SparkStreaming直连方式读取kafka数据，使用MySQL保存偏移量

通过MySQL保存kafka的偏移量，完成直连方式读取数据
使用scalikeJDBC,访问数据库

1、什么是 ScalikeJDBC

ScalikeJDBC 是一款给 Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库，它是基于 SQL 的，使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写，所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC。这个类库内置包含了JDBC API，并且给用户提供了简单易用并且非常灵活的 API。并且，QueryDSL(通用查询查询框架)使你的代码类型安全的并且可重复使用。我们可以在生产环境大胆地使用这款 DB 访问类库。
2、新建配置文件

//配置数据库信息
//使用IDEA，在resources文件夹下新建文件File文件名为application.conf
db.default.driver="com.mysql.jdbc.Driver"
db.default.url="jdbc:mysql://hadoop01:3306/kafkaOffset?characterEncodeing=utf-8"
db.default.user="root"
db.default.password="root"

3、在数据库中新建一张表Offset,表结构设计如图

4、导入依赖的jar包

<!--Maven依赖-->

<!--通过mysql保存偏移量-->

        <dependency>
            <groupId>com.typesafe</groupId>
            <artifactId>config</artifactId>
            <version>1.3.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scalikejdbc</groupId>
            <artifactId>scalikejdbc_2.11</artifactId>
            <version>2.5.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scalikejdbc</groupId>
            <artifactId>scalikejdbc-core_2.11</artifactId>
            <version>2.5.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scalikejdbc</groupId>
            <artifactId>scalikejdbc-config_2.11</artifactId>
            <version>2.5.0</version>
        </dependency>

import kafka.common.TopicAndPartition
import kafka.message.MessageAndMetadata
import kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster.Err
import org.apache.spark.streaming.kafka.{HasOffsetRanges, KafkaCluster, KafkaUtils, OffsetRange}
import org.apache.spark.streaming.{Duration, StreamingContext}
import scalikejdbc.{DB, SQL}
import scalikejdbc.config.DBs

/*
将偏移量保存到MySQL中
 */
object SparkStreamingOffsetMySql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("medd").setMaster("local[2]")
    val ssc = new StreamingContext(conf,Duration(5000))
    //配置一系列基本配置
    val groupid = "GPMMCC"
    val topic = "mysqlDemo"
    val brokerList = "hadoop01:9092,hadoop02:9092,hadoop03:9092"
   // val zkQuorum = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181"
    val topics = Set(topic)
    //设置kafka的参数
    val kafkaParams = Map(
      "metadata.broker.list"->brokerList,
      "group.id"->groupid,
      "auto.offset.reset"->kafka.api.OffsetRequest.SmallestTimeString
    )
    //加载配置 application.conf
    DBs.setup()
    //不需要查询zk中的offset啦，直接查询MySQL中的offset
    val fromdbOffset:Map[TopicAndPartition,Long]=
      DB.readOnly{
        implicit  session=>{
          //查询每个分组下面的所有消息
          SQL(s"select * from offset where groupId = '${groupid}'" +
           //将MySQL中的数据赋值给元组
            s"").map(m=>(TopicAndPartition(m.string("topic"),m.string("partitions").toInt),m.string("untilOffset").toLong))
            .toList().apply()
        }.toMap  //最后toMap ,应为前面的返回值已经给定
      }

    //创建一个DStream,用来获取数据
    var kafkaDStream : InputDStream[(String,String)] = null

    //从MySql中获取数据进行判断
    if(fromdbOffset.isEmpty){
      kafkaDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,
        StringDecoder](ssc,kafkaParams,topics)
    }else{
      //1\ 不能重复消费
      //2\ 保证偏移量
      var checkOffset = Map[TopicAndPartition,Long]()

      //加载kafka的配置
      val kafkaCluster = new KafkaCluster(kafkaParams)
      //首先获得kafka中的所有的topic和partition Offset
      val earliesOffset: Either[Err, Map[TopicAndPartition, KafkaCluster.LeaderOffset]
        ] = kafkaCluster.getEarliestLeaderOffsets(fromdbOffset.keySet)


      //然后开始比较大小，用mysql中的offset和kafka中的offset进行比较
      if(earliesOffset.isRight){
        //去到需要的 大Map
        //物取值
        val tap: Map[TopicAndPartition, KafkaCluster.LeaderOffset] =
        earliesOffset.right.get
        //比较，直接进行比较大小
        val checkOffset = fromdbOffset.map(f => {
          //取kafka中的offset
          //进行比较，不需要重复消费，取最大的
          val KafkatopicOffset = tap.get(f._1).get.offset
          if (f._2 > KafkatopicOffset) {
            f
          } else {
            (f._1, KafkatopicOffset)
          }
        })
        checkOffset

      }
      val messageHandler=(mmd:MessageAndMetadata[String,String])=>{
        (mmd.key(),mmd.message())
      }

      //不是第一次启动的话 ，按照之前的偏移量取数据的偏移量
      kafkaDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder
        ,StringDecoder,(String,String)](ssc,kafkaParams,checkOffset
      ,messageHandler)

    }

    var offsetRanges = Array[OffsetRange]()
    kafkaDStream.foreachRDD(kafkaRDD=>{
     offsetRanges = kafkaRDD.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
      val map: RDD[String] = kafkaRDD.map(_._2)
      map.foreach(println)


      //更新偏移量

        DB.localTx(implicit session =>{
          //去到所有的topic partition offset
          for (o<- offsetRanges){
            /*SQL("update offset set groupId=? topic=?,partition=?," +
              "untilsOffset=?").bind(groupid,o.topic,o.partition,o.untilOffset).update().apply()*/
            SQL("replace into offset(groupId,topic,partitions,untilOffset) values(?,?,?,?)").bind(
              groupid,o.topic,o.partition.toString,o.untilOffset.toString
            ).update().apply()
          }
        })

    })


    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
    
  }

}