flume整合sparkStreaming问题

• (1)、如何实现sparkStreaming读取flume中的数据

  • 可以这样说：

    • 前期经过技术调研，查看官网相关资料，发现sparkStreaming整合flume有2种模式，一种是拉模式，一种是推模式，然后在简单的聊聊这2种模式的特点，以及如何部署实现，需要做哪些事情，最后对比两种模式的特点，选择那种模式更好。

      • 推模式：Flume将数据Push推给Spark Streaming

      • 拉模式：Spark Streaming从flume 中Poll拉取数据

• (2)、在实际开发的时候是如何保证数据不丢失的

  • 可以这样说：

    • flume那边采用的channel是将数据落地到磁盘中，保证数据源端安全性（可以在补充一下，flume在这里的channel可以设置为memory内存中，提高数据接收处理的效率，但是由于数据在内存中，安全机制保证不了，故选择channel为磁盘存储。整个流程运行有一点的延迟性）

    • sparkStreaming通过拉模式整合的时候，使用了FlumeUtils这样一个类，该类是需要依赖一个额外的jar包（spark-streaming-flume_2.10）

    • 要想保证数据不丢失，数据的准确性，可以在构建StreamingConext的时候，利用StreamingContext.getOrCreate（checkpoint, creatingFunc: () => StreamingContext）来创建一个StreamingContext,使用StreamingContext.getOrCreate来创建StreamingContext对象，传入的第一个参数是checkpoint的存放目录，第二参数是生成StreamingContext对象的用户自定义函数。如果checkpoint的存放目录存在，则从这个目录中生成StreamingContext对象；如果不存在，才会调用第二个函数来生成新的StreamingContext对象。在creatingFunc函数中，除了生成一个新的StreamingContext操作，还需要完成各种操作，然后调用ssc.checkpoint(checkpointDirectory)来初始化checkpoint功能，最后再返回StreamingContext对象。 这样，在StreamingContext.getOrCreate之后，就可以直接调用start()函数来启动（或者是从中断点继续运行）流式应用了。如果有其他在启动或继续运行都要做的工作，可以在start()调用前执行。

    • 流式计算中使用checkpoint的作用：

      • 保存元数据，包括流式应用的配置、流式没崩溃之前定义的各种操作、未完成所有操作的batch。元数据被存储到容忍失败的存储系统上，如HDFS。这种ckeckpoint主要针对driver失败后的修复。

      • 保存流式数据，也是存储到容忍失败的存储系统上，如HDFS。这种ckeckpoint主要针对window operation、有状态的操作。无论是driver失败了，还是worker失败了，这种checkpoint都够快速恢复，而不需要将很长的历史数据都重新计算一遍（以便得到当前的状态）。

    • 设置流式数据checkpoint的周期

      • 对于一个需要做checkpoint的DStream结构，可以通过调用DStream.checkpoint(checkpointInterval)来设置ckeckpoint的周期，经验上一般将这个checkpoint周期设置成batch周期的5至10倍。

    • 使用write ahead logs功能

      • 这是一个可选功能，建议加上。这个功能将使得输入数据写入之前配置的checkpoint目录。这样有状态的数据可以从上一个checkpoint开始计算。开启的方法是把spark.streaming.receiver.writeAheadLogs.enable这个property设置为true。另外，由于输入RDD的默认StorageLevel是MEMORY_AND_DISK_2，即数据会在两台worker上做replication。实际上，Spark Streaming模式下，任何从网络输入数据的Receiver（如kafka、flume、socket）都会在两台机器上做数据备份。如果开启了write ahead logs的功能，建议把StorageLevel改成MEMORY_AND_DISK_SER。修改的方法是，在创建RDD时由参数传入。

    • 使用以上的checkpoint机制，确实可以保证数据0丢失。但是一个前提条件是，数据发送端必须要有缓存功能，这样才能保证在spark应用重启期间，数据发送端不会因为spark streaming服务不可用而把数据丢弃。而flume具备这种特性，同样kafka也具备。

• (3)Spark Streaming的数据可靠性

  • 有了checkpoint机制、write ahead log机制、Receiver缓存机器、可靠的Receiver（即数据接收并备份成功后会发送ack），可以保证无论是worker失效还是driver失效，都是数据0丢失。原因是：如果没有Receiver服务的worker失效了，RDD数据可以依赖血统来重新计算；如果Receiver所在worker失败了，由于Reciever是可靠的，并有write ahead log机制，则收到的数据可以保证不丢；如果driver失败了，可以从checkpoint中恢复数据重新构建。