如何运行SparkStreaming任务消费日志数据_日志服务(SLS)-阿里云帮助中心

日志服务采集到日志数据后，您可以通过运行Spark Streaming任务消费日志数据。

日志服务提供的Spark SDK实现了Receiver模式和Direct模式两种消费模式。Maven依赖如下：

<dependency>
  <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
  <artifactId>emr-logservice_2.11</artifactId>
  <version>1.7.2</version>
</dependency>

Receiver模式

Receiver模式通过消费组消费日志数据并暂存在Spark Executor，Spark Streaming任务启动之后从Executor读取并处理数据。每条数据以JSON字符串的形式返回。消费组自动定时保存Checkpoint到服务端，无需手动更新Checkpoint。更多信息，请参见通过消费组消费日志数据。

参数说明

参数	类型	说明
project	String	日志服务Project名称。
logstore	String	日志服务Logstore名称。
consumerGroup	String	消费组名称。
endpoint	String	日志服务Project所在地域的服务入口。更多信息，请参见服务接入点。
accessKeyId	String	访问日志服务的AccessKey ID。
accessKeySecret	String	访问日志服务的AccessKey Secret。

示例

说明

默认配置下，Receiver模式在异常情况下可能导致数据丢失。为了避免此类情况发生，建议开启Write-Ahead Logs开关（Spark 1.2以上版本支持）。更多关于Write-Ahead Logs的细节请参见Spark。

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.aliyun.logservice.LoghubUtils
import org.apache.spark.streaming.{Milliseconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.SparkConf

object TestLoghub {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (args.length < 7) {
      System.err.println(
        """Usage: TestLoghub <project> <logstore> <loghub group name> <endpoint>
          |         <access key id> <access key secret> <batch interval seconds>
        """.stripMargin)
      System.exit(1)
    }

    val project = args(0)
    val logstore = args(1)
    val consumerGroup = args(2)
    val endpoint = args(3)
    val accessKeyId = args(4)
    val accessKeySecret = args(5)
    val batchInterval = Milliseconds(args(6).toInt * 1000)

    def functionToCreateContext(): StreamingContext = {
      val conf = new SparkConf().setAppName("Test Loghub")
      val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
      val loghubStream = LoghubUtils.createStream(
        ssc,
        project,
        logstore,
        consumerGroup,
        endpoint,
        accessKeyId,
        accessKeySecret,
        StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

      loghubStream.checkpoint(batchInterval * 2).foreachRDD(rdd =>
        rdd.map(bytes => new String(bytes)).top(10).foreach(println)
      )
      ssc.checkpoint("hdfs:///tmp/spark/streaming") // set checkpoint directory
      ssc
    }

    val ssc = StreamingContext.getOrCreate("hdfs:///tmp/spark/streaming", functionToCreateContext _)

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

Direct模式

Direct模式不需要消费组，使用API在任务运行时直接从服务端请求数据。Direct模式具有如下优势：

简化并行：Spark partition个数与Logstore Shard总数一致。只需分裂Shard即可提高任务的并行度。
高效：不需要开启Write-Ahead Logs来保证数据不丢失。
Exactly-once语义：直接从服务端按需获取数据，任务成功之后再提交Checkpoint。
由于Spark异常退出或者其他原因导致任务未正常结束，可能会导致部分数据被重复消费。

Direct模式需要依赖ZooKeeper环境，用于临时保存中间状态。同时，必须设置Checkpoint目录。中间状态数据保存在ZooKeeper内对应的Checkpoint目录内。如果任务重启之后希望重新消费，需要在ZooKeeper内删除该目录，并更改消费组名称。

参数说明

参数	类型	说明
project	String	日志服务Project名称。
logstore	String	日志服务Logstore名称。
consumerGroup	String	消费组名称，仅用于保存消费位置。
endpoint	String	日志服务Project所在地域的服务入口。更多信息，请参见服务接入点。
accessKeyId	String	访问日志服务的Access Key ID。
accessKeySecret	String	访问日志服务的Access Key Secret。
zkAddress	String	ZooKeeper的连接地址。

限流配置

Spark Streaming流式消费是将数据分成微小的批次进行处理，因此日志服务开始消费时，需预知每个批次的边界，即每个批次需要获取的数据条数。

日志服务底层的存储模型以LogGroup为单位，正常情况下每个LogGroup对应一次写入请求，例如一次写入请求可能包含数千条日志，这些日志作为一个LogGroup进行存储和消费。而通过WebTracking方式写入日志时，每次写入请求仅包含一条日志，即一个LogGroup只有一条日志。为了能够应对不同写入场景的消费需求，SDK提供如下两个参数进行限流配置。

参数	说明	默认值
spark.loghub.batchGet.step	限制单次消费请求获取的最大LogGroup个数。	100
spark.streaming.loghub.maxRatePerShard	限制单批次内每个Shard消费的日志条数。	10000

通过spark.streaming.loghub.maxRatePerShard可指定每个批次每个Shard期望消费的最大日志条数。Spark SDK的实现原理是每次从服务端获取spark.loghub.batchGet.step中的LogGroup个数并累计其中的日志条数，直到达到或超过spark.streaming.loghub.maxRatePerShard。因此spark.streaming.loghub.maxRatePerShard并非一个精确控制单批次消费日志条数的参数，实际上每个批次消费的日志条数与spark.loghub.batchGet.step以及每个LogGroup中包含的日志条数相关。

示例

import com.aliyun.openservices.loghub.client.config.LogHubCursorPosition
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Milliseconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.aliyun.logservice.{CanCommitOffsets, LoghubUtils}

object TestDirectLoghub {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    if (args.length < 7) {
      System.err.println(
        """Usage: TestDirectLoghub <project> <logstore> <loghub group name> <endpoint>
          |         <access key id> <access key secret> <batch interval seconds> <zookeeper host:port=localhost:2181>
        """.stripMargin)
      System.exit(1)
    }

    val project = args(0)
    val logstore = args(1)
    val consumerGroup = args(2)
    val endpoint = args(3)
    val accessKeyId = args(4)
    val accessKeySecret = args(5)
    val batchInterval = Milliseconds(args(6).toInt * 1000)
    val zkAddress = if (args.length >= 8) args(7) else "localhost:2181"

    def functionToCreateContext(): StreamingContext = {
      val conf = new SparkConf().setAppName("Test Direct Loghub")
      val ssc = new StreamingContext(conf, batchInterval)
      val zkParas = Map("zookeeper.connect" -> zkAddress,
        "enable.auto.commit" -> "false")
      val loghubStream = LoghubUtils.createDirectStream(
        ssc,
        project,
        logstore,
        consumerGroup,
        accessKeyId,
        accessKeySecret,
        endpoint,
        zkParas,
        LogHubCursorPosition.END_CURSOR)

      loghubStream.checkpoint(batchInterval).foreachRDD(rdd => {
        println(s"count by key: ${rdd.map(s => {
          s.sorted
          (s.length, s)
        }).countByKey().size}")
        loghubStream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync()
      })
      ssc.checkpoint("hdfs:///tmp/spark/streaming") // set checkpoint directory
      ssc
    }

    val ssc = StreamingContext.getOrCreate("hdfs:///tmp/spark/streaming", functionToCreateContext _)
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

更多信息，请参见GitHub。