spark streaming - redis 整合(Java 1.8 lamda表达式版)

环境：spark.1.6.2
系统：centos7
jdk: 1.8（spark不使用Java的 lamda表达式的话，就呵呵了，代码非常啰嗦）
hadoop: 2.6

鉴于Java相关的 spark streaming 程序比较少，因此本人记录一下Java中怎么使用spark streaming 整合redis 。首先要注意的问题是，spark是分布式的 因此操作redis 的类 需要序列化到工作节点，可能和driver不是一台机器. 因此我们可以采用广播变量的方式 传输redisUtil工作类。本程序实现的是统计分布式的调用链信息：

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.google.common.collect.Lists;
import com.haiziwang.trace.com.haiziwang.vo.Span;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.broadcast.Broadcast;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.Time;
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 org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import scala.Tuple2;
import util.RedisClusterClient;
import util.TraceMainInfoUtil;

import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

/**
 * Created by cj2580 on 2017/6/29.
 */
public class KmonitorTrace {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KmonitorTrace.class);
    private static final String zkQuorum = "172.172.177.69:2181,172.172.177.70:2181,172.172.177.71:2181/kafka"; //接收数据的地址和端口
    private static final String group = "spark-trace_customer";//话题所在的组
    private static final String topics = "hzw_trace";//业务员操作日志topic，话题名称，多个可以以“，”分隔
    private static final String MAX_RATE_PER_PARTITION = "1000";//每个分区，一次最大拉取kafka的数量

    private static final int CHECK_POINT_TIME = 10000;//单位ms
    private static final int PATION_NUM = 8;//并发度
    private static final int DURING_TIME = 5;//多少秒执行一次
    private static final String ROOT_NODE="root";

    public static void main(String[] args) {
        traceStart();
    }

    public static void traceStart() {
        new TraceMainInfoUtil().setToday2Redis();
        //SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KmonitorTrace").setMaster("local[2]");
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("KmonitorTrace");
        sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.JavaSerializer");
        sparkConf.set("spark.streaming.backpressure.initialRate", MAX_RATE_PER_PARTITION); //限制第一次批处理应该消费的数据
        sparkConf.set("spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition", MAX_RATE_PER_PARTITION); //此处为每秒每个partition的条数
        sparkConf.set("spark.streaming.backpressure.enabled", "true");//开启后spark自动根据系统负载选择最优消费速率 
        sparkConf.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true");//确保在kill任务时，能够处理完最后一批数据，再关闭程序，不会发生强制kill导致数据处理中断，没处理完的数据丢失 

        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(DURING_TIME));//多久执行一次
        JavaSparkContext sc = jssc.sparkContext();

        //从Kafka中获取数据转换成RDD
        JavaPairReceiverInputDStream lines = KafkaUtils.createStream(jssc, zkQuorum, group, getTopicMap());

        TraceMainInfoUtil traceMainInfoUtil = new TraceMainInfoUtil();//redis客户端
        //广播Reids连接池管理对象
        final Broadcast broadcastRedis = sc.broadcast(traceMainInfoUtil);

        //遍历所有的kafka消息数据
        JavaDStream words = lines.flatMap( arg0 -> {
            Span span = TraceMainInfoUtil.getJsonFromkafka(arg0._2());
            if (span != null) {
                return Lists.newArrayList(JSONObject.toJSONString(span));//只获取操作数据
            }else {
                return Lists.newArrayList();//如果无法转发成json的非法数据，直接过滤掉
            }
        });

        JavaPairDStream spanMap = words.mapToPair(new PairFunction() {
            @Override
            public Tuple2 call(String s) throws Exception {
                Span span = JSON.parseObject(s,Span.class);
                return new Tuple2(span.getSpanId(),s);
            }
        });

        //分布式 - action操作
        words.foreachRDD( rdd  -> {
            rdd.foreachPartition( partitionOfRecords  -> {

                // 每个分区创建一个redis示例executed at the driver
                while (partitionOfRecords.hasNext()){
                    try {
                        TraceMainInfoUtil redisUtil= broadcastRedis.getValue();
                        String data = partitionOfRecords.next();
                        Span span = JSON.parseObject(data, Span.class);
                        //根节点才计算为一条日志
                        if (span.getParentId().equals(ROOT_NODE)) {
                            redisUtil.incrementValue2redis(TraceMainInfoUtil.REQUEST_PER_D);//总请求量
                            redisUtil.incrementValue2redis(TraceMainInfoUtil.REQUEST_ALLTIME_D);//总耗时
                            redisUtil.addAppRank(span);// 应用的排名存入redis
                            redisUtil.setAvgTime2redis();// 设置平均耗时
                        }
                        //错误次数累加
                        if(span.getSuccess() != 0){
                            redisUtil.incrementValue2redis(TraceMainInfoUtil.REQUEST_ERRORRATE_D);//当日总错误次数
                        }
                        logger.info("数据：" + data);
                    } catch (Exception e) {
                        logger.error(e.toString());
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            });
        });

        words.print();

        jssc.start();
        jssc.awaitTermination();
        jssc.close();
    }


    public static Map getTopicMap() {
        Map topicmap = new HashMap<>();
        String[] topicsArr = topics.split(",");
        int n = topicsArr.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            topicmap.put(topicsArr[i], 2);
        }
        return topicmap;
    }
}

pom.xml文件，截取了关键信息

 <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
        <spark.version>1.6.2spark.version>
    properties>
    <dependencies>
    <dependency>
            <groupId>org.apache.sparkgroupId>
            <artifactId>spark-core_2.10artifactId>
            <version>${spark.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.sparkgroupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.10artifactId>
            <version>${spark.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.sparkgroupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10artifactId>
            <version>${spark.version}version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoopgroupId>
            <artifactId>hadoop-clientartifactId>
            <version>2.6.0version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibabagroupId>
            <artifactId>fastjsonartifactId>
            <version>1.2.24version>
        dependency>

其中TraceMainInfoUtil 使用了公司内部的redis框架，就不贴所有代码了，注意TraceMainInfoUtil 一定要实现序列化接口 Serializable ，否则无法广播到excutor 所在的spark执行Task的工作节点：

public class TraceMainInfoUtil implements Serializable {
    public  static  final String  REQUEST_PER_S = "req-per-seconds_";//每秒的请求量
    public  static  final String  REQUEST_PER_D = "req-per-day_";//每天的请求量
    public  static  final String  REQUEST_MAXTIME_D = "req-maxTime-day_";//每日最大耗时
    public  static  final String  REQUEST_ALLTIME_D = "req-allTime-day_";//每日总耗时
    public  static  final String  REQUEST_AVGTIME_D = "req-avgTime-day_";//每日平均耗时
    public  static  final String  REQUEST_ERRORRATE_D = "req-errorRate-day_";//每日错误率
    public static final String RANK_APP_BY_MAX_TIME="req-maxTime-app-rank_";//应用耗时排名
    public static final int  MAX_APP_CNT = 20;//应用排名数量
    public static  final String REQUSET_TODAY="req_today";

    private IKMEMCache cache1;//缓存cache
    private TraceMainInfoUtil traceMainInfoUtil;

    private static final int TIME_OUT_SENCONDS  = 3600*24*14 ;//24小时*3600s
    private static final long serialVersionUID = 164037256914939128L;//序列化编号

    public TraceMainInfoUtil (){
        KMEMClient.getInstance().registerCache("cache1");
        this.cache1 = KMEMClient.getInstance().getCache("cache1");//初始化缓存
    }
    ……

最后，我们将写好的程序打包（打包 最好把依赖包一起打到jar包里面）
执行：

nohup  spark-submit --class com.haiziwang.trace.Trace --master yarn --deploy-mode client  --num-executors 20 --executor-cores 4 --executor-memory 1G kmonitor-spark-1.0-SNAPSHOT-with_dependency.jar

参数解释：

num-executors

参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。
参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。

executor-memory

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。
参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量是不能超过队列的最大内存量的。此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同学的作业无法运行。

executor-cores

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同学的作业运行。

spark.default.parallelism

参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。
参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。

spark.storage.memoryFraction

参数说明：该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。
参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多，而持久化操作比较少，那么这个参数的值适当降低一些比较合适。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时），意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。

spark.shuffle.memoryFraction

参数说明：该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例，默认是0.2。也就是说，Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。
参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。