Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据

大数据学习路线图

返回本案例首页

查看前一步骤操作步骤二:数据处理和Python操作Kafka

《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据》

开发团队:厦门大学数据库实验室 联系人:林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn

版权声明:版权归厦门大学数据库实验室所有,请勿用于商业用途;未经授权,其他网站请勿转载

本教程介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka构建实时分析Dashboard”的第三个步骤,Spark Streaming实时处理数据。在本篇博客中,将介绍如何利用Spark Streaming实时接收处理Kafka数据以及将处理后的结果发给的Kafka。

所需知识储备

会使用Scala编写Spark Streaming程序,Kafka原理。

训练技能

编写Spark Streaming程序,熟悉Spark操作Kafka。

任务清单

  1. Spark Streaming实时处理Kafka数据;
  2. 将处理后的结果发送给Kafka;

编程思想

本案例在于实时统计每秒中男女生购物人数,而Spark Streaming接收的数据为1,1,0,2…,其中0代表女性,1代表男性,所以对于2或者null值,则不考虑。其实通过分析,可以发现这个就是典型的wordcount问题,而且是基于Spark流计算。女生的数量,即为0的个数,男生的数量,即为1的个数。

因此利用Spark Streaming接口reduceByKeyAndWindow,设置窗口大小为1,滑动步长为1,这样统计出的0和1的个数即为每秒男生女生的人数。

编程实现

配置Spark开发Kafka环境

kafka的安装可以参考Kafka的安装和简单实例测试。如果之前没有学习过Spark和Kafka的组合使用方法,建议先阅读厦门大学数据库实验室博客文章《Spark2.1.0入门:Apache Kafka作为DStream数据源》。下面主要介绍配置Spark开发Kafka环境。首先点击下载spark-streaming-kafka,下载Spark连接Kafka的代码库。然后把下载的代码库放到目录/usr/local/spark/jars目录下,命令如下:

sudo mv ~/下载/spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.1.0.jar /usr/local/spark/jars

然后在/usr/local/spark/jars目录下新建kafka目录,把/usr/local/kafka/libs下所有函数库复制到/usr/local/spark/jars/kafka目录下,命令如下

cd /usr/local/spark/jars
mkdir kafka
cd kafka
cp /usr/local/kafka/libs/* .

执行上述步骤之后,Spark开发Kafka环境即已配置好,下面介绍如何编码实现。

建立Spark项目

之前有很多教程都有说明如何创建Spark项目,这里再次说明。首先在/usr/local/spark/mycode新建项目主目录

cd /usr/local/spark/mycode
mkdir kafka

然后在kafka目录下新建scala文件存放目录以及scala工程文件

cd kafka
mkdir -p src/main/scala

接着在src/main/scala文件下创建两个文件,一个是用于设置日志,一个是项目工程主文件,设置日志文件为StreamingExamples.scala

package org.apache.spark.examples.streaming
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
/** Utility functions for Spark Streaming examples. */
object StreamingExamples extends Logging {
  /** Set reasonable logging levels for streaming if the user has not configured log4j. */
  def setStreamingLogLevels() {
    val log4jInitialized = Logger.getRootLogger.getAllAppenders.hasMoreElements
    if (!log4jInitialized) {
      // We first log something to initialize Spark's default logging, then we override the
      // logging level.
      logInfo("Setting log level to [WARN] for streaming example." +
        " To override add a custom log4j.properties to the classpath.")
      Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    }
  }
}

这个文件不做过多解释,因为这只是一个辅助文件,下面着重介绍工程主文件,文件名为KafkaTest.scala

package org.apache.spark.examples.streaming

import java.util.HashMap
import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
import org.json4s._
import org.json4s.jackson.Serialization
import org.json4s.jackson.Serialization.write
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.Interval
import org.apache.spark.streaming.kafka._

object KafkaWordCount {
  implicit val formats = DefaultFormats//数据格式化时需要
  def main(args: Array[String]): Unit={
    if (args.length < 4) {
      System.err.println("Usage: KafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>")
      System.exit(1)
    }
    StreamingExamples.setStreamingLogLevels()
    /* 输入的四个参数分别代表着
    * 1. zkQuorum 为zookeeper地址
    * 2. group为消费者所在的组
    * 3. topics该消费者所消费的topics
    * 4. numThreads开启消费topic线程的个数
    */
    val Array(zkQuorum, group, topics, numThreads) = args
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaWordCount")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
    ssc.checkpoint(".")  //这里表示把检查点文件写入分布式文件系统HDFS,所以要启动Hadoop
    // 将topics转换成topic-->numThreads的哈稀表
    val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap
    // 创建连接Kafka的消费者链接
    val lines = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap).map(_._2)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))//将输入的每行用空格分割成一个个word
    // 对每一秒的输入数据进行reduce,然后将reduce后的数据发送给Kafka
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1L))
      .reduceByKeyAndWindow(_+_,_-_, Seconds(1), Seconds(1), 1).foreachRDD(rdd => {
          if(rdd.count !=0 ){
               val props = new HashMap[String, Object]()
               props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092")
               props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
               "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
               props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
               "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
               // 实例化一个Kafka生产者
               val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
               // rdd.colect即将rdd中数据转化为数组,然后write函数将rdd内容转化为json格式
               val str = write(rdd.collect)
               // 封装成Kafka消息,topic为"result"
               val message = new ProducerRecord[String, String]("result", null, str)
               // 给Kafka发送消息
               producer.send(message)
          }
      })
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

上述代码注释已经也很清楚了,下面在简要说明下:
1. 首先按每秒的频率读取Kafka消息;
2. 然后对每秒的数据执行wordcount算法,统计出0的个数,1的个数,2的个数;
3. 最后将上述结果封装成json发送给Kafka。

另外,需要注意,上面代码中有一行如下代码:

ssc.checkpoint(".") 

这行代码表示把检查点文件写入分布式文件系统HDFS,所以一定要事先启动Hadoop。如果没有启动Hadoop,则后面运行时会出现“拒绝连接”的错误提示。如果你还没有启动Hadoop,则可以现在在Ubuntu终端中,使用如下Shell命令启动Hadoop:

cd /usr/local/hadoop  #这是hadoop的安装目录
./sbin/start-dfs.sh

另外,如果不想把检查点写入HDFS,而是直接把检查点写入本地磁盘文件(这样就不用启动Hadoop),则可以对ssc.checkpoint()方法中的文件路径进行指定,比如下面这个例子:

ssc.checkpoint("file:///usr/local/spark/mycode/kafka/checkpoint")

运行项目

编写好程序之后,下面介绍下如何打包运行程序。在/usr/local/spark/mycode/kafka目录下新建文件simple.sbt,输入如下内容:

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.11" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming-kafka-0-8_2.11" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.json4s" %% "json4s-jackson" % "3.2.11"

然后,即可编译打包程序,输入如下命令

/usr/local/sbt/sbt package

打包成功之后,接下来编写运行脚本,在/usr/local/spark/mycode/kafka目录下新建startup.sh文件,输入如下内容:

 /usr/local/spark/bin/spark-submit --driver-class-path /usr/local/spark/jars/*:/usr/local/spark/jars/kafka/* --class "org.apache.spark.examples.streaming.KafkaWordCount" /usr/local/spark/mycode/kafka/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar 127.0.0.1:2181 1 sex 1

其中最后四个为输入参数,含义如下
1. 127.0.0.1:2181为Zookeeper地址
2. 1 为consumer group标签
3. sex为消费者接收的topic
4. 1 为消费者线程数

最后在/usr/local/spark/mycode/kafka目录下,运行如下命令即可执行刚编写好的Spark Streaming程序

sh startup.sh

程序运行成功之后,下面通过之前的KafkaProducer和KafkaConsumer来检测程序。

测试程序

下面开启之前编写的KafkaProducer投递消息,然后将KafkaConsumer中接收的topic改为result,验证是否能接收topic为result的消息,更改之后的KafkaConsumer为

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('result')
for msg in consumer:
    print((msg.value).decode('utf8'))

在同时开启Spark Streaming项目,KafkaProducer以及KafkaConsumer之后,可以在KafkaConsumer运行窗口看到如下输出:
KafkaConsumer输出

到此为止,Spark Streaming程序编写完成,下篇文章将分析如何处理得到的最终结果。

下篇文章链接为Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤四:结果展示