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# 34｜Spark + Kafka：流计算中的“万金油”
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你好，我是吴磊。
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在前面的几讲中，咱们不止一次提到，就数据源来说，Kafka是Structured Streaming最重要的Source之一。在工业级的生产系统中，Kafka与Spark这对组合最为常见。因此，掌握Kafka与Spark的集成，对于想从事流计算方向的同学来说，是至关重要的。
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今天这一讲，咱们就来结合实例，说一说Spark与Kafka这对“万金油”组合如何使用。随着业务飞速发展，各家公司的集群规模都是有增无减。在集群规模暴涨的情况下，资源利用率逐渐成为大家越来越关注的焦点。毕竟，不管是自建的Data center，还是公有云，每台机器都是真金白银的投入。
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## 实例：资源利用率实时计算
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咱们今天的实例，就和资源利用率的实时计算有关。具体来说，我们首先需要搜集集群中每台机器的资源（CPU、内存）利用率，并将其写入Kafka。然后，我们使用Spark的Structured Streaming来消费Kafka数据流，并对资源利用率数据做初步的分析与聚合。最后，再通过Structured Streaming，将聚合结果打印到Console、并写回到Kafka，如下图所示。
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一般来说，在工业级应用中，上图中的每一个圆角矩形，在部署上都是独立的。绿色矩形代表待监测的服务器集群，蓝色矩形表示独立部署的Kafka集群，而红色的Spark集群，也是独立部署的。所谓独立部署，它指的是，集群之间不共享机器资源，如下图所示。
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如果你手头上没有这样的部署环境，也不用担心。要完成资源利用率实时计算的实例，咱们不必非要依赖独立部署的分布式集群。实际上，仅在单机环境中，你就可以复现今天的实例。
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## 课程安排
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今天这一讲涉及的内容比较多，在正式开始课程之前，咱们不妨先梳理一下课程内容，让你做到心中有数。
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对于上图的1、2、3、4这四个步骤，我们会结合代码实现，分别讲解如下这四个环节：
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1.生成CPU与内存消耗数据流，写入Kafka；
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2.Structured Streaming消费Kafka数据，并做初步聚合；
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3.Structured Streaming将计算结果打印到终端；
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4.Structured Streaming将计算结果写回Kafka，以备后用。
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除此之外，为了照顾不熟悉Kafka的同学，咱们还会对Kafka的安装、Topic创建与消费、以及Kafka的基本概念，做一个简单的梳理。
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## 速读Kafka的架构与运行机制
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在完成前面交代的计算环节之前，我们需要了解Kafka都提供了哪些核心功能。
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在大数据的流计算生态中，Kafka是应用最为广泛的消息中间件（Messaging Queue）。消息中间件的核心功能有以下三点。
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1.连接消息生产者与消息消费者；
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2.缓存生产者生产的消息（或者说事件）；
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3.有能力让消费者以最低延迟访问到消息。
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所谓消息生产者，它指的是事件或消息的来源与渠道。在我们的例子中，待监测集群就是生产者。集群中的机器，源源不断地生产资源利用率消息。相应地，消息的消费者，它指的是访问并处理消息的系统。显然，在这一讲的例子中，消费者是Spark。Structured Streaming读取并处理Kafka中的资源利用率消息，对其进行聚合、汇总。
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经过前面的分析，我们不难发现，消息中间件的存在，让生产者与消费者这两个系统之间，天然地享有如下三方面的收益。
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* 解耦：双方无需感知对方的存在，二者除了消息本身以外，再无交集；
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* 异步：双方都可以按照自己的“节奏”和“步调”，来生产或是消费消息，而不必受制于对方的处理能力；
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* 削峰：当消费者订阅了多个生产者的消息，且多个生产者同时生成大量消息时，得益于异步模式，消费者可以灵活地消费并处理消息，从而避免计算资源被撑爆的隐患。
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好啦，了解了Kafka的核心功能与特性之后，接下来，我们说一说Kafka的系统架构。与大多数主从架构的大数据组件（如HDFS、YARN、Spark、Presto、Flink，等等）不同，Kafka为无主架构。也就是说，在Kafka集群中，没有Master这样一个角色来维护全局的数据状态。
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集群中的每台Server被称为Kafka Broker，Broker的职责在于存储生产者生产的消息，并为消费者提供数据访问。Broker与Broker之间，都是相互独立的，彼此不存在任何的依赖关系。
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如果就这么平铺直叙去介绍Kafka架构的话，难免让你昏昏欲睡，所以我们上图解。配合示意图解释Kafka中的关键概念，会更加直观易懂。
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刚刚说过，Kafka为无主架构，它依赖ZooKeeper来存储并维护全局元信息。所谓元信息，它指的是消息在Kafka集群中的分布与状态。在逻辑上，消息隶属于一个又一个的Topic，也就是消息的话题或是主题。在上面的示意图中，蓝色圆角矩形所代表的消息，全部隶属于Topic A；而绿色圆角矩形，则隶属于Topic B。
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而在资源利用率的实例中，我们会创建两个Topic，一个是CPU利用率cpu-monitor，另一个是内存利用率mem-monitor。**生产者在向Kafka写入消息的时候，需要明确指明，消息隶属于哪一个Topic**。比方说，关于CPU的监控数据，应当发往cpu-monitor，而对于内存的监控数据，则应该发往mem-monitor。
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为了平衡不同Broker之间的工作负载，在物理上，同一个Topic中的消息，以分区、也就是Partition为粒度进行存储，示意图中的圆角矩形，代表的正是一个个数据分区。在Kafka中，一个分区，实际上就是磁盘上的一个文件目录。而消息，则依序存储在分区目录的文件中。
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为了提供数据访问的高可用（HA，High Availability），在生产者把消息写入主分区（Leader）之后，Kafka会把消息同步到多个分区副本（Follower），示意图中的步骤1与步骤2演示了这个过程。
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一般来说，消费者默认会从主分区拉取并消费数据，如图中的步骤3所示。**而当主分区出现故障、导致数据不可用时，Kafka就会从剩余的分区副本中，选拔出一个新的主分区来对外提供服务，这个过程，又称作“选主”**。
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好啦，到此为止，Kafka的基础功能和运行机制我们就讲完了，尽管这些介绍不足以覆盖Kafka的全貌，但是，对于初学者来说，这些概念足以帮我们进军实战，做好Kafka与Spark的集成。
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## Kafka与Spark集成
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接下来，咱们就来围绕着“资源利用率实时计算”这个例子，手把手地带你实现Kafka与Spark的集成过程。首先，第一步，我们先来准备Kafka环境。
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### Kafka环境准备
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要配置Kafka环境，我们只需要简单的三个步骤即可：
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1.安装ZooKeeper、安装Kafka，启动ZooKeeper；
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2.修改Kafka配置文件server.properties，设置ZooKeeper相关配置项；
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3.启动Kafka，创建Topic。
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首先，咱们从 [ZooKeeper官网](https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz)与 [Kafka官网](https://archive.apache.org/dist/kafka/2.8.0/kafka_2.12-2.8.0.tgz)，分别下载二者的安装包。然后，依次解压安装包、并配置相关环境变量即可，如下表所示。
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```shell
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// 下载ZooKeeper安装包
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wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz
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// 下载Kafka安装包
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wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.8.0/kafka_2.12-2.8.0.tgz
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// 把ZooKeeper解压并安装到指定目录
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tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz -C /opt/zookeeper
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// 把Kafka解压并安装到指定目录
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tar -zxvf kafka_2.12-2.8.0.tgz -C /opt/kafka
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// 编辑环境变量
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vi ~/.bash_profile
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/** 输入如下内容到文件中
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export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.7.0-bin
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export KAFKA_HOME=/opt/kafka/kafka_2.12-2.8.0
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export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin
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*/
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// 启动ZooKeeper
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zkServer.sh start
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```
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接下来，我们打开Kafka配置目录下（也即$KAFKA\_HOME/config）的server.properties文件，将其中的配置项zookeeper.connect，设置为“hostname:2181”，也就是主机名加端口号。
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如果你把ZooKeeper和Kafka安装到同一个节点，那么hostname可以写localhost。而如果是分布式部署，hostname要写ZooKeeper所在的安装节点。一般来说，ZooKeeper默认使用2181端口来提供服务，这里我们使用默认端口即可。
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配置文件设置完毕之后，我们就可以使用如下命令，在多个节点启动Kafka Broker。
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```shell
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kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties
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```
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Kafka启动之后，咱们就来创建刚刚提到的两个Topic：cpu-monitor和mem-monitor，它们分别用来存储CPU利用率消息与内存利用率消息。
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```shell
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kafka-topics.sh --zookeeper hostname:2181/kafka --create
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--topic cpu-monitor
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--replication-factor 3
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--partitions 1
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kafka-topics.sh --zookeeper hostname:2181/kafka --create
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--topic mem-monitor
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--replication-factor 3
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--partitions 1
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```
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怎么样？是不是很简单？要创建Topic，只要指定ZooKeeper服务地址、Topic名字和副本数量即可。不过，这里需要特别注意的是，**副本数量，也就是replication-factor，不能超过集群中的Broker数量**。所以，如果你是本地部署的话，也就是所有服务都部署到一台节点，那么这里的replication-factor应该设置为1。
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好啦，到此为止，Kafka环境安装、配置完毕。下一步，我们就该让生产者去生产资源利用率消息，并把消息源源不断地注入Kafka集群了。
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### 消息的生产
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在咱们的实例中，我们要做的是监测集群中每台机器的资源利用率。因此，我们需要这些机器，每隔一段时间，就把CPU和内存利用率发送出来。而要做到这一点，咱们只需要完成一下两个两个必要步骤：
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1.每台节点从本机收集CPU与内存使用数据；
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2.把收集到的数据，按照固定间隔，发送给Kafka集群。
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由于消息生产这部分代码比较长，而我们的重点是学习Kafka与Spark的集成，因此，这里咱们只给出这两个步骤所涉及的关键代码片段。完整的代码实现，你可以从[这里](https://github.com/wulei-bj-cn/learn-spark/tree/main/chapter34)进行下载。
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```scala
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import java.lang.management.ManagementFactory
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import java.lang.reflect.Modifier
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def getUsage(mothedName: String): Any = {
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// 获取操作系统Java Bean
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val operatingSystemMXBean = ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean
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// 获取操作系统对象中声明过的方法
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for (method <- operatingSystemMXBean.getClass.getDeclaredMethods) {
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method.setAccessible(true)
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// 判断是否为我们需要的方法名
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if (method.getName.startsWith(mothedName) && Modifier.isPublic(method.getModifiers)) {
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// 调用并执行方法，获取指定资源（CPU或内存）的利用率
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return method.invoke(operatingSystemMXBean)
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}
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}
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throw new Exception(s"Can not reflect method: ${mothedName}")
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}
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// 获取CPU利用率
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def getCPUUsage(): String = {
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var usage = 0.0
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try{
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// 调用getUsage方法，传入"getSystemCpuLoad"参数，获取CPU利用率
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usage = getUsage("getSystemCpuLoad").asInstanceOf[Double] * 100
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} catch {
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case e: Exception => throw e
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}
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usage.toString
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}
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// 获取内存利用率
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def getMemoryUsage(): String = {
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var freeMemory = 0L
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var totalMemory = 0L
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var usage = 0.0
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try{
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// 调用getUsage方法，传入相关内存参数，获取内存利用率
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freeMemory = getUsage("getFreePhysicalMemorySize").asInstanceOf[Long]
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totalMemory = getUsage("getTotalPhysicalMemorySize").asInstanceOf[Long]
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// 用总内存，减去空闲内存，获取当前内存用量
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usage = (totalMemory - freeMemory.doubleValue) / totalMemory * 100
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} catch {
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case e: Exception => throw e
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}
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usage.toString
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}
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```
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利用Java的反射机制，获取资源利用率
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上面的代码，用来获取CPU与内存利用率。在这段代码中，最核心的部分是利用Java的反射机制，来获取操作系统对象的各个公有方法，然后通过调用这些公有方法，来完成资源利用率的获取。
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不过，看到这你可能会说：“我并不了解Java的反射机制，上面的代码看不太懂。”这也没关系，只要你能结合注释，把上述代码的计算逻辑搞清楚即可。获取到资源利用率的数据之后，接下来，我们就可以把它们发送给Kafka了。
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```scala
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import org.apache.kafka.clients.producer.{Callback, KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerRecord}
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import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
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// 初始化属性信息
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def initConfig(clientID: String): Properties = {
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val props = new Properties
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val brokerList = "localhost:9092"
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// 指定Kafka集群Broker列表
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props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, brokerList)
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props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName)
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props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, classOf[StringSerializer].getName)
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props.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, clientID)
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props
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}
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val clientID = "usage.monitor.client"
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val cpuTopic = "cpu-monitor"
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val memTopic = "mem-monitor"
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// 定义属性，其中包括Kafka集群信息、序列化方法，等等
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val props = initConfig(clientID)
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// 定义Kafka Producer对象，用于发送消息
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val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
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// 回调函数，可暂时忽略
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val usageCallback = _
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while (true) {
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var cpuUsage = new String
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var memoryUsage = new String
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// 调用之前定义的函数，获取CPU、内存利用率
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cpuUsage = getCPUUsage()
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memoryUsage = getMemoryUsage()
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// 为CPU Topic生成Kafka消息
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val cpuRecord = new ProducerRecord[String, String](cpuTopic, clientID, cpuUsage)
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// 为Memory Topic生成Kafka消息
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val memRecord = new ProducerRecord[String, String](memTopic, clientID, memoryUsage)
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// 向Kafka集群发送CPU利用率消息
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producer.send(cpuRecord, usageCallback)
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// 向Kafka集群发送内存利用率消息
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producer.send(memRecord, usageCallback)
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// 设置发送间隔：2秒
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Thread.sleep(2000)
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}
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```
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从上面的代码中，我们不难发现，其中的关键步骤有三步：
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* 定义Kafka Producer对象，其中需要我们在属性信息中，指明Kafka集群相关信息；
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* 调用之前定义的函数getCPUUsage、getMemoryUsage，获取CPU与内存资源利用率；
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* 把资源利用率封装为消息，并发送给对应的Topic。
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好啦，到此为止，生产端的事情，我们就全部做完啦。在待监测的集群中，每隔两秒钟，每台机器都会向Kafka集群的cpu-monitor和mem-monitor这两个Topic发送即时消息。Kafka接收到这些消息之后，会把它们落盘到相应的分区中，等待着下游（也就是Spark）的消费。
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### 消息的消费
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接下来，终于要轮到Structured Streaming闪亮登场了。在流计算模块的[第一讲](https://time.geekbang.org/column/article/446691)，我们就提到，Structured Streaming支持多种Source（Socket、File、Kafka），而在这些Source中，Kafka的应用最为广泛。在用法上，相比其他Source，从Kafka接收并消费数据并没有什么两样，咱们依然是依赖“万能”的readStream API，如下表所示。
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```scala
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import org.apache.spark.sql.DataFrame
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// 依然是依赖readStream API
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val dfCPU:DataFrame = spark.readStream
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// format要明确指定Kafka
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.format("kafka")
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// 指定Kafka集群Broker地址，多个Broker用逗号隔开
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.option("kafka.bootstrap.servers", "hostname1:9092,hostname2:9092,hostname3:9092")
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// 订阅相关的Topic，这里以cpu-monitor为例
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.option("subscribe", "cpu-monitor")
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.load()
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```
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对于readStream API的用法，想必你早已烂熟于心了，上面的代码，你应该会觉得看上去很眼熟。这里需要我们特别注意的，主要有三点：
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* format中需要明确指定Kafka；
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* 为kafka.bootstrap.servers键值指定Kafka集群Broker，多个Broker之间以逗号分隔；
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* 为subscribe键值指定需要消费的Topic名，明确Structured Streaming要消费的Topic。
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挥完上面的“三板斧”之后，我们就得到了用于承载CPU利用率消息的DataFrame。有了DataFrame，我们就可以利用Spark SQL提供的能力，去做各式各样的数据处理。再者，结合Structured Streaming框架特有的Window和Watermark机制，我们还能以时间窗口为粒度做计数统计，同时决定“多迟”的消息，我们将不再处理。
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不过，在此之前，咱们不妨先来直观看下代码，感受一下存在Kafka中的消息长什么样子。
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```scala
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import org.apache.spark.sql.streaming.{OutputMode, Trigger}
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import scala.concurrent.duration._
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|
dfCPU.writeStream
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.outputMode("Complete")
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// 以Console为Sink
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.format("console")
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// 每10秒钟，触发一次Micro-batch
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.trigger(Trigger.ProcessingTime(10.seconds))
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.start()
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.awaitTermination()
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```
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利用上述代码，通过终端，我们可以直接观察到Structured Streaming获取的Kafka消息，从而对亟待处理的消息，建立一个感性的认知，如下图所示。
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在上面的数据中，除了Key、Value以外，其他信息都是消息的元信息，也即消息所属Topic、所在分区、消息的偏移地址、录入Kafka的时间，等等。
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在咱们的实例中，Key对应的是发送资源利用率数据的服务器节点，而Value则是具体的CPU或是内存利用率。初步熟悉了消息的Schema与构成之后，接下来，咱们就可以有的放矢地去处理这些实时的数据流了。
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对于这些每两秒钟就产生的资源利用率数据，假设我们仅关心它们在一定时间内（比如10秒钟）的平均值，那么，我们就可以结合Trigger与聚合计算来做到这一点，代码如下所示。
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```scala
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import org.apache.spark.sql.types.StringType
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dfCPU
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.withColumn("clientName", $"key".cast(StringType))
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.withColumn("cpuUsage", $"value".cast(StringType))
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// 按照服务器做分组
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.groupBy($"clientName")
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// 求取均值
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.agg(avg($"cpuUsage").cast(StringType).alias("avgCPUUsage"))
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.writeStream
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.outputMode("Complete")
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// 以Console为Sink
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.format("console")
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// 每10秒触发一次Micro-batch
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.trigger(Trigger.ProcessingTime(10.seconds))
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.start()
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.awaitTermination()
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```
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可以看到，我们利用Fixed interval trigger，每隔10秒创建一个Micro-batch。然后，在一个Micro-batch中，我们按照发送消息的服务器做分组，并计算CPU利用率平均值。最后将统计结果打印到终端，如下图所示。
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### 再次写入Kafka
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实际上，除了把结果打印到终端外，我们还可以把它写回Kafka。我们知道Structured Streaming支持种类丰富的Sink，除了常用于测试的Console以外，还支持File、Kafka、Foreach(Batch)，等等。要把数据写回Kafka也不难，我们只需在writeStream API中，指定format为Kafka并设置相关选项即可，如下表所示。
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```scala
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dfCPU
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.withColumn("key", $"key".cast(StringType))
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.withColumn("value", $"value".cast(StringType))
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.groupBy($"key")
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.agg(avg($"value").cast(StringType).alias("value"))
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.writeStream
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.outputMode("Complete")
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// 指定Sink为Kafka
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.format("kafka")
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// 设置Kafka集群信息，本例中只有localhost一个Kafka Broker
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.option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
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// 指定待写入的Kafka Topic，需事先创建好Topic：cpu-monitor-agg-result
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.option("topic", "cpu-monitor-agg-result")
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// 指定WAL Checkpoint目录地址
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.option("checkpointLocation", "/tmp/checkpoint")
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.trigger(Trigger.ProcessingTime(10.seconds))
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.start()
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.awaitTermination()
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```
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我们首先指定Sink为Kafka，然后通过option选项，分别设置Kafka集群信息、待写入的Topic名字，以及WAL Checkpoint目录。将上述代码敲入spark-shell，Structured Streaming会每隔10秒钟，就从Kafka拉取原始的利用率信息（Topic：cpu-monitor），然后按照服务器做分组聚合，最终再把聚合结果写回到Kafka（Topic：cpu-monitor-agg-result）。
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这里有两点需要特别注意，一个是**读取与写入的Topic要分开，以免造成逻辑与数据上的混乱**。再者，细心的你可能已经发现，**写回Kafka的数据，在Schema上必须用“key”和“value”这两个固定的字段**，而不能再像写入Console时，可以灵活地定义类似于“clientName”和“avgCPUUsage”这样的字段名，关于这一点，还需要你特别关注。
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## 重点回顾
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好啦，到此为止，我手把手地带你实现了Kafka与Spark的集成，完成了图中涉及的每一个环节，也即从消息的生产、到写入Kafka，再到消息的消费与处理，并最终写回Kafka。
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今天的内容比较多，你除了需要掌握集成中的每一个环节与用法外，还需要了解一些有关Kafka的基本概念与特性。Kafka是应用最为广泛的消息中间件（Messaging Queue），它的核心功能有三个：
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1.连接消息生产者与消息消费者；
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2.缓存生产者生产的消息（或者说事件）；
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3.有能力让消费者以最低延迟访问到消息。
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对于Kafka的一些基本概念，你无需死记硬背，在需要的时候，回顾后面这张架构图即可。这张图中，清楚地标记了Kafka的基础概念，以及消息生产、缓存与消费的简易流程。
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而对于Kafka与Spark两者的集成，不管是Structured Streaming通过readStream API消费Kafka消息，还是使用writeStream API将计算结果写入Kafka，你只需要记住如下几点，即可轻松地搭建这对“万金油”组合。
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* 在format函数中，指定Kafka为Source或Sink；
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* 在option选项中，为kafka.bootstrap.servers键值指定Kafka集群Broker；
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* 在option选项中，设置subscribe或是topic，指定读取或是写入的Kafka Topic。
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## 每课一练
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请你结合本讲中CPU利用率的代码，针对内存利用率，完成示意图中的各个环节，也即内存利用率消息的生产、写入Kafka（步骤1）、消息的消费与计算（步骤2、3），聚合结果再次写入Kafka（步骤4）。
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欢迎你把今天这讲内容转发给更多同事、朋友，跟他一起动手试验一下Spark + Kafka的实例，我再留言区等你分享。
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