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租户端互联网中间件消息队列（CKafka）最佳实践

Spark Streaming接入CKafka

最近更新时间: 2025-10-11 18:10:00

Spark Streaming 是 Spark Core 的一个扩展，用于高吞吐且容错地处理持续性的数据，目前支持的外部输入有 Kafka、Flume、HDFS/S3、Kinesis、Twitter 和 TCP socket。

Spark Streaming 将连续数据抽象成 DStream（Discretized Stream），而 DStream 由一系列连续的 RDD（弹性分布式数据集）组成，每个 RDD 是一定时间间隔内产生的数据。使用函数对 DStream 进行处理其实即为对这些 RDD 进行处理。

使用 Spark Streaming 作为 Kafka 的数据输入时，可支持 Kafka 稳定版本与实验版本：

Kafka Version	spark-streaming-kafka-0.8	spark-streaming-kafka-0.10
Broker Version	0.8.2.1 or higher	0.10.0 or higher
Api Maturity	Deprecated	Stable
Language Support	Scala、Java、Python	Scala、Java
Receiver DStream	Yes	No
Direct DStream	Yes	Yes
SSL / TLS Support	No	Yes
Offset Commit Api	No	Yes
Dynamic Topic Subscription	No	Yes

目前 CKafka 兼容 0.9及以上的版本，本次实践使用 0.10.2.1 版本的 Kafka 依赖。此外，EMR 中的 Spark Streaming 也支持直接对接 CKafka，详见 [SparkStreaming 对接 CKafka 服务] 。

操作步骤

步骤1. 获取 CKafka 实例接入地址

登录 [CKafka 控制台] 。
在左侧导航栏选择【实例列表】，单击实例的“ID”，进入实例基本信息页面。
在实例的基本信息页面的【接入方式】模块，可获取实例的接入地址，接入地址是生产消费需要用到的 bootstrap-server。

步骤2. 创建 Topic

在实例基本信息页面，选择顶部【Topic管理】页签。
在Topic管理页面，单击【新建】，创建一个名为test的 Topic，接下来将以该 Topic 为例介绍如何生产消费。

步骤3. 准备云服务器环境

Centos6.8 系统

package	version
sbt	0.13.16
hadoop	2.7.3
spark	2.1.0
protobuf	2.5.0
ssh	CentOS 默认安装
Java	1.8

具体安装步骤参考配置环境。

步骤4. 对接CKafka

向CKafka中生产消息 目前 CKafka 支持 0.9.0.x、0.10.0.x、0.10.1.x、0.10.2.x 版本。这里使用 0.10.2.1 版本的 Kafka 依赖。

在build.sbt添加依赖：

name := "Producer Example"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.kafka" % "kafka-clients" % "0.10.2.1"

配置producer_example.scala：

import java.util.Properties
import org.apache.kafka.clients.producer._
object ProducerExample extends App {
val props = new Properties()
props.put("bootstrap.servers", "172.16.16.12:9092") //实例信息中的内网 IP 与端口

props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer")

val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
val TOPIC="test"  //指定要生产的 Topic
for(i<- 1 to 50){
val record = new ProducerRecord(TOPIC, "key", s"hello $i") //生产 key 是"key",value 是 hello i 的消息
producer.send(record)
}
val record = new ProducerRecord(TOPIC, "key", "the end "+new java.util.Date)
producer.send(record)
producer.close() //最后要断开
}

更多有关 ProducerRecord 的用法请参考 [ProducerRecord] 文档。 从CKafka消费消息

DirectStream

在build.sbt添加依赖：

name := "Consumer Example"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming" % "2.1.0"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-streaming-kafka-0-10" % "2.1.0"

配置DirectStream_example.scala：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import collection.JavaConversions._
import Array._
object Kafka {
    def main(args: Array[String]) {
        val kafkaParams = Map[String, Object](
            "bootstrap.servers" -> "172.16.16.12:9092",
            "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "group.id" -> "spark_stream_test1",
            "auto.offset.reset" -> "earliest",
            "enable.auto.commit" -> "false"
        )

        val sparkConf = new SparkConf()
        sparkConf.setMaster("local")
        sparkConf.setAppName("Kafka")
        val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))
        val topics = Array("spark_test")

        val offsets : Map[TopicPartition, Long] = Map()

        for (i <- 0 until 3){
            val tp = new TopicPartition("spark_test", i)
            offsets.updated(tp , 0L)
        }
        val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
            ssc,
            PreferConsistent,
            Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
        )
        println("directStream")
        stream.foreachRDD{ rdd=>
            //输出获得的消息
            rdd.foreach{iter =>
                val i = iter.value
                println(s"${i}")
            }
            //获得offset
            val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
            rdd.foreachPartition { iter =>
                val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId)
                println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")
            }
        }

        // Start the computation
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
    }
}

RDD

配置build.sbt（配置同上，单击查看）。
配置RDD_example：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import collection.JavaConversions._
import Array._
object Kafka {
    def main(args: Array[String]) {
        val kafkaParams = Map[String, Object](
            "bootstrap.servers" -> "172.16.16.12:9092",
            "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
            "group.id" -> "spark_stream",
            "auto.offset.reset" -> "earliest",
            "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
        )
        val sc = new SparkContext("local", "Kafka", new SparkConf())
        val java_kafkaParams : java.util.Map[String, Object] = kafkaParams
        //按顺序向 parition 拉取相应 offset 范围的消息，如果拉取不到则阻塞直到超过等待时间或者新生产消息达到拉取的数量
        val offsetRanges = Array[OffsetRange](
            OffsetRange("spark_test", 0, 0, 5),
            OffsetRange("spark_test", 1, 0, 5),
            OffsetRange("spark_test", 2, 0, 5)
        )
        val range = KafkaUtils.createRDD[String, String](
            sc,
            java_kafkaParams,
            offsetRanges,
            PreferConsistent
        )
        range.foreach(rdd=>println(rdd.value))
        sc.stop()
    }
}

更多kafkaParams用法参考 kafkaParams 文档。

配置环境

安装 sbt

在 sbt 官网上下载 sbt 包。
解压后在 sbt 的目录下创建一个 sbt_run.sh 脚本并增加可执行权限，脚本内容如下：

#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/bin/sbt-launch.jar "$@"

chmod u+x ./sbt_run.sh

执行以下命令。

./sbt-run.sh sbt-version

若能看到 sbt 版本说明可以正常运行。

安装 protobuf

下载 protobuf 相应版本。
解压后进入目录。

./configure
make && make install

需要预先安装 gcc-g++，执行中可能需要 root 权限。 3. 重新登录，在命令行中输入下述内容。

protoc --version

若能看到 protobuf 版本说明可以正常运行。

安装 Hadoop

访问 Hadoop 官网下载所需要的版本。
增加 Hadoop 用户。

useradd -m hadoop -s /bin/bash

增加管理员权限。

visudo

在root ALL=(ALL) ALL下增加一行。 hadoop ALL=(ALL) ALL 保存退出。
使用 Hadoop 进行操作。

su hadoop

SSH 无密码登录。

cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
cat id_rsa.pub >> authorized_keys  # 加入授权
chmod 600 ./authorized_keys    # 修改文件权限

安装 Java。

sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel

配置 ${JAVA_HOME}。

vim /etc/profile

在文末加上下述内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el6_8.x86_64/jre
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME

根据安装情况修改对应路径。 9. 解压 Hadoop，进入目录。

./bin/hadoop version

若能显示版本信息说明能正常运行。

配置单机伪分布式（可根据需要搭建不同形式的集群）。

vim /etc/profile

在文末加上下述内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

根据安装情况修改对应路径。 11. 修改/etc/hadoop/core-site.xml。

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

修改/etc/hadoop/hdfs-site.xml。

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

修改/etc/hadoop/hadoop-env.sh中的 JAVA_HOME 为Java 的路径。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.121-0.b13.el6_8.x86_64/jre

执行 NameNode 格式化。

./bin/hdfs namenode -format

显示Exitting with status 0则表示成功。 15. 启动 Hadoop。

./sbin/start-dfs.sh

成功启动会存在NameNode进程，DataNode进程，SecondaryNameNode进程。

安装 Spark

访问 Spark 官网下载所需要的版本。因为之前安装了 Hadoop，所以选择使用 Pre-build with user-provided Apache Hadoop。 本示例同样使用hadoop用户进行操作。

解压进入目录。
修改配置文件。

cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
vim ./conf/spark-env.sh

在第一行添加下述内容：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

根据 hadoop 安装情况修改路径。运行示例。

bin/run-example SparkPi

若成功安装可以看到程序输出 π 的近似值。