1. 前言
1.1 说明
本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程，源数据从Kafka中读取。
Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API，和0.8不同，因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应，其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker；spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker，处于实验阶段。两者的对比如下表所示。
|spark-streaming-kafka-0-8 | spark-streaming-kafka-0-10
--------------- |------------------------ |--------------------------
Broker Version | 0.8.2.1 or higher | 0.10.0 or higher
Api Stability | Stable | Experimental
Language Support | Scala, Java, Python | Scala, Java
Receiver DStream | Yes | No
Direct DStream | Yes | Yes
SSL / TLS Support | No | Yes
Offset Commit Api | No | Yes
Dynamic Topic Subscription | No | Yes
Spark Streaming集成Kafka的说明可以参考如下资料：
spark-streaming-kafka-0-10 http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-10-integration.html
spark-streaming-kafka-0-8 http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-8-integration.html
1.2 运行组件
本文所写的例子基于JDK1.8和Scala 2.11，运行依赖组件的情况如下表所示。
| 组件 | 部署方式 | IP地址 | 操作系统 |
|---|---|---|---|
| spark-2.0.1 | 伪分布式 | 192.168.1.91 | CentOS 7.1 |
| Kafka-0.10.0.1 | 伪分布式 | 192.168.1.90 | CentOS 7.1 |
| postgresql-9.4.5 | 单机 | 192.168.1.213 | CentOS 7.1 |
数据库中创建了一张名为kafka_message的表，共有三个字段，都是varchar类型。
CREATE TABLE kafka_message (
timeseq varchar(16),
thread varchar(32),
message varchar(255)
);
2. 代码
2.1 pom.xml
依赖的lib如下。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
<version>2.0.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.jolbox</groupId>
<artifactId>bonecp</artifactId>
<version>0.8.0.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>postgresql</groupId>
<artifactId>postgresql</artifactId>
<version>9.1-901-1.jdbc4</version>
</dependency>
</dependencies>
2.2 数据库连接池
import java.sql.Connection
import com.jolbox.bonecp.{BoneCP, BoneCPConfig}
import org.slf4j.LoggerFactory
/**
* 数据库连接池，使用了BoneCP
*/
object ConnectionPool {
val logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass)
//连接池配置
private val connectionPool: Option[BoneCP] = {
try{
Class.forName("org.postgresql.Driver")
val config = new BoneCPConfig()
config.setJdbcUrl("jdbc:postgresql://192.168.1.213/yourdb")
config.setUsername("postgres")
config.setPassword("******")
config.setLazyInit(true)
config.setMinConnectionsPerPartition(3)
config.setMaxConnectionsPerPartition(5)
config.setPartitionCount(5)
config.setCloseConnectionWatch(true)
config.setLogStatementsEnabled(false)
Some(new BoneCP(config))
}catch {
case exception: Exception =>
logger.warn("Create Connection Error: \n" + exception.printStackTrace())
None
}
}
// 获取数据库连接
def getConnection: Option[Connection] = {
connectionPool match {
case Some(pool) => Some(pool.getConnection)
case None => None
}
}
// 释放数据库连接
def closeConnection(connection:Connection): Unit = {
if(!connection.isClosed) {
connection.close()
}
}
2.3 Kafka -> Spark-Streaming -> JDBC
Spark Streaming从Kafka中读取数据，并把数据写入数据库。SPark Streaming编程的基本顺序是：
- 创建Spark Streaming上下文
- 从数据源接口创建DStream
- 在DStream上做转换（Transformations）
- 指定计算结果存储的位置
- 启动计算
代码如下，详见注释。
import java.sql.Connection
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies._
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies._
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.slf4j.LoggerFactory
/**
* 从Kafka中读取数据，并把数据写入数据库。
*/
object KafkaToDB {
val logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass)
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 参数校验
if (args.length < 2) {
System.err.println(
s"""
|Usage: KafkaToDB <brokers> <topics>
| <brokers> broker列表，至少1个，以英文逗号分割
| <topics> topic列表，至少一个，以英文逗号分割
|""".stripMargin)
System.exit(1)
}
// 处理参数
val Array(brokers, topics) = args
val topicSet: Set[String] = topics.split(",").toSet
val kafkaParams: Map[String, Object] = Map[String, Object](
"bootstrap.servers" -> brokers,
"key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
"group.id" -> "example",
"auto.offset.reset" -> "latest",
"enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
)
// 1.创建上下文，以每1秒间隔的数据作为一个批次
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("KafkaToDB")
val streamingContext = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
// 2.创建输入流，获取数据。流操作基于DStream，InputDStream继承于DStream
val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
streamingContext,
PreferConsistent,
Subscribe[String, String](topicSet, kafkaParams)
)
// 3. DStream上的转换操作
// 取消息中的value数据，以英文逗号分割，并转成Tuple3
val values = stream.map(_.value.split(","))
.filter(x => x.length == 3)
.map(x => new Tuple3[String, String, String](x(0), x(1), x(2)))
// 输入前10条到控制台，方便调试
values.print()
// 4.同foreachRDD保存到数据库
val sql = "insert into kafka_message(timeseq, thread, message) values (?,?,?)"
values.foreachRDD(rdd => {
val count = rdd.count()
println("-----------------count:" + count)
if (count > 0) {
rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
val conn = ConnectionPool.getConnection.orNull
if (conn != null) {
partitionOfRecords.foreach(data => insert(conn, sql, data))
ConnectionPool.closeConnection(conn)
}
})
}
})
// 5. 启动计算
streamingContext.start()
streamingContext.awaitTermination() // 等待中断结束计算
}
/**
* 保存数据到数据库
*
* @param conn 数据库连接
* @param sql prepared statement sql
* @param data 要保存的数据，Tuple3结构
*/
def insert(conn: Connection, sql: String, data: (String, String, String)): Unit = {
try {
val ps = conn.prepareStatement(sql)
ps.setString(1, data._1)
ps.setString(2, data._2)
ps.setString(3, data._3)
ps.executeUpdate()
ps.close()
} catch {
case e: Exception =>
logger.error("Error in execution of insert. " + e.getMessage)
}
}
}
3. 任务运行
3.1 数据库驱动配置
由于本次程序运行环境是spark standalone 的伪分布式，指定SPARK_CLASSPATH时，相当于同时指定了driver和executor的classpath。
编辑spark-env.sh。
vi $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
输入以下内容，注意把postgresql驱动包放在对应的位置。
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/opt/jobs/postgresql-9.1-901-1.jdbc4.jar
实际上，Spark已经不推荐使用SPARK_CLASSPATH参数了，启动的时候，我们会发现如下的日志，提示我们用spark.executor.extraClassPath和spark.driver.extraClassPath来代替。如果是spark local模式，只需指定spark.driver.extraClassPath即可。
日志如下。
16/10/21 15:15:33 WARN SparkConf:
SPARK_CLASSPATH was detected (set to ':/opt/jobs/postgresql-9.1-901-1.jdbc4.jar').
This is deprecated in Spark 1.0+.
Please instead use:
- ./spark-submit with --driver-class-path to augment the driver classpath
- spark.executor.extraClassPath to augment the executor classpath
16/10/21 15:15:33 WARN SparkConf: Setting 'spark.executor.extraClassPath' to ':/opt/jobs/
postgresql-9.1-901-1.jdbc4.jar' as a work-around.
16/10/21 15:15:33 WARN SparkConf: Setting 'spark.driver.extraClassPath' to ':/opt/jobs/
postgresql-9.1-901-1.jdbc4.jar' as a work-around.
3.2 启动任务
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master spark://192.168.1.91:7077
--class com.xxx.streaming.KafkaToDB \
spark-streaming-demo.jar 192.168.1.90:9092 my-topic
在192.168.1.90上，通过kafka命令发送消息，命令如下：
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.90:9092 --topic mytopic
消息如下：
1475589918658 thread-15 msg-0
1475589920177 thread-15 msg-1
之后，我们可以在控制台看到消息被输出，也可以在数据库中查询到这些数据。
4.Spark程序找不到JDBC驱动的问题
控制台曾经报出找不到JDBC驱动的异常，日志如下。
java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:……
该问题可以用前文所述的数据库驱动配置办法解决。在这里推荐一篇博客，对这个问题给出的很好的解释。
http://www.codexiu.cn/spark/blog/12672/
在下一篇，我们说说如何提高插入数据的效率。
（完）
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