kafka丢消息修改偏移量 kafka 设置偏移量

Spark:2.4 ,适用于Kafka:0.10.0及以上

1. zookeeper记录偏移量

object KafkaDirectWordCount_zookeeper {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val group = "g001"
    val topic = "wordcount"
    val topics = Array(topic)
    //创建SparkConf，如果将任务提交到集群中，那么要去掉.setMaster("local[2]")
    val conf = new SparkConf().setAppName(" KafkaDirectWordCount_zookeeper").setMaster("local[2]")
    //创建一个StreamingContext，其里面包含了一个SparkContext
    val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5));
    //指定kafka的broker地址(sparkStream的Task直连到kafka的分区上，用更加底层的API消费，效率更高)
    val brokerList = "node01:9092,node02:9092,node03:9092"
    //指定zk的地址，后期更新消费的偏移量时使用(以后可以使用Redis、MySQL来记录偏移量)
    val zkQuorum = "node01:2181,node02:2181,node03:2181"
    //创建一个 ZKGroupTopicDirs 对象,其实是指定往zk中写入数据的目录，用于保存偏移量
    val topicDirs = new ZKGroupTopicDirs(group, topic)
    //获取 zookeeper 中的路径 "/g001/offsets/wordcount/"
    val zkTopicPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}"

    //配置kafka的参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      //指定broker所在位置
      "bootstrap.servers" -> brokerList,
      //指定写入数据和读取数据的编码方式
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> group,
      "auto.offset.reset" -> "earliest", // lastest
      //spark 消费kafka中的偏移量自动维护: kafka 0.10之前的版本自动维护在zookeeper  kafka 0.10之后偏移量自动维护topic(__consumer_offsets)
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    //zookeeper 的host 和 ip，创建一个 client,用于跟新偏移量量的
    //是zookeeper的客户端，可以从zk中读取偏移量数据，并更新偏移量
    val zkClient = new ZkClient(zkQuorum)
    //查询该路径下是否字节点（默认有字节点为我们自己保存不同 partition 时生成的）
    // /g001/offsets/wordcount/0/10001"
    // /g001/offsets/wordcount/1/30001"
    val children = zkClient.countChildren(zkTopicPath)
    var kafkaStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = null
    //如果保存过offset
    if (children>0){
      //如果 zookeeper 中有保存 offset，我们会利用这个 offset 作为 kafkaStream 的起始位置
      var offsets: collection.mutable.Map[TopicPartition, Long] = collection.mutable.Map[TopicPartition, Long]()


      //手动维护过偏移量
      //1.先将维护的偏移量读取出来(zookeeper redis mysql)
      for (i <- 0 until children){
        // /g001/offsets/wordcount/0
        val partitionOffset = zkClient.readData[Long](s"$zkTopicPath/${i}")
        // wordcount/0
        val tp =new TopicPartition(topic, i)
        //将不同 partition 对应的 offset 增加到 fromOffsets 中
        // wordcount/0 -> 10001
        offsets.put(tp,partitionOffset.toLong)
      }
      //通过KafkaUtils创建直连的DStream（fromOffsets参数的作用是:按照前面计算好了的偏移量继续消费数据）
      kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](streamingContext,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topics,kafkaParams,offsets))

    }else{
      //如果未保存，根据 kafkaParam 的配置使用最新(largest)或者最旧的（smallest） offset
      kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String](streamingContext,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](topics,kafkaParams))

    }

    //记录偏移量
    //直连方式只有在KafkaDStream的RDD中才能获取偏移量，那么就不能到调用DStream的Transformation
    //所以只能子在kafkaStream调用foreachRDD，获取RDD的偏移量，然后就是对RDD进行操作了
    //依次迭代KafkaDStream中的KafkaRDD
    kafkaStream.foreachRDD(rdd=>{
      //转换rdd为带偏移量的rdd，偏移量的范围
      //只有KafkaRDD可以强转成HasOffsetRanges，并获取到偏移量
      val ranges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      //业务处理,
      val lines: RDD[String] = rdd.map(_.value())

      //对RDD进行操作，触发Action
      lines.foreachPartition(partition =>
        partition.foreach(x => {
          println(x)
        })
      )
      //记录偏移量
      for(osr <- ranges) {
        //println(osr.topic +" " + osr.partition +" " + osr.fromOffset +" " + osr.untilOffset )
        //  /g001/offsets/wordcount/0
        val zkPath = s"${topicDirs.consumerOffsetDir}/${osr.partition}"
        //将该 partition 的 offset 保存到 zookeeper
        //  /g001/offsets/test/0/20000
        //如果目录不存在先创建
        //println(zkPath)
        if (!zkClient.exists(zkPath)) {
          zkClient.createPersistent(zkPath, true)
        }
        //写入数据
        zkClient.writeData(zkPath, osr.untilOffset)
      }
      })
    streamingContext.start()
    streamingContext.awaitTermination()
  }
}

2. Kafka记录偏移量

object KafkaDirectWordCount_kafka {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val group = "g001"
    val topic = "my-orders"
    //创建SparkConf，如果将任务提交到集群中，那么要去掉.setMaster("local[2]")
    val conf = new SparkConf().setAppName("DirectStream").setMaster("local[2]")
    //创建一个StreamingContext，其里面包含了一个SparkContext
    val streamingContext = new StreamingContext(conf, Seconds(5));
    //指定kafka的broker地址(sparkStream的Task直连到kafka的分区上，用更加底层的API消费，效率更高)
    val brokerList = "node01:9092,node02:9092,node03:9092"
    //配置kafka的参数
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      //指定broker所在位置
      "bootstrap.servers" -> brokerList,
      //指定写入数据和读取数据的编码方式
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> group,
      "auto.offset.reset" -> "earliest", // lastest
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array(topic)
    //用直连方式读取kafka中的数据，在Kafka中记录读取偏移量
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      streamingContext,
      //位置策略（如果kafka和spark程序部署在一起，会有最优位置）
      PreferConsistent,
      //订阅的策略（可以指定用正则的方式读取topic，比如my-ordsers-.*）
      Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )
    //迭代DStream中的RDD，将每一个时间点对于的RDD拿出来
    stream.foreachRDD { rdd =>
      if(!rdd.isEmpty()) {
        //获取该RDD对于的偏移量
        val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
        //拿出对于的数据，foreach是一个aciton
        rdd.foreach{ line =>
          println(line.key() + " " + line.value())
        }

        //更新偏移量
        // some time later, after outputs have completed
        stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
      }
    }
    streamingContext.start()
    streamingContext.awaitTermination()
  }
}