SparkStreaming專案實戰 從 0 到 1 學習之（1）使用 Kafka + Spark Streaming + Cassandra 構建資料實時處理引擎
Apache Kafka 是一個可擴充套件，高效能，低延遲的平臺，允許我們像訊息系統一樣讀取和寫入資料。我們可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。
Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分，是一個可擴充套件、高吞吐、容錯的實時流處理引擎。雖然是使用 Scala 開發的，但是支援 Java API。
Apache Cassandra 是分散式的 NoSQL 資料庫。
準備
在進行下面文章介紹之前，我們需要先建立好 Kafka 的主題以及 Cassandra 的相關表，具體如下：
在 Kafka 中建立名為 messages 的主題
$KAFKA_HOME$\bin\windows\kafka-topics.bat --create \--zookeeper localhost:2181 \
--replication-factor 1 --partitions 1 \
--topic messages
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在 Cassandra 中建立 KeySpace 和 table
CREATE KEYSPACE vocabulary
WITH REPLICATION = {
'class' : 'SimpleStrategy',
'replication_factor' : 1
};
USE vocabulary;
CREATE TABLE words (word text PRIMARY KEY, count int); |
上面我們建立了名為 vocabulary 的 KeySpace，以及名為 words 的表。
新增依賴
我們使用 Maven 進行依賴管理，這個專案使用到的依賴如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.datastax.spark</groupId>
<artifactId>spark-cassandra-connector_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.datastax.spark</groupId>
<artifactId>spark-cassandra-connector-java_2.11</artifactId>
<version>1.5.2</version>
</dependency>
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資料管道開發
我們將使用 Spark 在 Java 中建立一個簡單的應用程式，它將與我們之前建立的Kafka主題整合。應用程式將讀取已釋出的訊息並計算每條訊息中的單詞頻率。 然後將結果更新到 Cassandra 表中。整個資料架構如下：
現在我們來詳細介紹程式碼是如何實現的。
獲取 JavaStreamingContext
Spark Streaming 中的切入點是 JavaStreamingContext，所以我們首先需要獲取這個物件，如下：
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
sparkConf.setAppName("WordCountingApp");
sparkConf.set("spark.cassandra.connection.host", "127.0.0.1");
JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(
sparkConf, Durations.seconds(1));
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從 Kafka 中讀取資料
有了 JavaStreamingContext 之後，我們就可以從 Kafka 對應主題中讀取實時流資料，如下：
Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();
kafkaParams.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
kafkaParams.put("key.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("value.deserializer", StringDeserializer.class);
kafkaParams.put("group.id", "use_a_separate_group_id_for_each_stream");
kafkaParams.put("auto.offset.reset", "latest");
kafkaParams.put("enable.auto.commit", false);
Collection<String> topics = Arrays.asList("messages");
JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> messages =
KafkaUtils.createDirectStream(
streamingContext,
LocationStrategies.PreferConsistent(),
ConsumerStrategies.<String, String> Subscribe(topics, kafkaParams));
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我們在程式中提供了 key 和 value 的 deserializer。這個是 Kafka 內建提供的。我們也可以根據自己的需求自定義 deserializer。
處理 DStream
我們在前面只是定義了從 Kafka 中哪張表中獲取資料，這裡我們將介紹如何處理這些獲取的資料：
JavaPairDStream<String, String> results = messages
.mapToPair(
record -> new Tuple2<>(record.key(), record.value())
);
JavaDStream<String> lines = results
.map(
tuple2 -> tuple2._2()
);
JavaDStream<String> words = lines
.flatMap(
x -> Arrays.asList(x.split("\\s+")).iterator()
);
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words
.mapToPair(
s -> new Tuple2<>(s, 1)
).reduceByKey(
(i1, i2) -> i1 + i2
);
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將資料傳送到 Cassandra 中
最後我們需要將結果傳送到 Cassandra 中，程式碼也很簡單。
wordCounts.foreachRDD(
javaRdd -> {
Map<String, Integer> wordCountMap = javaRdd.collectAsMap();
for (String key : wordCountMap.keySet()) {
List<Word> wordList = Arrays.asList(new Word(key, wordCountMap.get(key)));
JavaRDD<Word> rdd = streamingContext.sparkContext().parallelize(wordList);
javaFunctions(rdd).writerBuilder(
"vocabulary", "words", mapToRow(Word.class)).saveToCassandra();
}
}
);
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啟動應用程式
最後，我們需要將這個 Spark Streaming 程式啟動起來，如下：
streamingContext.start();
streamingContext.awaitTermination();
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使用 Checkpoints
在實時流處理應用中，將每個批次的狀態儲存下來通常很有用。比如在前面的例子中，我們只能計算單詞的當前頻率，如果我們想計算單詞的累計頻率怎麼辦呢？這時候我們就可以使用 Checkpoints。新的資料架構如下
為了啟用 Checkpoints，我們需要進行一些改變，如下：
streamingContext.checkpoint("./.checkpoint");
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這裡我們將 checkpoint 的資料寫入到名為 .checkpoint 的本地目錄中。但是在現實專案中，最好使用 HDFS 目錄。
現在我們可以通過下面的程式碼計算單詞的累計頻率：
JavaMapWithStateDStream<String, Integer, Integer, Tuple2<String, Integer>> cumulativeWordCounts = wordCounts
.mapWithState(
StateSpec.function(
(word, one, state) -> {
int sum = one.orElse(0) + (state.exists() ? state.get() : 0);
Tuple2<String, Integer> output = new Tuple2<>(word, sum);
state.update(sum);
return output;
}
)
);
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部署應用程式
最後，我們可以使用 spark-submit 來部署我們的應用程式，具體如下：
$SPARK_HOME$\bin\spark-submit \
--class com.baeldung.data.pipeline.WordCountingAppWithCheckpoint \
--master local[2]
\target\spark-streaming-app-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
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最後，我們可以在 Cassandra 中檢視到對應的表中有資料生成了。完整的程式碼可以參見 https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/apache-spark