streaming 构建一个高效健壮的流数据计算系统，我们还需要注意以下方面。

• 需要合理的设置数据处理的间隔，即需要保证每一批数据的处理时间必须小于处理间隔，保证在处理下一批数据的时候，前一批已经处理完毕。显然这需要由您的 Spark 集群的计算能力还有 input 数据的量决定。
• 需要尽可能的提升读取 input 数据的能力。在 Spark Streaming 与外部系统如 Kafka，Flume 等集成时，为了避免接收数据环节成为系统的瓶颈，我们可以启动多个 ReceiverInputDStream 对象实例。
• 虽然本文案例中，我们只是把 (近) 实时计算结果打印出来，但是实际上很多时候这些结果会被保存到数据库,HDFS, 或者发送回 Kafka, 以供其他系统利用这些数据做进一步的业务处理。
• 由于流计算对实时性要求很高，所以任何由于 JVM Full GC 引起的系统暂停都是不可接受的。除了在程序中合理使用内存，并且定期清理不需要的缓存数据外，CMS(Concurrent Mark and Sweep) GC 也是被 Spark 官方推荐的 GC 方式，它能有效的把由于 GC 引起的暂停维持在一个在很低的水平。我们可以在使用 spark-submit 命令时通过增加 --driver-java-options 选项来添加 CMS GC 相关的参数。
• 在 Spark 官方提供关于集成 Kafka 和 Spark Streaming 的指导文档中，提到了两种方式，第一种是 Receiver Based Approach，即通过在 Receiver 里实现 Kafka consumer 的功能来接收消息数据;第二种是 Direct Approach, 即不通过 Receiver，而是周期性的主动查询 Kafka 消息分区中的最新 offset 值，进而去定义在每个 batch 中需要处理的消息的 offset 范围。本文采用的是第一种方式，因为目前第二种方式还处于试验阶段。
• 如果采用 Receiver Based Approach 集成 Kafka 和 Spark Streaming，就需要考虑到由于 Driver 或者 Worker 节点宕机而造成的数据丢失的情况，在默认配置下，是有可能造成数据丢失的，除非我们开启 Write Ahead Log(WAL) 功能。在这种情况下，从 Kafka 接收到的消息数据会同步的被写入到 WAL 并保存到可靠的分布式文件系统上，如 HDFS。可以通过在 Spark 配置文件中 (conf/spark-defaults.conf) 把 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable 配置项设置成 true 开启这个功能。当然在开启 WAL 的情况下，会造成单个 Receiver 吞吐量下降，这时候，我们可能需要并行的运行多个 Receiver 来改善这种情况。
• 由于 updateStateByKey 操作需要开启 checkpoint 功能，但是频繁的 checkpoint 会造成程序处理时间增长，也会造成吞吐量下降。默认情况下，checkpoint 时间间隔会取 steaming 程序数据处理间隔或者 10 秒两者中较大的那个。官方推荐的间隔是 streaming 程序数据处理间隔的 5-10 倍。可以通过 dsteam.checkpoint(checkpointInterval) 来设置，参数需要用样本类 Duration 包装下，单位是毫秒。

spark读取kafka数据 createStream和createDirectStream的区别

 1、KafkaUtils.createDstream

构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] )
使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中，然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据，默认会丢失，可启用WAL日志，该日志存储在HDFS上
A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量
B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream
C、如果启用了WAL，需要设置存储级别，即KafkaUtils.createStream(….,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
2.KafkaUtils.createDirectStream

区别Receiver接收数据，这种方式定期地从kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据，使用的是kafka的简单消费者api
优点:
A、 简化并行，不需要多个kafka输入流，该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数，而且会从kafka并行读取。
B、高效，这种方式并不需要WAL，WAL模式需要对数据复制两次，第一次是被kafka复制，另一次是写到wal中
C、恰好一次语义(Exactly-once-semantics)，传统的读取kafka数据是通过kafka高层次api把偏移量写入zookeeper中，存在数据丢失的可能性是zookeeper中和ssc的偏移量不一致。EOS通过实现kafka低层次api，偏移量仅仅被ssc保存在checkpoint中，消除了zk和ssc偏移量不一致的问题。缺点是无法使用基于zookeeper的kafka监控工具