Question

我正在使用Kafka 0.8.2从AdExchange接收数据，然后我使用Spark Streaming 1.4.1将数据存储到MongoDB。

我的问题是当我重新启动Spark Streaming作业时，例如更新新版本，修复错误，添加新功能。它将继续阅读当前offset的{{1}}，然后在重新启动作业期间，我将丢失数据AdX推送到kafka。

我尝试类似kafka的内容，但会收到0 - ＆gt;最后，数据是巨大的，并在数据库中重复。

我也尝试将特定的auto.offset.reset -> smallest和group.id设置为consumer.id，但它也一样。

如何保存Spark或offset消耗的最新zookeeper点火，然后可以将其读回到最新的kafka？

Answer 1

createDirectStream函数的一个构造函数可以获取一个映射，该映射将分区id作为键，并将您开始使用的偏移量作为值。

在这里看看api：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/java/org/apache/spark/streaming/kafka/KafkaUtils.html 我所谈论的地图通常称为：fromOffsets

您可以将数据插入地图：

startOffsetsMap.put(TopicAndPartition(topicName,partitionId), startOffset)

在创建直接流时使用它：

KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder, (String, String)](
                streamingContext, kafkaParams, startOffsetsMap, messageHandler(_))

每次迭代后，您都可以使用以下方法获取已处理的偏移量：

rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges

您将能够使用此数据在下一次迭代中构建fromOffsets映射。

您可以在此处查看完整的代码和用法：页面末尾的https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-integration.html

Answer 2

要添加到Michael Kopaniov的答案中，如果您真的想将ZK用作存储和加载偏移地图的地方，您可以。

但是，因为你的结果没有输出到ZK，所以除非你的输出操作是幂等的（听起来不是这样），否则你将无法获得可靠的语义。

如果可以将结果与mongo中的同一文档一起存储在单个原子动作中的偏移量中，那么对您来说可能更好。

有关详细信息，请参阅https://www.youtube.com/watch?v=fXnNEq1v3VA

Answer 3

以下是一些可用于在ZK http://geeks.aretotally.in/spark-streaming-kafka-direct-api-store-offsets-in-zk/

中存储偏移量的代码

当您调用KafkaUtils.createDirectStream时，可以使用以下代码来使用偏移量： http://geeks.aretotally.in/spark-streaming-direct-api-reusing-offset-from-zookeeper/

Answer 4

我还没有100％想到这一点，但最好的办法是设置JavaStreamingContext.checkpoint（）。

有关示例，请参阅https://spark.apache.org/docs/1.3.0/streaming-programming-guide.html#checkpointing。

根据一些博客条目 https://github.com/koeninger/kafka-exactly-once/blob/master/blogpost.md ，有一些警告，但它几乎感觉它涉及某些仅仅提到并且没有实际解释的边缘情况。

如何保存Spark消耗给ZK或Kafka的最新偏移量，并在重启后可以回读

4 个答案: