Kafka+Spark Streaming+Redis实时计算整合实践

基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。
我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为，描述如下所示：

• 手机客户端会收集用户的行为事件（我们以点击事件为例），将数据发送到数据服务器，我们假设这里直接进入到Kafka消息队列
• 后端的实时服务会从Kafka消费数据，将数据读出来并进行实时分析，这里选择Spark Streaming，因为Spark Streaming提供了与Kafka整合的内置支持
• 经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Redis，可以实时获取用户的行为数据，并可以导出进行离线综合统计分析

Spark Streaming介绍

Spark Streaming提供了一个叫做DStream（Discretized Stream）的高级抽象，DStream表示一个持续不断输入的数据流，可以基于Kafka、TCP Socket、Flume等输入数据流创建。在内部，一个DStream实际上是由一个RDD序列组成的。Sparking Streaming是基于Spark平台的，也就继承了Spark平台的各种特性，如容错（Fault-tolerant）、可扩展（Scalable）、高吞吐（High-throughput）等。
在Spark Streaming中，每个DStream包含了一个时间间隔之内的数据项的集合，我们可以理解为指定时间间隔之内的一个batch，每一个batch就构成一个RDD数据集，所以DStream就是一个个batch的有序序列，时间是连续的，按照时间间隔将数据流分割成一个个离散的RDD数据集，如图所示（来自官网）：

我们都知道，Spark支持两种类型操作：Transformations和Actions。Transformation从一个已知的RDD数据集经过转换得到一个新的RDD数据集，这些Transformation操作包括map、filter、flatMap、union、join等，而且Transformation具有lazy的特性，调用这些操作并没有立刻执行对已知RDD数据集的计算操作，而是在调用了另一类型的Action操作才会真正地执行。Action执行，会真正地对RDD数据集进行操作，返回一个计算结果给Driver程序，或者没有返回结果，如将计算结果数据进行持久化，Action操作包括reduceByKey、count、foreach、collect等。关于Transformations和Actions更详细内容，可以查看官网文档。
同样、Spark Streaming提供了类似Spark的两种操作类型，分别为Transformations和Output操作，它们的操作对象是DStream，作用也和Spark类似：Transformation从一个已知的DStream经过转换得到一个新的DStream，而且Spark Streaming还额外增加了一类针对Window的操作，当然它也是Transformation，但是可以更灵活地控制DStream的大小（时间间隔大小、数据元素个数），例如window(windowLength, slideInterval)、countByWindow(windowLength, slideInterval)、reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)等。Spark Streaming的Output操作允许我们将DStream数据输出到一个外部的存储系统，如数据库或文件系统等，执行Output操作类似执行Spark的Action操作，使得该操作之前lazy的Transformation操作序列真正地执行。

Kafka+Spark Streaming+Redis编程实践

下面，我们根据上面提到的应用场景，来编程实现这个实时计算应用。首先，写了一个Kafka Producer模拟程序，用来模拟向Kafka实时写入用户行为的事件数据，数据是JSON格式，示例如下：

1 {"uid":"068b746ed4620d25e26055a9f804385f","event_time":"1430204612405","os_type":"Android","click_count":6}

一个事件包含4个字段：

• uid：用户编号
• event_time：事件发生时间戳
• os_type：手机App操作系统类型
• click_count：点击次数

下面是我们实现的代码，如下所示：

01 package org.shirdrn.spark.streaming.utils
02
03 import java.util.Properties
04 import scala.util.Properties
05 import org.codehaus.jettison.json.JSONObject
06 import kafka.javaapi.producer.Producer
07 import kafka.producer.KeyedMessage
08 import kafka.producer.KeyedMessage
09 import kafka.producer.ProducerConfig
10 import scala.util.Random
11
12 object KafkaEventProducer {
13
14   private val users = Array(
15       "4A4D769EB9679C054DE81B973ED5D768", "8dfeb5aaafc027d89349ac9a20b3930f",
16       "011BBF43B89BFBF266C865DF0397AA71", "f2a8474bf7bd94f0aabbd4cdd2c06dcf",
17       "068b746ed4620d25e26055a9f804385f", "97edfc08311c70143401745a03a50706",
18       "d7f141563005d1b5d0d3dd30138f3f62", "c8ee90aade1671a21336c721512b817a",
19       "6b67c8c700427dee7552f81f3228c927", "a95f22eabc4fd4b580c011a3161a9d9d")
20
21   private val random = new Random()
22
23   private var pointer = -1
24
25   def getUserID() : String = {
26        pointer = pointer + 1
27     if(pointer >= users.length) {
28       pointer = 0
29       users(pointer)
30     } else {
31       users(pointer)
32     }
33   }
34
35   def click() : Double = {
36     random.nextInt(10)
37   }
38
39   // bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka --create --topic user_events --replication-factor 2 --partitions 2
40   // bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka --list
41   // bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka --describe user_events
42   // bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2181,zk3:22181/kafka --topic test_json_basis_event --from-beginning
43   def main(args: Array[String]): Unit = {
44     val topic = "user_events"
45     val brokers = "10.10.4.126:9092,10.10.4.127:9092"
46     val props = new Properties()
47     props.put("metadata.broker.list", brokers)
48     props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder")
49
50     val kafkaConfig = new ProducerConfig(props)
51     val producer = new Producer[String, String](kafkaConfig)
52
53     while(true) {
54       // prepare event data
55       val event = new JSONObject()
56       event
57         .put("uid", getUserID)
58         .put("event_time", System.currentTimeMillis.toString)
59         .put("os_type", "Android")
60         .put("click_count", click)
61
62       // produce event message
63       producer.send(new KeyedMessage[String, String](topic, event.toString))
64       println("Message sent: " + event)
65
66       Thread.sleep(200)
67     }
68   }
69 }

通过控制上面程序最后一行的时间间隔来控制模拟写入速度。下面我们来讨论实现实时统计每个用户的点击次数，它是按照用户分组进行累加次数，逻辑比较简单，关键是在实现过程中要注意一些问题，如对象序列化等。先看实现代码，稍后我们再详细讨论，代码实现如下所示：

01 object UserClickCountAnalytics {
02
03   def main(args: Array[String]): Unit = {
04     var masterUrl = "local[1]"
05     if (args.length > 0) {
06       masterUrl = args(0)
07     }
08
09     // Create a StreamingContext with the given master URL
10     val conf = new SparkConf().setMaster(masterUrl).setAppName("UserClickCountStat")
11     val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
12
13     // Kafka configurations
14     val topics = Set("user_events")
15     val brokers = "10.10.4.126:9092,10.10.4.127:9092"
16     val kafkaParams = Map[String, String](
17       "metadata.broker.list" -> brokers, "serializer.class" ->"kafka.serializer.StringEncoder")
18
19     val dbIndex = 1
20     val clickHashKey = "app::users::click"
21
22     // Create a direct stream
23     val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](ssc, kafkaParams, topics)
24
25     val events = kafkaStream.flatMap(line => {
26       val data = JSONObject.fromObject(line._2)
27       Some(data)
28     })
29
30     // Compute user click times
31     val userClicks = events.map(x => (x.getString("uid"), x.getInt("click_count"))).reduceByKey(_ + _)
32     userClicks.foreachRDD(rdd => {
33       rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
34         partitionOfRecords.foreach(pair => {
35           val uid = pair._1
36           val clickCount = pair._2
37           val jedis = RedisClient.pool.getResource
38           jedis.select(dbIndex)
39           jedis.hincrBy(clickHashKey, uid, clickCount)
40           RedisClient.pool.returnResource(jedis)
41         })
42       })
43     })
44
45     ssc.start()
46     ssc.awaitTermination()
47
48   }
49 }

上面代码使用了Jedis客户端来操作Redis，将分组计数结果数据累加写入Redis存储，如果其他系统需要实时获取该数据，直接从Redis实时读取即可。RedisClient实现代码如下所示：

01 object RedisClient extends Serializable {
02   val redisHost = "10.10.4.130"
03   val redisPort = 6379
04   val redisTimeout = 30000
05   lazy val pool = new JedisPool(new GenericObjectPoolConfig(), redisHost, redisPort, redisTimeout)
06
07   lazy val hook = new Thread {
08     override def run = {
09       println("Execute hook thread: " + this)
10       pool.destroy()
11     }
12   }
13   sys.addShutdownHook(hook.run)
14 }

上面代码我们分别在local[K]和Spark Standalone集群模式下运行通过。
如果我们是在开发环境进行调试的时候，也就是使用local[K]部署模式，在本地启动K个Worker线程来计算，这K个Worker在同一个JVM实例里，上面的代码默认情况是，如果没有传参数则是local[K]模式，所以如果使用这种方式在创建Redis连接池或连接的时候，可能非常容易调试通过，但是在使用Spark Standalone、YARN Client（YARN Cluster）或Mesos集群部署模式的时候，就会报错，主要是由于在处理Redis连接池或连接的时候出错了。我们可以看一下Spark架构，如图所示（来自官网）：

无论是在本地模式、Standalone模式，还是在Mesos或YARN模式下，整个Spark集群的结构都可以用上图抽象表示，只是各个组件的运行环境不同，导致组件可能是分布式的，或本地的，或单个JVM实例的。如在本地模式，则上图表现为在同一节点上的单个进程之内的多个组件；而在YARN Client模式下，Driver程序是在YARN集群之外的一个节点上提交Spark Application，其他的组件都运行在YARN集群管理的节点上。
在Spark集群环境部署Application后，在进行计算的时候会将作用于RDD数据集上的函数（Functions）发送到集群中Worker上的Executor上（在Spark Streaming中是作用于DStream的操作），那么这些函数操作所作用的对象（Elements）必须是可序列化的，通过Scala也可以使用lazy引用来解决，否则这些对象（Elements）在跨节点序列化传输后，无法正确地执行反序列化重构成实际可用的对象。上面代码我们使用lazy引用（Lazy Reference）来实现的，代码如下所示：

01 // lazy pool reference
02 lazy val pool = new JedisPool(new GenericObjectPoolConfig(), redisHost, redisPort, redisTimeout)
03 ...
04 partitionOfRecords.foreach(pair => {
05   val uid = pair._1
06   val clickCount = pair._2
07   val jedis = RedisClient.pool.getResource
08   jedis.select(dbIndex)
09   jedis.hincrBy(clickHashKey, uid, clickCount)
10   RedisClient.pool.returnResource(jedis)
11 })

另一种方式，我们将代码修改为，把对Redis连接的管理放在操作DStream的Output操作范围之内，因为我们知道它是在特定的Executor中进行初始化的，使用一个单例的对象来管理，如下所示：

001 package org.shirdrn.spark.streaming
002
003 import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig
004 import org.apache.spark.SparkConf
005 import org.apache.spark.streaming.Seconds
006 import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
007 import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream.toPairDStreamFunctions
008 import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
009
010 import kafka.serializer.StringDecoder
011 import net.sf.json.JSONObject
012 import redis.clients.jedis.JedisPool
013
014 object UserClickCountAnalytics {
015
016   def main(args: Array[String]): Unit = {
017     var masterUrl = "local[1]"
018     if (args.length > 0) {
019       masterUrl = args(0)
020     }
021
022     // Create a StreamingContext with the given master URL
023     val conf = new SparkConf().setMaster(masterUrl).setAppName("UserClickCountStat")
024     val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
025
026     // Kafka configurations
027     val topics = Set("user_events")
028     val brokers