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中国 Cassandra 技术社区
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使用Kafka+Spark+Cassandra构建实时处理引擎

2019-6-4 15:31| 发布者: 397090770| 查看: 506| 评论: 0

摘要: Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展、高吞吐、容错的实时 ...

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据。我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka。

Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展、高吞吐、容错的实时流处理引擎。虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API。

Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库。
在这篇文章中,我们将介绍如何通过这三个组件构建一个高扩展、容错的实时数据处理平台。

准备

在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,具体如下:

在 Kafka 中创建名为 messages 的主题

$KAFKA_HOME$\bin\windows\kafka-topics.bat --create \
 --zookeeper localhost:2181 \
 --replication-factor 1 --partitions 1 \
 --topic messages

在 Cassandra 中创建 KeySpace 和 table

CREATE KEYSPACE vocabulary
    WITH REPLICATION = {
        'class' : 'SimpleStrategy',
        'replication_factor' : 1
    };
USE vocabulary;
CREATE TABLE words (word text PRIMARY KEY, count int);

上面我们创建了名为 vocabulary 的 KeySpace,以及名为 words 的表。

添加依赖

我们使用 Maven 进行依赖管理,这个项目使用到的依赖如下:

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-core_2.11artifactId>
    <version>2.3.0version>
    <scope>providedscope>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11artifactId>
    <version>2.3.0version>
    <scope>providedscope>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11artifactId>
    <version>2.3.0version>
    <scope>providedscope>
dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11artifactId>
    <version>2.3.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>com.datastax.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-cassandra-connector_2.11artifactId>
    <version>2.3.0version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>com.datastax.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-cassandra-connector-java_2.11artifactId>
    <version>1.5.2version>
dependency>

数据管道开发

我们将使用 Spark 在 Java 中创建一个简单的应用程序,它将与我们之前创建的Kafka主题集成。应用程序将读取已发布的消息并计算每条消息中的单词频率。 然后将结果更新到 Cassandra 表中。整个数据架构如下:

现在我们来详细介绍代码是如何实现的。

获取 JavaStreamingContext

Spark Streaming 中的切入点是 JavaStreamingContext,所以我们首先需要获取这个对象,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));

从 Kafka 中读取数据

有了 JavaStreamingContext 之后,我们就可以从 Kafka 对应主题中读取实时流数据,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");
 
JavaInputDStreamString, String>> messages = 
  KafkaUtils.createDirectStream(
    streamingContext, 
    LocationStrategies.PreferConsistent(), 
    ConsumerStrategies.<String, String> Subscribe(topics, kafkaParams));

我们在程序中提供了 key 和 value 的 deserializer。这个是 Kafka 内置提供的。我们也可以根据自己的需求自定义 deserializer。

处理 DStream

我们在前面只是定义了从 Kafka 中哪张表中获取数据,这里我们将介绍如何处理这些获取的数据:

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
    );

将数据发送到 Cassandra 中

最后我们需要将结果发送到 Cassandra 中,代码也很简单。

wordCounts.foreachRDD(
    javaRdd -> {
      Map<String, Integer> wordCountMap = javaRdd.collectAsMap();
      for (String key : wordCountMap.keySet()) {
        List wordList = Arrays.asList(new Word(key, wordCountMap.get(key)));
        JavaRDD rdd = streamingContext.sparkContext().parallelize(wordList);
        javaFunctions(rdd).writerBuilder(
          "vocabulary", "words", mapToRow(Word.class)).saveToCassandra();
      }
    }
  );

启动应用程序

最后,我们需要将这个 Spark Streaming 程序启动起来,如下:

streamingContext.start();
streamingContext.awaitTermination();

使用 Checkpoints

在实时流处理应用中,将每个批次的状态保存下来通常很有用。比如在前面的例子中,我们只能计算单词的当前频率,如果我们想计算单词的累计频率怎么办呢?这时候我们就可以使用 Checkpoints。新的数据架构如下

为了启用 Checkpoints,我们需要进行一些改变,如下:

streamingContext.checkpoint("./.checkpoint");

这里我们将 checkpoint 的数据写入到名为 .checkpoint 的本地目录中。但是在现实项目中,最好使用 HDFS 目录。

现在我们可以通过下面的代码计算单词的累计频率:

JavaMapWithStateDStream> cumulativeWordCounts = wordCounts
  .mapWithState(
    StateSpec.function( 
        (word, one, state) -> {
          int sum = one.orElse(0) + (state.exists() ? state.get() : 0);
          Tuple2 output = new Tuple2<>(word, sum);
          state.update(sum);
          return output;
        }
      )
    );

部署应用程序

最后,我们可以使用 spark-submit 来部署我们的应用程序,具体如下:

$SPARK_HOME$\bin\spark-submit \
  --class com.baeldung.data.pipeline.WordCountingAppWithCheckpoint \
  --master local[2] 
  \target\spark-streaming-app-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

最后,我们可以在 Cassandra 中查看到对应的表中有数据生成了。完整的代码可以参见 https://github.com/eugenp/tutorials/tree/master/apache-spark

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