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解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式

Spark Streaming是基于微批处理的流式计算引擎,通常是利用Spark Core或者Spark Core与Spark Sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中,通常将Spark Streaming和Kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。

作者:开源大数据EMR来源:阿里云栖社区|2020-02-21 17:33

Spark Streaming是基于微批处理的流式计算引擎,通常是利用Spark Core或者Spark Core与Spark Sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中,通常将Spark Streaming和Kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。

针对不同的Spark、Kafka版本,集成处理数据的方式分为两种:Receiver based Approach和Direct Approach,不同集成版本处理方式的支持,可参考下图:

解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式

Receiver based Approach

基于receiver的方式是使用kafka消费者高阶API实现的。

对于所有的receiver,它通过kafka接收的数据会被存储于spark的executors上,底层是写入BlockManager中,默认200ms生成一个block(通过配置参数spark.streaming.blockInterval决定)。然后由spark streaming提交的job构建BlockRdd,最终以spark core任务的形式运行。

关于receiver方式,有以下几点需要注意:

  • receiver作为一个常驻线程调度到executor上运行,占用一个cpu
  • receiver个数由KafkaUtils.createStream调用次数决定,一次一个receiver
  • kafka中的topic分区并不能关联产生在spark streaming中的rdd分区
  • 增加在KafkaUtils.createStream()中的指定的topic分区数,仅仅增加了单个receiver消费的topic的线程数,它不会增加处理数据中的并行的spark的数量【topicMap[topic,num_threads]map的value对应的数值是每个topic对应的消费线程数】
  • receiver默认200ms生成一个block,建议根据数据量大小调整block生成周期。
  • receiver接收的数据会放入到BlockManager,每个executor都会有一个BlockManager实例,由于数据本地性,那些存在receiver的executor会被调度执行更多的task,就会导致某些executor比较空闲

建议通过参数spark.locality.wait调整数据本地性。该参数设置的不合理,比如设置为10而任务2s就处理结束,就会导致越来越多的任务调度到数据存在的executor上执行,导致任务执行缓慢甚至失败(要和数据倾斜区分开)

多个kafka输入的DStreams可以使用不同的groups、topics创建,使用多个receivers接收处理数据

两种receiver可靠的receiver:

  • 可靠的receiver在接收到数据并通过复制机制存储在spark中时准确的向可靠的数据源发送ack确认不可靠的receiver:
  • 不可靠的receiver不会向数据源发送数据已接收确认。 这适用于用于不支持ack的数据源当然,我们也可以自定义receiver。
  • receiver处理数据可靠性默认情况下,receiver是可能丢失数据的。
  • 可以通过设置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable为true开启预写日志机制,将数据先写入一个可靠地分布式文件系统如hdfs,确保数据不丢失,但会失去一定性能

限制消费者消费的最大速率涉及三个参数:

  • spark.streaming.backpressure.enabled:默认是false,设置为true,就开启了背压机制;
  • spark.streaming.backpressure.initialRate:默认没设置初始消费速率,第一次启动时每个receiver接收数据的最大值;
  • spark.streaming.receiver.maxRate:默认值没设置,每个receiver接收数据的最大速率(每秒记录数)。每个流每秒最多将消费此数量的记录,将此配置设置为0或负数将不会对最大速率进行限制

在产生job时,会将当前job有效范围内的所有block组成一个BlockRDD,一个block对应一个分区

kafka082版本消费者高阶API中,有分组的概念,建议使消费者组内的线程数(消费者个数)和kafka分区数保持一致。如果多于分区数,会有部分消费者处于空闲状态

Direct Approach

direct approach是spark streaming不使用receiver集成kafka的方式,一般在企业生产环境中使用较多。相较于receiver,有以下特点:

1.不使用receiver

不需要创建多个kafka streams并聚合它们

减少不必要的CPU占用

减少了receiver接收数据写入BlockManager,然后运行时再通过blockId、网络传输、磁盘读取等来获取数据的整个过程,提升了效率

无需wal,进一步减少磁盘IO操作

2.direct方式生的rdd是KafkaRDD,它的分区数与kafka分区数保持一致一样多的rdd分区来消费,更方便我们对并行度进行控制

注意:在shuffle或者repartition操作后生成的rdd,这种对应关系会失效

3.可以手动维护offset,实现exactly once语义

4.数据本地性问题。在KafkaRDD在compute函数中,使用SimpleConsumer根据指定的topic、分区、offset去读取kafka数据。

但在010版本后,又存在假如kafka和spark处于同一集群存在数据本地性的问题

5.限制消费者消费的最大速率

spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition:从每个kafka分区读取数据的最大速率(每秒记录数)。这是针对每个分区进行限速,需要事先知道kafka分区数,来评估系统的吞吐量。

【编辑推荐】

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【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

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