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yl-streaming_2_x_kafka_hbase

一个支持 spark structured streaming 流处理的 SQL 框架

说明

1、仅支持 Kfaka 作为数据 source；

2、Kafka、HBase 作为数据 sink；

3、支持与 HBase table 、 Hive table 的 Join；

4、pipline 基于 SQL，使用 json 配置；

	"piplines":[
		{
			"sql":"select table1.`after.uid` as uid, table1.`after.nick` as nick, table1.`after.grade` as grade
			      ,case when table1.op_type='I' then concat(table1.`after.uid`,'_',table1.`after.nick`) 
			            when table1.op_type='D' then concat(table1.`before.uid`,'_',table1.`before.nick`) 
			            when table1.op_type='U' then concat(table1.`after.uid`,'_',table1.`after.nick`) end as rowkey,
			      'default' as joinkey1, 1 as const_1, table1.`topic.partition` as t_par,
			      table1.`topic.offset` as t_off, table1.`topic.timestamp` as timestamp, table1.op_type from table1 ",
			"temp_table":"temp_hbase_write_1",
			"sinks":[
				{
					"type":"HBaseWrite",
					"dest":"hbase_write_table_1",
					"join":{
						"type":"HBaseJoin",
						"source":"hbase_join_table_1",
						"joinKeys":[
							{
								"lkey":"f:uid",
								"rkey":"f:uid_1"
							},
							{
								"lkey":"f:grade",
								"rkey":"f:grade_1"
							}
						]
					},
					"rowkey":"rowkey"
				},
				{
					"type":"KafkaCommit",
					"dest":"kakfa_commit_table",
					"join":null,
					"rowkey":null
				}
			]

5、支持自定义 UDF、UAF；

6、支持 HBase Insert / Delete / Update 语义；

7、两个 Streaming Join 需要配置 WaterMark

下一步

1、与 UniSQL (Spark SQL 方言) 结合，统一管理元数据，统一 SQL 增强；

创建 kafka table

create external table kafka_stream_x
(table string, op_type string, before.nick string, before.grade int, before.uid string,
after.nick string, after.grade int, after.uid string)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.DefaultStorageHandler'
TBLPROPERTIES("spark.dialect.storage.type"="kafka",
"spark.dialect.kafka.data.format"="avro",
"spark.dialect.kafka.data.schema"="/tmp/avro_file",
"spark.dialect.kafka.prop.file"="/tmp/prop_file",
"spark.dialect.kafka.window.duration"="5")

2、streaming pipline 与 batch workflow 统一模型 ；

pipeline 模型

从 Kafka 到 Kafka / HBase ，流处理过程中与 Hive Table 或 HBase table 执行 Left Join

Kafka(Source) =.=> transform (=.=> aggragate) =.=> Left Join Hive Table =.=> Left Join HBase Table =.=> Kafka / HBase Sink =.=> Topic Offset Commit

两个 Streaming Join , 必须设置 WaterMark

Kafka(Source) A =.=> Table A (Main Streaming) =.=> transform (=.=> aggragate) =.=> Left Join Hive Table =.=> A left join B =.=> Left Join HBase Table =.=> Kafka / HBase Sink =.=> Topic A Offset Commit Kafka(Source) B =.=> Table B

Kafka DStream 处理流程

创建 InputDStream

val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  streamingContext,
  PreferConsistent,
  Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

transform 算子执行计算

stream.map(record => (record.key, record.value))

stream.transform ({rdd => rdd.map{} })

action 算子触发 job

stream.foreachRDD { rdd => rdd.mapPartitionsWithIndex{} }

如果没有 action ，会触发异常

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: No output operations registered, so nothing to execute

InputDStream to OutputDStream

1、action 触发 DStream register ，在 ssc 的 graph scheduler 中增加 OutputDStream

2、OutputDStream 实际触发执行 transformFunction

generateJobs

1、在 DStreamGraph start generateJobs 时候，实际上调用了 OutputDStream 的 generateJob

submit jobset

1、生成的 Job 对象会放入 ThreadPoolExecutor ，同时 send message 给 listener

2、在 ThreadPoolExecutor 会运行 Job ，即进入 SparkContext 的 runjob 过程

3、SparkContext 的 runjob 在经过环境准备之后，会 send JobSubmitted message

4、DAGScheduler 通过 handleJobSubmitted 处理 job submitted message，分发 RDD 在 executor 上执行

生成 Kafka RDD

1、 通过 DStream 的 getOrCompute create RDD

2、首先判断 minbatch 时间是否正确，对于 window 滑动，超出时间窗口的 DStream 会被忽略

3、调用 DStream 的 compute(time) 生成 RDD，即执行 DirectKafkaInputDStream compute ，生成 kafka rdd

4、RDD 的 partition 由所有 topic.partitions 决定

5、一个 partition 一个 KafkaRDDIterator

执行

1、 每个 MiniBatch 都会生成 KafkaRDDIterator ，直到 KafkaRDDIterator 运行完成，才进行下一个 Batch

2、 一个 Topic 的所有 Partition 完成，继续下一个 Batch

spark kafka stream 的 spark-executor-(+original.group.id) 前缀问题

1、如果 Kafka ACL 开启， 不做授权的 group id 确实不能访问，否则会抛出异常

org.apache.kafka.common.errors.GroupAuthorizationException

2、不过，spark 通过 assign 的方式，绕过了这个限制

如下这种方式，spark-executor-(original.group.id)，不能访问

val consumer = new KafkaConsumer[K, V](kafkaParams)
consumer.assign(topics)
val records = consumer.poll(100)

如下这种方式，则可以

val consumer = new KafkaConsumer[K, V](kafkaParams)
consumer.assign(topics)
consumer.seek(tp, offset)
val records = consumer.poll(100)

spark