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Fayson的github：

​​https://github.com/fayson/cdhproject​​


提示：代码块部分可以左右滑动查看噢


1.文档编写目的


在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《​​Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase​​​》和《​​Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu​​》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入Hive，在介绍本篇文章前，你可能需要知道：

《​​如何在CDH集群启用Kerberos​​》

《​​如何在Redhat7.3的CDH5.14中启用Kerberos​​》

《​​如何在Redhat7.4的CDH5.15中启用Kerberos​​》

《​​如何通过Cloudera Manager为Kafka启用Kerberos及使用​​》


示例架构图如下：


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka


示例详细流程图如下：


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka_02


  • 内容概述：

1.环境准备

2.Spark2Streaming示例开发

3.示例运行

4.总结


  • 测试环境：

1.CM5.14.3/CDH5.14.2

2.CDK2.2.0（Apache Kafka0.10.2）

3.SPARK2.2.0

4.操作系统版本为Redhat7.3

5.采用root用户进行操作

6.集群已启用Kerberos


2.环境准备


1.准备访问Kafka的Keytab文件，使用xst命令导出keytab文件


[root@cdh01 ~]# kadmin.local 
kadmin.local:  xst -norandkey -k fayson.keytab fayson@FAYSON.COM

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka_03


使用klist命令检查导出的keytab文件是否正确


[root@cdh01 ~]# klist -ek fayson.keytab

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_spark_04


2.导出一个hive/adin@FAYSON.COM账号的keytab文件，该keytab用户向Yarn提交Spark作业使用


[root@cdh01 ~]# kadmin.local 
kadmin.local:  xst -norandkey -k hive.keytab hive/admin@FAYSON.COM

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_05


3.准备jaas.cof文件内容如下：


KafkaClient {
  com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
  useKeyTab=true
  keyTab="/data/disk1/0286-kafka-shell/conf/fayson.keytab"
  principal="fayson@FAYSON.COM";
};

Client {
  com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
  useKeyTab=true
  storeKey=true
  keyTab="/data/disk1/0286-kafka-shell/conf/fayson.keytab"
  principal="fayson@FAYSON.COM";
};

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_spark_06


将fayson.keytab和jaas.conf文件拷贝至集群的所有节点统一的/data/disk1/0286-kafka-shell/conf目录下。


4.准备向Kerberos环境发送数据的脚本，关于脚本这里就不在过多的介绍前面很多文章都有介绍，具体可以参考Fayson的GitHub：


https://github.com/fayson/cdhproject/tree/master/kafkademo/0286-kafka-shell

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_spark_07


根据需要将conf下面的配置文件修改为自己集群的环境即可，发送至Kafka的JSON数据示例如下：


{
   "occupation": "生产工作、运输工作和部分体力劳动者",
   "address": "台东东二路16号-8-8",
   "city": "长治",
   "marriage": "1",
   "sex": "1",
   "name": "仲淑兰",
   "mobile_phone_num": "13607268580",
   "bank_name": "广州银行31",
   "id": "510105197906185179",
   "child_num": "1",
   "fix_phone_num": "15004170180"
}

（可左右滑动）


5.登录CM进入SPARK2服务的配置项将spark_kafka_version的kafka版本修改为0.10


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_spark_08


3.SparkStreaming示例开发


1.使用maven创建scala语言的spark2demo工程，pom.xml依赖如下


<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0.cloudera2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0.cloudera2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0.cloudera2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
    <version>2.2.0.cloudera2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.scala-lang</groupId>
    <artifactId>scala-library</artifactId>
    <version>2.11.8</version>
</dependency>

（可左右滑动）


2.在resources下创建0291.properties配置文件，内容如下：


kafka.brokers=cdh02.fayson.com:9092,cdh03.fayson.com:9092,cdh04.fayson.com:9092
kafka.topics=kafka_hive_topic

（可左右滑动）


3.创建Kafka2Spark2Hive.scala文件，内容如下：


package com.cloudera.streaming

import java.io.{File, FileInputStream}
import java.util.Properties

import org.apache.commons.lang.StringUtils
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010.{ConsumerStrategies, KafkaUtils, LocationStrategies}

import scala.collection.JavaConverters._
import scala.util.parsing.json.JSON

/**
  * package: com.cloudera.streaming
  * describe: Kerberos环境中Spark2Streaming应用实时读取Kafka数据，解析后存入Hive
  * 使用spark2-submit的方式提交作业
  * spark2-submit --class com.cloudera.streaming.Kafka2Spark2Hive \
   --master yarn \
   --deploy-mode client \
   --executor-memory 2g \
   --executor-cores 2 \
   --driver-memory 2g \
   --num-executors 2 \
   --queue default  \
   --principal hive/admin@FAYSON.COM \
   --keytab /data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/hive.keytab \
   --files "/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf#jaas.conf" \
   --driver-java-options "-Djava.security.auth.login.config=/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf" \
   --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf" \
   spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
  * creat_user: Fayson 
  * email: htechinfo@163.com
  * creat_date: 2018/7/15
  * creat_time: 下午4:01
  * 公众号：Hadoop实操
  */
object Kafka2Spark2Hive {

  Logger.getLogger("com").setLevel(Level.ERROR) //设置日志级别

  var confPath: String = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf/0291.properties"

  /**
    * 建表Schema定义
    */
  val userInfoSchema = StructType(
    //         col name   type     nullable?
    StructField("id", StringType , false) ::
      StructField("name" , StringType, true ) ::
      StructField("sex" , StringType, true ) ::
      StructField("city" , StringType, true ) ::
      StructField("occupation" , StringType, true ) ::
      StructField("tel" , StringType, true ) ::
      StructField("fixPhoneNum" , StringType, true ) ::
      StructField("bankName" , StringType, true ) ::
      StructField("address" , StringType, true ) ::
      StructField("marriage" , StringType, true ) ::
      StructField("childNum", StringType , true ) :: Nil
  )

  /**
    * 定义一个UserInfo对象
    */
  case class UserInfo (
                        id: String,
                        name: String,
                        sex: String,
                        city: String,
                        occupation: String,
                        tel: String,
                        fixPhoneNum: String,
                        bankName: String,
                        address: String,
                        marriage: String,
                        childNum: String
                      )

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //加载配置文件
    val properties = new Properties()
    val file = new File(confPath)
    if(!file.exists()) {
      System.out.println(Kafka2Spark2Hive.getClass.getClassLoader.getResource("0291.properties"))
      val in = Kafka2Spark2Hive.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream("0291.properties")
      properties.load(in);
    } else {
      properties.load(new FileInputStream(confPath))
    }

    val brokers = properties.getProperty("kafka.brokers")
    val topics = properties.getProperty("kafka.topics")
    println("kafka.brokers:" + brokers)
    println("kafka.topics:" + topics)

    if(StringUtils.isEmpty(brokers)|| StringUtils.isEmpty(topics)) {
      println("未配置Kafka信息...")
      System.exit(0)
    }
    val topicsSet = topics.split(",").toSet

    val spark = SparkSession.builder().appName("Kafka2Spark2Hive-kerberos").config(new SparkConf()).getOrCreate()
    val ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext, Seconds(5)) //设置Spark时间窗口，每5s处理一次
    val kafkaParams = Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> brokers
      , "auto.offset.reset" -> "latest"
      , "security.protocol" -> "SASL_PLAINTEXT"
      , "sasl.kerberos.service.name" -> "kafka"
      , "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer]
      , "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer]
      , "group.id" -> "testgroup"
    )

    val dStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicsSet, kafkaParams))

    //引入隐式
    import spark.implicits._

    dStream.foreachRDD(rdd => {
      //将rdd数据重新封装为Rdd[UserInfo]
      val newrdd = rdd.map(line => {
        val jsonObj =  JSON.parseFull(line.value())
        val map:Map[String,Any] = jsonObj.get.asInstanceOf[Map[String, Any]]
        new UserInfo(
          map.get("id").get.asInstanceOf[String],
          map.get("name").get.asInstanceOf[String],
          map.get("sex").get.asInstanceOf[String],
          map.get("city").get.asInstanceOf[String],
          map.get("occupation").get.asInstanceOf[String],
          map.get("mobile_phone_num").get.asInstanceOf[String],
          map.get("fix_phone_num").get.asInstanceOf[String],
          map.get("bank_name").get.asInstanceOf[String],
          map.get("address").get.asInstanceOf[String],
          map.get("marriage").get.asInstanceOf[String],
          map.get("child_num").get.asInstanceOf[String]
        )
      })
      //将RDD转换为DataFrame
      val userinfoDF = spark.sqlContext.createDataFrame(newrdd)

      userinfoDF.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("ods_user")
    })
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

}

（可左右滑动）


4.使用mvn命令编译工程，注意由于是scala工程编译时mvn命令要加scala:compile


mvn clean scala:compile package

（可左右滑动）


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka_09


5.将编译好的spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包上传至服务


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_10


在conf目录下新增0291.properties配置文件，内容如下：


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka_11


4.示例运行


1.使用spark2-submit命令向集群提交SparkStreaming作业


spark2-submit --class com.cloudera.streaming.Kafka2Spark2Hive \
 --master yarn \
 --deploy-mode client \
 --executor-memory 2g \
 --executor-cores 2 \
 --driver-memory 2g \
 --num-executors 2 \
 --queue default  \
 --principal hive/admin@FAYSON.COM \
 --keytab /data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/hive.keytab \
 --files "/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf#jaas.conf" \
 --driver-java-options "-Djava.security.auth.login.config=/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf" \
 --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.auth.login.config=/data/disk1/spark2streaming-kafka-hive/conf/jaas.conf" \
 spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar

（可左右滑动）


通过CM查看作业是否提交成功


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_12


Spark2的UI界面


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_13


2.运行脚本向Kafka的Kafka_kudu_topic生产消息


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_kafka_14


3.登录Hue在Hive中执行Select查询user_info表中数据


Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_15


5.总结


1.在前面的文章Fayson也有介绍Java访问Kerberos环境的Kafka，需要使用到jaas.conf文件，这里的jaas.conf文件Fayson通过spark2-submit的方式指定，注意我们的jaas.conf文件及keytab需要在集群的所有节点存在，因为Driver和Executor是随机在集群的节点上启动的。


2.同样在scala代码中访问Kafka是也一样需要添加Kerberos相关的配置security.protocol和sasl.kerberos.service.name参数。


3.Spark2默认的kafka版本为0.9需要通过CM将默认的Kafka版本修改为0.10


4.在文章中将接收到的Kafka数据转换成DataFrame，调用DataFrame的saveAsTable将数据保存到Hive的表中，如果Hive表不存在会默认的创建。


GitHub地址如下：

​​https://github.com/fayson/cdhproject/tree/master/spark2demo/spark2streaming-kafka-hive​​

​​https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/src/main/scala/com/cloudera/streaming/Kafka2Spark2Hive.scala​​



提示：代码块部分可以左右滑动查看噢


为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive_hive_16

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