Spark Streaming管理Kafka偏移量

前言

为了让Spark Streaming消费kafka的数据不丢数据，可以创建Kafka Direct DStream，由Spark Streaming自己管理offset，并不是存到zookeeper。启用S​​park Streaming的 checkpoints是存储偏移量的最简单方法，因为它可以在Spark的框架内轻松获得。 checkpoints将应用程序的状态保存到HDFS，以便在故障时可以恢复。如果发生故障，Spark Streaming应用程序可以从checkpoints偏移范围读取消息。

但是，Spark Streaming checkpoints在应用程序修改后由于从checkpoint反序列化失败而无法恢复，因此不是非常可靠，特别是如果您将此机制用于关键生产应用程序，另外，基于zookeeper的offset可视化工具将无法使用。我们不建议通过Spark checkpoints来管理偏移量。因此本文将手动存储offset到zookeeper，完全自我掌控offset。

从ZK获取offset

创建ZKClient，API有好几个，最后用带序列化参数的，不然保存offset的时候容易出现乱码。

查看该groupId在该topic下是否有消费记录，如果有，肯定在对应目录下会有分区数，children大于0则有记录。

在有记录的情况下，去拿具体的offset

注意红色线框部分，在zookeeper里存储的offset有可能在kafka里过期了，所以要拿kafka最小的offset和zookeeper里的offset比较一下。

接下来就可以创建Kafka Direct DStream了，前者是从zookeeper拿的offset，后者是直接从最新的开始（第一次消费）。

最后就是处理RDD，保存Offset。