基于Receiver的方式

• 这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。

• 然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。

如何进行Kafka数据源连接

• 在maven的pom.xml中添加依赖

  groupId = org.apache.spark
  artifactId = spark-streaming-kafka_2.10
  version = 1.5.0

• 使用第三方工具类创建输入DStream

  JavaPairReceiverInputDStream<String, String> kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume]);

• 需要注意的要点

1. Kafka中的topic的partition，与Spark中的RDD的partition是没有关系的。所以，在KafkaUtils.createStream()中，提高partition的数量，只会增加一个Receiver中，读取partition的线程的数量。不会增加Spark处理数据的并行度。

2. 可以创建多个Kafka输入DStream，使用不同的consumer group和topic，来通过多个receiver并行接收数据。

3. 如果基于容错的文件系统，比如HDFS，启用了预写日志机制，接收到的数据都会被复制一份到预写日志中。因此，在KafkaUtils.createStream()中，设置的持久化级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER。

Kafka命令

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.75.111:2181,192.168.75.112:2181,192.168.75.113:2181 --topic WordCount --replication-factor 1 --partitions 1 --create

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.75.111:9092,192.168.75.112:9092,192.168.75.113:9092 --topic WordCount

192.168.75.111:2181,192.168.75.112:2181,192.168.75.113:2181

Java版本代码

package cn.spark.study.streaming;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;
import scala.Tuple2;
public class KafkaWordCount {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName("HDFSWordCount");  
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
// 使用KafkaUtils.createStream()方法，创建针对Kafka的输入数据流
Map<String, Integer> topicThreadMap = new HashMap<String, Integer>();
topicThreadMap.put("WordCount", 1);
JavaPairReceiverInputDStream<String, String> lines = KafkaUtils.createStream(
jssc, 
"192.168.75.111:2181,192.168.75.112:2181,192.168.75.113:2181", 
"DefaultConsumerGroup", 
topicThreadMap);
// 然后开发wordcount逻辑
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(
new FlatMapFunction<Tuple2<String,String>, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable<String> call(Tuple2<String, String> tuple) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return Arrays.asList(tuple._2.split(" "));
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(
new PairFunction<String, String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
}
});
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(
new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
wordCounts.print();  
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.stop();
}
}