使用redis存储kafka的偏移量
使用redis存储kafka的偏移量
转自：Lu_Xiao_Yue
使用Redis来记录偏移量，以前用receive方式时，使用zookeeper保存偏移量，不用自己保存偏移量，使用直连方式可以自己保存偏移量，更加灵活。在直连方式中，保存偏移量可以使用zookeeper，也可以使用mysql、redis等来保存偏移量，下面使用一种简单的方式用reids来保存偏移量
package day03.KafkaDricte
import java.{lang, util}
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.{DStream, InputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.{HasOffsetRanges, KafkaUtils, OffsetRange}
import org.apache.spark.streaming.{Duration, StreamingContext}
import redis.clients.jedis.{Jedis, JedisPool, JedisPoolConfig}
import scala.collection.immutable
object KafkaDricteRedis {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(“redis”).setMaster(“local[*]”)
val ssc = new StreamingContext(conf,new Duration(5000))
val groupid = "GB01" //组名
val topic = "wordcount3"//topic 名
//在redis中以 groupid/topic作为唯一标识 ，存储分区偏移量
//在Reids 使用的时hash类型来存储
val gtKey = groupid+"/"+topic
//topic
val topics = Set(topic)
//zk地址
val zkQuorum = "hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181"
//brokerList
val brokerList = "hadoop01:9092,hadoop03:9092"
val kafkaParams = Map(
// metadata.broker.list
"metadata.broker.list"->brokerList,
"group.id"->groupid,
"auto.offset.reset"->kafka.api.OffsetRequest.SmallestTimeString
//从头开始消费
)
//记录topic 、分区对应的偏移量偏移量，在创建InputDStream时作为参数传如
//从这个偏移量开始读取
var fromOffset = Map[TopicAndPartition,Long]()
var kafkaDStream :InputDStream[(String,String)] = null
// 获取一个jedis连接
val conn = getConnection()
// conn.flushDB()
//jd.hget(groupid+topic,"")
//获取全部的keys
val values: util.Set[String] = conn.keys("*")
//println(values)
// [GB01/wordcount3] 分区数 偏移量
//如果keys中包含 GB01/wordcount3这样的key,则表示以前读取过
if(values.contains(gtKey)){
//获取key 为GB01/wordcount3 下面所对应的（k,v）
var allKey: util.Map[String, String] = conn.hgetAll(gtKey)
//导入后，可以把Java中的集合转换为Scala中的集合
import scala.collection.JavaConversions._
var list: List[(String, String)] = allKey.toList
//循环得到的(k,v)
//这里面的 k 对应的是分区， v对应的是偏移量
for (key <- list){ //这里的key是一个tuple类型
//new一个TopicAndPartition 把 topic 和分区数传入
val tp = new TopicAndPartition(topic,key._1.toInt)
//把每个topic 分区 对应的偏移量传入
fromOffset += tp -> key.2.toLong
}
//这里的是把数据（key ,value）是kafka 的key默认是null,
//value 是kafka中的value
val messageHandler =(mmd:MessageAndMetadata[String,String])=>{
( mmd.key(),mmd.message())
}
//创建一个InputDStream
kafkaDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String,String,StringDecoder,StringDecoder,(String,String)](ssc,
kafkaParams,fromOffset,messageHandler)
}else{
//如果以前没有读取过，创建一个新的InputDStream
kafkaDStream = KafkaUtils.createDirectStreamString,String,StringDecoder,StringDecoder
}
//用来更新偏移量，OffsetRange中可以获取分区及偏移量
var OffsetRangs = ArrayOffsetRange
//
kafkaDStream.foreachRDD(kafkaRDD=> {
//这里面的RDD是kafkaRDD ,可以转换为HasOffsetRange
val ranges: HasOffsetRanges = kafkaRDD.asInstanceOf[HasOffsetRanges]
OffsetRangs = ranges.offsetRanges
//获取value，（key 默认是null，没有用）
val map: RDD[String] = kafkaRDD.map(._2)
map.foreach(x=>println(x+"==========================="))
//更新偏移量
for (o <- OffsetRangs){
//取出偏移量
val offset = o.untilOffset
//取出分区
val partition = o.partition
println("partition: "+partition)
println("offset: "+offset)
//把通过hset,把对应的partition和offset写入到redis中
conn.hset(gtKey,partition.toString,offset.toString)
}
})
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
//Jedis连接池
def getConnection(): Jedis ={
//new 一个JedisPoolConfig，用来设定参数
val conf = new JedisPoolConfig()
val pool = new JedisPool(conf,“hadoop01”,6379)
//最大连接数
conf.setMaxTotal(20)
//最大空闲数
conf.setMaxIdle(20)
val jedis = pool.getResource()
//密码
jedis.auth("123")
jedis
}
}
转自：
作者：Lu_Xiao_Yue
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Lu_Xiao_Yue/article/details/84061009
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