SparkStreaming采用直连方式（Direct Approach）获取Kafka数据的研究心得

这里不多废话介绍一些基础的，只说说我最近研究直连方式的心得

使用SparkStreaming的直连方式来进行流式处理，并且这个程序要可靠性，并且具有一致性（原子性），那么我心中就产生了如下的疑问：

1、如何保证直连方式中Kafka的offset的精准度

2、如何保证StreamingContext信息的不丢失：即重启后，集群配置信息、计算处理过程中信息的不丢失

3、如何保证Driver挂掉后信息的不丢失：即Driver挂掉（单节点）重启后，集群能继续从挂掉前的状态继续执行

4、如何保证中间过程数据的不丢失：中间需要缓冲数据之类的，经典的就是流处理过程中有状态的操作中数据的保存

5、如果要修改一下程序，如何停止SparkStreaming程序

于是我翻遍了各个论坛和Spark官网终于找到了心中的答案：

1、offset的精准度：如果要求不是特别高的话，程序通过checkpoint会自动跟踪offset，官网中有一句话验证了这个观点：
“we use simple Kafka API that does not use Zookeeper. Offsets are tracked by Spark Streaming within its checkpoints. ”

但是，如果出现程序在处理过程中被强制杀掉等等情况，那么程序自动记录则不能完全保证数据执行的exactly one

这时，我们可以通过获取到每批数据的offset，然后手动保存到Zookeeper中，然后当出现任何情况导致重启时，用Zookeeper中的offset作为Kafka的消费起点，这样就能保证exactly one，以此来保证整个处理过程中的事务性；

通过查看Zookeeper中的offset还能对程序执行情况进行监控，一举两得！

官网获取offset的示例代码：

 // Hold a reference to the current offset ranges, so it can be used downstream
 var offsetRanges = Array[OffsetRange]()

 directKafkaStream.transform { rdd =>
   offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
   rdd
 }.map {
           ...
 }.foreachRDD { rdd =>
   for (o <- offsetRanges) {
     println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")
   }
   ...
 }

2、StreamingContext信息或Driver挂掉后信息的不丢失：可以通过checkpoint得到保证，即启动程序时通过对checkpoint getOrElse的方式获取ssc

官网简单示例代码：

val ssc = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory,
      () => createContext(ip, port, outputPath, checkpointDirectory))

点击查看完整代码

3、中间过程数据的不丢失：对于这点需要说明的是DStream是可以进行checkpoint的

4、停止Spark程序：可以用注册钩子的形式来停止程序
详情请看：https://www.iteblog.com/archives/1890.html

研究到这里，产生了个疑问，就是 Spark Streaming在其检查点内是如何跟踪偏移量的？