如何將kafka中的數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入Hadoop-創(chuàng)新互聯(lián)

如何將kafka中的數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入Hadoop，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

在鐵西等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需定制制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì),全網(wǎng)整合營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,鐵西網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

Kafka是一個(gè)分布式發(fā)布—訂閱系統(tǒng)，由于其強(qiáng)大的分布式和性能特性，迅速成為數(shù)據(jù)管道的關(guān)鍵部分。它可完成許多工作，例如消息傳遞、指標(biāo)收集、流處理和日志聚合。Kafka的另一個(gè)有效用途是將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop。使用Kafka的關(guān)鍵原因是它將數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者分離，允許擁有多個(gè)獨(dú)立的生產(chǎn)者(可能由不同的開發(fā)團(tuán)隊(duì)編寫)。同樣，還有多個(gè)獨(dú)立的消費(fèi)者(也可能由不同的團(tuán)隊(duì)編寫)。此外，消費(fèi)者可以是實(shí)時(shí)/同步或批量/離線/異步。當(dāng)對比RabbitMQ等其他pub-sub工具時(shí)，后一個(gè)屬性有很大區(qū)別。

要使用Kafka，有一些需要理解的概念：

• topic—topic是相關(guān)消息的訂閱源；

• 分區(qū)—每個(gè)topic由一個(gè)或多個(gè)分區(qū)組成，這些分區(qū)是由日志文件支持的有序消息隊(duì)列；

• 生產(chǎn)者和消費(fèi)者—生產(chǎn)者和消費(fèi)者將消息寫入分區(qū)并從分區(qū)讀取。

• Brokers—Brokers是管理topic和分區(qū)并為生產(chǎn)者和消費(fèi)者請求提供服務(wù)的Kafka流程。

Kafka不保證對topic的“完全”排序，只保證組成topic的各個(gè)分區(qū)是有序的。消費(fèi)者應(yīng)用程序可以根據(jù)需要強(qiáng)制執(zhí)行對“全局”topic排序。

圖5.14 顯示了Kafka的概念模型

圖5.15 顯示了如何在Kafka部署分發(fā)分區(qū)的示例

為了支持容錯(cuò)，可以復(fù)制topic，這意味著每個(gè)分區(qū)可以在不同主機(jī)上具有可配置數(shù)量的副本。這提供了更高的容錯(cuò)能力，這意味著單個(gè)服務(wù)器死亡對數(shù)據(jù)或生產(chǎn)者和消費(fèi)者的可用性來說不是災(zāi)難性的。

此處采用Kafka版本0.8和Camus的0.8.X。

實(shí)踐：使用Camus將Avro數(shù)據(jù)從Kafka復(fù)制到HDFS

該技巧在已經(jīng)將數(shù)據(jù)流入Kafka用于其他目的并且希望將數(shù)據(jù)置于HDFS中的情況下非常有用。

問題

希望使用Kafka作為數(shù)據(jù)傳遞機(jī)制來將數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS。

解決方案

使用LinkedIn開發(fā)的解決方案Camus將Kafka中的數(shù)據(jù)復(fù)制到HDFS。

討論

Camus是LinkedIn開發(fā)的一個(gè)開源項(xiàng)目。Kafka在LinkedIn大量部署，而Camus則用作將數(shù)據(jù)從Kafka復(fù)制到HDFS。

開箱即用，Camus支持Kafka中的兩種數(shù)據(jù)格式：JSON和Avro。在這種技術(shù)中，我們將通過Camus使用Avro數(shù)據(jù)。Camus對Avro的內(nèi)置支持要求Kafka發(fā)布者以專有方式編寫Avro數(shù)據(jù)，因此對于這種技術(shù)，我們假設(shè)希望在Kafka中使用vanilla序列化數(shù)據(jù)。

讓這項(xiàng)技術(shù)發(fā)揮作用需要完成三個(gè)部分的工作：首先要將一些Avro數(shù)據(jù)寫入Kafka，然后編寫一個(gè)簡單的類來幫助Camus反序列化Avro數(shù)據(jù)，最后運(yùn)行一個(gè)Camus作業(yè)來執(zhí)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

為了把Avro記錄寫入Kafka，在以下代碼中，需要通過配置必需的Kafka屬性來設(shè)置Kafka生成器，從文件加載一些Avro記錄，并將它們寫出到Kafka：

可以使用以下命令將樣本數(shù)據(jù)加載到名為test的Kafka的topic中：

Kafka控制臺使用者可用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否已寫入Kafka，這會將二進(jìn)制Avro數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲到控制臺：

完成后，編寫一些Camus代碼，以便可以在Camus中閱讀這些Avro記錄。

實(shí)踐：編寫Camus和模式注冊表

首先，需要了解三種Camus概念：

• 解碼器—解碼器的工作是將從Kafka提取的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Camus格式。

• 編碼器—編碼器將解碼數(shù)據(jù)序列化為將存儲在HDFS中的格式。

• Schema注冊表—提供有關(guān)正在編碼的Avro數(shù)據(jù)的schema信息。

正如前面提到的，Camus支持Avro數(shù)據(jù)，但確實(shí)需要Kafka生產(chǎn)者使用Camus KafkaAvroMessageEncoder類來編寫數(shù)據(jù)，該類為Avro序列化二進(jìn)制數(shù)據(jù)添加了部分專有數(shù)據(jù)，可能是因?yàn)镃amus中的解碼器可以驗(yàn)證它是由該類編寫的。

在此示例中，使用 Avro serialization進(jìn)行序列化，因此需要編寫自己的解碼器。幸運(yùn)的是，這很簡單：

你可能已經(jīng)注意到我們在Kafka中寫了一個(gè)特定的Avro記錄，但在Camus中我們將該記錄讀作通用的Avro記錄，而不是特定的Avro記錄，這是因?yàn)镃amusWrapper類僅支持通用Avro記錄。否則，特定的Avro記錄可以更簡單地使用，因?yàn)榭梢允褂蒙傻拇a并具有隨之而來的所有安全特征。

CamusWrapper對象是從Kafka提取的數(shù)據(jù)。此類存在的原因是允許將元數(shù)據(jù)粘貼到envelope中，例如時(shí)間戳，服務(wù)器名稱和服務(wù)詳細(xì)信息。強(qiáng)烈建議使用的任何數(shù)據(jù)都有一些與每條記錄相關(guān)的有意義的時(shí)間戳(通常這將是創(chuàng)建或生成記錄的時(shí)間)。然后，可以使用接受時(shí)間戳作為參數(shù)的CamusWrapper構(gòu)造函數(shù)：

public CamusWrapper(R record, long timestamp) { ... }

如果未設(shè)置時(shí)間戳，則Camus將在創(chuàng)建包裝器時(shí)創(chuàng)建新的時(shí)間戳。在確定輸出記錄的HDFS位置時(shí)，在Camus中使用此時(shí)間戳和其他元數(shù)據(jù)。

接下來，需要編寫一個(gè)schema注冊表，以便Camus Avro編碼器知道正在寫入HDFS的Avro記錄的schema詳細(xì)信息。注冊架構(gòu)時(shí)，還要指定從中拉出Avro記錄的Kafka的topic名稱：

運(yùn)行Camus

Camus在Hadoop集群上作為MapReduce作業(yè)運(yùn)行，希望在該集群中導(dǎo)入Kafka數(shù)據(jù)。需要向Camus提供一堆屬性，可以使用命令行或者使用屬性文件來執(zhí)行此操作，我們將使用此技術(shù)的屬性文件：

從屬性中可以看出，無需明確告訴Camus要導(dǎo)入哪些topic。Camus自動與Kafka通信以發(fā)現(xiàn)topic(和分區(qū))以及當(dāng)前的開始和結(jié)束偏移。

如果想要精確控制導(dǎo)入的topic，可以分別使用kafka.whitelist.topics和kafka.blacklist.topics列舉白名單(限制topic)和黑名單(排除topic)，可以使用逗號作為分隔符指定多個(gè)topic，還支持正則表達(dá)式，如以下示例所示，其匹配topic的“topic1”或以“abc”開頭，后跟一個(gè)或多個(gè)數(shù)字的任何topic，可以使用與value完全相同的語法指定黑名單：

kafka.whitelist.topics=topic1,abc[0-9]+

一旦屬性全部設(shè)置完畢，就可以運(yùn)行Camus作業(yè)了：

這將導(dǎo)致Avro數(shù)據(jù)在HDFS中著陸。我們來看看HDFS中的內(nèi)容：

第一個(gè)文件包含已導(dǎo)入的數(shù)據(jù)，其他供Camus管理。

可以使用AvroDump實(shí)用程序查看HDFS中的數(shù)據(jù)文件：

那么，當(dāng)Camus工作正在運(yùn)行時(shí)究竟發(fā)生了什么? Camus導(dǎo)入過程作為MapReduce作業(yè)執(zhí)行，如圖5.16所示。

隨著MapReduce中的Camus任務(wù)成功，Camus OutputCommitter(允許在任務(wù)完成時(shí)執(zhí)行自定義工作的MapReduce構(gòu)造)以原子方式將任務(wù)的數(shù)據(jù)文件移動到目標(biāo)目錄。OutputCommitter還為任務(wù)正在處理的所有分區(qū)創(chuàng)建偏移文件，同一作業(yè)中的其他任務(wù)可能會失敗，但這不會影響成功任務(wù)的狀態(tài)——成功任務(wù)的數(shù)據(jù)和偏移輸出仍然存在，因此后續(xù)的Camus執(zhí)行將從最后一個(gè)已知的成功狀態(tài)恢復(fù)處理。

接下來，讓我們看看Camus導(dǎo)入數(shù)據(jù)的位置以及如何控制行為。

數(shù)據(jù)分區(qū)

之前，我們看到了Camus導(dǎo)入位于Kafka的Avro數(shù)據(jù)，讓我們仔細(xì)看看HDFS路徑結(jié)構(gòu)，如圖5.17所示，看看可以做些什么來確定位置。

圖5.17 在HDFS中解析導(dǎo)出數(shù)據(jù)的Camus輸出路徑

路徑的日期/時(shí)間由從CamusWrapper中提取的時(shí)間戳確定，可以從MessageDecoder中的Kafka記錄中提取時(shí)間戳，并將它們提供給CamusWrapper，這將允許按照有意義的日期對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，而不是默認(rèn)值，這只是在MapReduce中讀取Kafka記錄的時(shí)間。

Camus支持可插拔分區(qū)程序，允許控制圖5.18所示路徑的一部分。

圖5.18 Camus分區(qū)路徑

Camus Partitioner接口提供了兩種必須實(shí)現(xiàn)的方法：

例如，自定義分區(qū)程序可創(chuàng)建用于Hive分區(qū)的路徑。

Camus提供了一個(gè)完整的解決方案，可以在HDFS中從Kafka獲取數(shù)據(jù)，并在出現(xiàn)問題時(shí)負(fù)責(zé)維護(hù)狀態(tài)和進(jìn)行錯(cuò)誤處理。通過將其與Azkaban或Oozie集成，可以輕松實(shí)現(xiàn)自動化，并根據(jù)消息時(shí)間組織HDFS數(shù)據(jù)執(zhí)行簡單的數(shù)據(jù)管理。值得一提的是，當(dāng)涉及到ETL時(shí)，與Flume相比，它的功能是無懈可擊的。

Kafka捆綁了一種將數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS的機(jī)制。它有一個(gè)KafkaETLInputFormat輸入格式類，可用于在MapReduce作業(yè)中從Kafka提取數(shù)據(jù)。要求編寫MapReduce作業(yè)以執(zhí)行導(dǎo)入，但優(yōu)點(diǎn)是可以直接在MapReduce流中使用數(shù)據(jù)，而不是將HDFS用作數(shù)據(jù)的中間存儲。

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當(dāng)前標(biāo)題：如何將kafka中的數(shù)據(jù)快速導(dǎo)入Hadoop-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題路徑：http://muchs.cn/article44/dhdhhe.html

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