在这篇文章里，我们模拟了一个场景，实时分析订单数据，统计实时收益。
场景模拟
我试图覆盖工程上最为常用的一个场景：
1）首先，向Kafka里实时的写入订单数据，JSON格式，包含订单ID-订单类型-订单收益
2）然后，spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据，并以订单类型分组统计收益
3）最后，spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL。
前提条件
安装
1）spark：我使用的yarn-client模式下的spark，环境中集群客户端已经搞定
2）zookeeper：我使用的是这个集群：10.93.21.21:2181,10.93.18.34:2181,10.93.18.35:2181
3）kafka：我使用的是standalone模式：10.93.21.21:9093
4）mysql：10.93.84.53:3306
语言
python：pykafka，pip install pykafka
java：spark，spark-streaming
下面开始
1、数据写入kafka
- kafka写入
我们使用pykafka模拟数据实时写入，代码如下:
kafka_producer.py
# -* coding:utf8 *-
import time
import json
import uuid
import random
import threading
from pykafka import KafkaClient# 创建kafka实例
hosts = '10.93.21.21:9093'
client = KafkaClient(hosts=hosts)# 打印一下有哪些topic
print client.topics # 创建kafka producer句柄
topic = client.topics['kafka_spark']
producer = topic.get_producer()# work
def work():
while 1:
msg = json.dumps({
"id": str(uuid.uuid4()).replace('-', ''),
"type": random.randint(1, 5),
"profit": random.randint(13, 100)})
producer.produce(msg)# 多线程执行
thread_list = [threading.Thread(target=work) for i in range(10)]
for thread in thread_list:
thread.setDaemon(True)
thread.start()time.sleep(60)# 关闭句柄, 退出
producer.stop()
可以看到，我们写入的形式是一个json，订单id是一个uuid，订单类型type从1-5随机，订单收益profit从13-100随机，形如
{"id": ${uid}, "type": 1, "profit": 30}
注意：1）python对kafka的读写不需要借助zookeeper，2）使用多线程的形式写入，让数据量具有一定的规模。
执行producer，会持续写入数据1分钟。
python kafka_producer.py
- 验证一下
kafka_consumer.py
# -* coding:utf8 *-
from pykafka import KafkaClienthosts = '10.93.21.21:9093'
client = KafkaClient(hosts=hosts)
# 消费者
topic = client.topics['kafka_spark']
consumer = topic.get_simple_consumer(consumer_group='test', auto_commit_enable=True, auto_commit_interval_ms=1,
consumer_id='test')
for message in consumer:
if message is not None:
print message.offset, message.value
执行，可以消费kafka刚才写入的数据
python kafka_consumer.py
2、spark-streaming
1）先解决依赖
其中比较核心的是spark-streaming和kafka集成包spark-streaming-kafka_2.10，还有spark引擎spark-core_2.10
json和mysql看大家爱好。
pom.xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>
<version>1.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
<version>1.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
<version>1.6.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.19</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbcp</groupId>
<artifactId>commons-dbcp</artifactId>
<version>1.4</version>
</dependency>
</dependencies>
2）MySQL准备
- 建表
我们的结果去向是MySQL，先建立一个结果表。
id：主键，自增id
type：订单类型
profit：每个spark batch聚合出的订单收益结果
time：时间戳
CREATE TABLE `order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`type` int(11) DEFAULT NULL,
`profit` int(11) DEFAULT NULL,
`time` mediumtext,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=56 DEFAULT CHARSET=utf8
- Java客户端
采用了单例线程池的模式简单写了一下。
ConnectionPool.java
package com.xiaoju.dqa.realtime_streaming;import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.LinkedList;public class ConnectionPool {
private static LinkedList<Connection> connectionQueue; static {
try {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
} public synchronized static Connection getConnection() {
try {
if (connectionQueue == null) {
connectionQueue = new LinkedList<Connection>();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Connection conn = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://10.93.84.53:3306/big_data",
"root",
"1234");
connectionQueue.push(conn);
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return connectionQueue.poll(); }
public static void returnConnection(Connection conn){connectionQueue.push(conn);}
}
3）代码实现
我用java写的，不会用scala很尴尬。
即时用java整个的处理过程依然比较简单。跟常见的wordcount也没有多大的差别。
SparkStreaming特点
spark的特点就是RDD，通过对RDD的操作，来屏蔽分布式运算的复杂度。
而spark-streaming的操作对象是RDD的时间序列DStream，这个序列的生成是跟batch的选取有关。例如我这里Batch是10s一个，那么每隔10s会产出一个RDD，对RDD的切割和序列的生成，spark-streaming对我们透明了。唯一暴露给我们的DStream和原生RDD的使用方式基本一致。
这里需要讲解一下MySQL写入注意的事项。
MySQL写入
在处理mysql写入时使用了foreachPartition方法，即，在foreachPartition中使用borrow mysql句柄。
这样做的原因是：
1）你无法再Driver端创建mysql句柄，并通过序列化的形式发送到worker端
2）如果你在处理rdd中创建mysql句柄，很容易对每一条数据创建一个句柄，在处理过程中很快内存就会溢出。
OrderProfitAgg.java
package com.xiaoju.dqa.realtime_streaming;import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;
import scala.Tuple2;import java.sql.Connection;
import java.sql.Statement;
import java.util.*;/*
* 生产者可以选用kafka自带的producer脚本
* bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9093 --topic test
* */
public class OrderProfitAgg { public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
/*
* kafka所注册的zk集群
* */
String zkQuorum = "10.93.21.21:2181,10.93.18.34:2181,10.93.18.35:2181"; /*
* spark-streaming消费kafka的topic名称, 多个以逗号分隔
* */
String topics = "kafka_spark,kafka_spark2"; /*
* 消费组 group
* */
String group = "bigdata_qa"; /*
* 消费进程数
* */
int numThreads = 2; /*
* 选用yarn队列模式, spark-streaming程序的app名称是"order profit"
* */
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("order profit"); /*
* 创建sc, 全局唯一, 设置logLevel可以打印一些东西到控制台
* */
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
sc.setLogLevel("WARN"); /*
* 创建jssc, spark-streaming的batch是每10s划分一个
* */
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sc, Durations.seconds(10)); /*
* 准备topicMap
* */
Map<String ,Integer> topicMap = new HashMap<String, Integer>();
for (String topic : topics.split(",")) {
topicMap.put(topic, numThreads);
} /*
* kafka数据流
* */
List<JavaPairReceiverInputDStream<String, String>> streams = new ArrayList<JavaPairReceiverInputDStream<String, String>>();
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
streams.add(KafkaUtils.createStream(jssc, zkQuorum, group, topicMap));
}
/*
* 从kafka消费数据的RDD
* */
JavaPairDStream<String, String> streamsRDD = streams.get(0);
for (int i = 1; i < streams.size(); i++) {
streamsRDD = streamsRDD.union(streams.get(i));
} /*
* kafka消息形如: {"id": ${uuid}, "type": 1, "profit": 35}
* 统计结果, 以type分组的总收益
* mapToPair, 将kafka消费的数据, 转化为type-profit key-value对
* reduceByKey, 以type分组, 聚合profit
* */
JavaPairDStream<Integer, Integer> profits = streamsRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, String>, Integer, Integer>() {
@Override
public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<String, String> s_tuple2) throws Exception {
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s_tuple2._2);
return new Tuple2<Integer, Integer>(jsonObject.getInteger("type"), jsonObject.getInteger("profit"));
}
}).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer i1, Integer i2) throws Exception {
return i1 + i2;
}
}); /*
* 输出结果到MySQL
* 需要为每一个partition创建一个MySQL句柄, 使用foreachPartition
* */
profits.foreachRDD(new Function<JavaPairRDD<Integer, Integer>, Void>() {
@Override
public Void call(JavaPairRDD<Integer, Integer> integerIntegerJavaPairRDD) throws Exception { integerIntegerJavaPairRDD.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Tuple2<Integer, Integer>>>() {
@Override
public void call(Iterator<Tuple2<Integer, Integer>> tuple2Iterator) throws Exception {
Connection connection = ConnectionPool.getConnection();
Statement stmt = connection.createStatement();
long timestamp = System.currentTimeMillis();
while(tuple2Iterator.hasNext()) {
Tuple2<Integer, Integer> tuple = tuple2Iterator.next();
Integer type = tuple._1;
Integer profit = tuple._2;
String sql = String.format("insert into `order` (`type`, `profit`, `time`) values (%s, %s, %s)", type, profit, timestamp);
stmt.executeUpdate(sql);
}
ConnectionPool.returnConnection(connection);
}
});
return null;
}
}); /*
* 开始计算, 等待计算结束
* */
jssc.start();
try {
jssc.awaitTermination();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
jssc.close();
}
}
}
4）打包方法
编写pom.xml build tag。
mvn clean package打包即可。
pom.xml
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<!--这里要替换成jar包main方法所在类 -->
<!--<mainClass>com.bigdata.qa.hotdog.driver.WordCount</mainClass>-->
<mainClass>com.xiaoju.dqa.realtime_streaming.OrderProfitAgg</mainClass> </manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
<phase>package</phase> <!-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 -->
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>1.6</source>
<target>1.6</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
3、执行与结果
1）执行kafka_producer.py
python kafka_producer.py
2) 执行spark-streaming
这里使用的是默认参数提交yarn队列。
spark-submit --queue=root.XXXX realtime-streaming-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
3）查看结果
到MySQL中查看结果，每隔10秒会聚合出type=1-5的5条数据。
例如第一条数据，就是type=4这种类型的业务，在10s内收益是555473元。业务量惊人啊。哈哈。
完结。
