作者：个推数据研发工程师 学长
随着大数据的快速发展，业务场景越来越复杂，离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务，大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析、决策。Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架，他提供了动态的，高吞吐量的，可容错的流式数据处理，不仅可以实现用户行为分析，还能在金融、舆情分析、网络监控等方面发挥作用。个推开发者服务——消息推送“应景推送”正是应用了Spark Streaming技术，基于大数据分析人群属性，同时利用LBS地理围栏技术，实时触发精准消息推送，实现用户的精细化运营。此外，个推在应用Spark Streaming做实时处理kafka数据时， 采用Direct模式代替Receiver模式的手段，实现了资源优化和程序稳定性提升。
本文将从Spark Streaming获取kafka数据的两种模式入手，结合个推实践， 带你解读Receiver和Direct模式的原理和特点，以及从Receiver模式到Direct模式的优化对比。
1) InputDStream: 从流数据源接收的输入数据。
2) Receiver：负责接收数据流，并将数据写到本地。
3) Streaming Context：代表SparkStreaming，负责Streaming层面的任务调度，生成jobs发送到Spark engine处理。
4) Spark Context: 代表Spark Core，负责批处理层面的任务调度，真正执行job的Spark engine。
该模式下：
1) 在executor上会有receiver从kafka接收数据并存储在Spark executor中，在到了batch时间后触发job去处理接收到的数据，1个receiver占用1个core；
2) 为了不丢数据需要开启WAL机制，这会将receiver接收到的数据写一份备份到第三方系统上（如：HDFS）；
3) receiver内部使用kafka High Level API去消费数据及自动更新offset。
与receiver模式类似，不同在于executor中没有receiver组件，从kafka拉去数据的方式不同。
该模式下：
1) 没有receiver，无需额外的core用于不停地接收数据，而是定期查询kafka中的每个partition的最新的offset，每个批次拉取上次处理的offset和当前查询的offset的范围的数据进行处理；
2) 为了不丢数据，无需将数据备份落地，而只需要手动保存offset即可；
3) 内部使用kafka simple Level API去消费数据, 需要手动维护offset，kafka zk上不会自动更新offset。
个推使用Spark Streaming做实时处理kafka数据，先前使用的是receiver模式；
receiver有以下特点：
1. receiver模式下，每个receiver需要单独占用一个core；
2. 为了保证不丢失数据，需要开启WAL机制，使用checkpoint保存状态；
3. 当receiver接受数据速率大于处理数据速率，导致数据积压，最终可能会导致程序挂掉。
由于以上特点，receiver模式下会造成一定的资源浪费；使用checkpoint保存状态, 如果需要升级程序，则会导致checkpoint无法使用；第3点receiver模式下会导致程序不太稳定；并且如果设置receiver数量不合理也会造成性能瓶颈在receiver。为了优化资源和程序稳定性，应将receiver模式改造成direct模式。
1. 修改InputDStream的创建
将receiver的：
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext,
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])
改成direct的：
val directKafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[
[key class], [value class], [key decoder class], [value decoder class] ](
streamingContext, [map of Kafka parameters], [set of topics to consume])
2. 手动维护offset
receiver模式代码：
（receiver模式不需要手动维护offset，而是内部通过kafka consumer high level API 提交到kafka/zk保存）
kafkaStream.map {
...
}.foreachRDD { rdd =>
// 数据处理
doCompute(rdd)
}
direct模式代码：
directKafkaStream.map {
...
}.foreachRDD { rdd =>
// 获取当前rdd数据对应的offset
val offsetRanges = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
// 数据处理
doCompute(rdd)
// 自己实现保存offset
commitOffsets(offsetRanges)
}
1. 在receiver模式下：
1) 拆分InputDStream，增加Receiver，从而增加接收数据的并行度；
2) 调整blockInterval，适当减小，增加task数量，从而增加并行度（在core的数量>task数量的情况下）；
3) 如果开启了WAL机制，数据的存储级别设置为MOMERY_AND_DISK_SER。
2. 数据序列化 使用Kryoserializationl，相比Java serializationl 更快，序列化后的数据更小；
3. 建议 使用CMS垃圾回收器降低GC开销；
4. 选择高性能的算子(mapPartitions, foreachPartitions, aggregateByKey等)；
5. repartition的使用：在streaming程序中因为batch时间特别短，所以数据量一般较小，所以repartition的时间短，可以解决一些因为topicpartition中数据分配不均匀导致的数据倾斜问题；
6. 因为SparkStreaming生产的job最终都是在sparkcore上运行的，所以 sparkCore的优化也很重要；
7. BackPressure流控
1) 为什么引入Backpressure？
当batch processing time>batchinterval 这种情况持续过长的时间，会造成数据在内存中堆积，导致Receiver所在Executor内存溢出等问题；
2) Backpressure：根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整数据接收率；
3) 配置使用：
spark.streaming.backpressure.enabled
含义： 是否启用 SparkStreaming内部的backpressure机制，
默认值：false ,表示禁用
spark.streaming.backpressure.initialRate
含义： receiver 为第一个batch接收数据时的比率
spark.streaming.receiver.maxRate
含义： receiver接收数据的最大比率，如果设置值<=0, 则receiver接收数据比率不受限制
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition
含义： 从每个kafka partition中读取数据的最大比率
8. speculation机制
spark内置speculation机制，推测job中的运行特别慢的task，将这些task kill，并重新调度这些task执行。
默认speculation机制是关闭的，通过以下配置参数开启：
spark.speculation=true
注意：在有些情况下，开启speculation反而效果不好，比如：streaming程序消费多个topic时，从kafka读取数据直接处理，没有重新分区，这时如果多个topic的partition的数据量相差较大那么可能会导致正常执行更大数据量的task会被认为执行缓慢，而被中途kill掉，这种情况下可能导致batch的处理时间反而变长；可以通过repartition来解决这个问题，但是要衡量repartition的时间；而在streaming程序中因为batch时间特别短，所以数据量一般较小，所以repartition的时间短，不像spark_batch一次处理大量数据一旦repartition则会特别久，所以最终还是要根据具体情况测试来决定。
将Receiver模式改成Direct模式，实现了资源优化，提升了程序的稳定性，缺点是需要自己管理offset，操作相对复杂。 未来，个推将不断探索和优化Spark Streaming技术，发挥其强大的数据处理能力，为建设实时数仓提供保障。