Spark Streaming连接Kafka的两种方式 direct 跟receiver 方式接收数据的区别

Stella981
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Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。

Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。

然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。

如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL)。

该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDFS)上的预写日志中。

所以,即使底层节点出现了失败,也可以使用预写日志中的数据进行恢复,但是效率会下降。

Direct这种方式会周期性地查询Kafka,来获得每个topic+partition的最新的offset,从而定义每个batch的offset的范围。

当处理数据的job启动时,就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka指定offset范围的数据。

Drirect这种方式有如下优点:

1、简化并行读取:

如果要读取多个partition,不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作。

Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition,并且会并行从Kafka中读取数据。

所以在Kafka partition和RDD partition之间,有一个一对一的映射关系。

2、高性能:

如果要保证零数据丢失,在基于receiver的方式中,需要开启WAL机制。

这种方式其实效率低下,因为数据实际上被复制了两份,Kafka自己本身就有高可靠的机制,会对数据复制一份,而这里又会复制一份到WAL中。

而基于direct的方式,不依赖Receiver,不需要开启WAL机制,只要Kafka中作了数据的复制,那么就可以通过Kafka的副本进行恢复。

3、一次且仅一次的事务机制:

基于receiver的方式,是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。

这是消费Kafka数据的传统方式。

这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性,但是却无法保证数据被处理一次且仅一次,可能会处理两次。

因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。

基于direct的方式,使用kafka的简单api,SparkStreaming自己就负责追踪消费的offset,并保存在checkpoint中。

Spark自己一定是同步的,因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。

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