转自：http://www.cnblogs.com/xlturing/p/spark.html

前言

在使用Spark Streaming的过程中对于计算产生结果的进行持久化时，我们往往需要操作数据库，去统计或者改变一些值。最近一个实时消费者处理任务，在使用spark streaming进行实时的数据流处理时，我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中，所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结，并且对自己踩到的一些坑进行记录。

Spark Streaming持久化设计模式

DStreams输出操作

• print：打印driver结点上每个Dstream中的前10个batch元素，常用于开发和调试
• saveAsTextFiles(prefix, [suffix])：将当前Dstream保存为文件，每个interval batch的文件名命名规则基于prefix和suffix："prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
• saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])：将当前的Dstream内容作为Java可序列化对象的序列化文件进行保存，每个interval batch的文件命名规则基于prefix和suffix：: "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
• saveAsHadoopFiles(prefix, [suffix])：将Dstream以hadoop文件的形式进行保存，每个interval batch的文件命名规则基于prefix和suffix：: "prefix-TIME_IN_MS[.suffix]".
• foreachRDD(func)：最通用的输出操作，可以对从数据流中产生的每一个RDD应用函数_fun_。通常_fun_会将每个RDD中的数据保存到外部系统，如：将RDD保存到文件，或者通过网络连接保存到数据库。值得注意的是：_fun_执行在跑应用的driver进程中，并且通常会包含RDD action以促使数据流RDD开始计算。

使用foreachRDD的设计模式

dstream.foreachRDD对于开发而言提供了很大的灵活性，但在使用时也要避免很多常见的坑。我们通常将数据保存到外部系统中的流程是：建立远程连接->通过连接传输数据到远程系统->关闭连接。针对这个流程我们很直接的想到了下面的程序代码：

dstream.foreachRDD { rdd =>val connection = createNewConnection()  // executed at the driver rdd.foreach { record => connection.send(record) // executed at the worker } }

在spark踩坑记——初试中，对spark的worker和driver进行了整理，我们知道在集群模式下，上述代码中的connection需要通过序列化对象的形式从driver发送到worker，但是connection是无法在机器之间传递的，即connection是无法序列化的，这样可能会引起_serialization errors (connection object not serializable)_的错误。为了避免这种错误，我们将conenction在worker当中建立，代码如下：

dstream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreach { record =>val connection = createNewConnection()connection.send(record)connection.close() } }

似乎这样问题解决了？但是细想下，我们在每个rdd的每条记录当中都进行了connection的建立和关闭，这会导致不必要的高负荷并且降低整个系统的吞吐量。所以一个更好的方式是使用_rdd.foreachPartition_即对于每一个rdd的partition建立唯一的连接(注：每个partition是内的rdd是运行在同一worker之上的)，代码如下：

dstream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>val connection = createNewConnection()partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))connection.close()}
}

这样我们降低了频繁建立连接的负载，通常我们在连接数据库时会使用连接池，把连接池的概念引入，代码优化如下：

dstream.foreachRDD { rdd =>rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>// ConnectionPool is a static, lazily initialized pool of connectionsval connection = ConnectionPool.getConnection()partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))ConnectionPool.returnConnection(connection)  // return to the pool for future reuse}
}

通过持有一个静态连接池对象，我们可以重复利用connection而进一步优化了连接建立的开销，从而降低了负载。另外值得注意的是，同数据库的连接池类似，我们这里所说的连接池同样应该是lazy的按需建立连接，并且及时的收回超时的连接。
另外值得注意的是：

• 如果在spark streaming中使用了多次foreachRDD，它们之间是按照程序顺序向下执行的
• Dstream对于输出操作的执行策略是lazy的，所以如果我们在foreachRDD中不添加任何RDD action，那么系统仅仅会接收数据然后将数据丢弃。

Spark访问Hbase

上面我们阐述了将spark streaming的Dstream输出到外部系统的基本设计模式，这里我们阐述如何将Dstream输出到Hbase集群。

Hbase通用连接类

Scala连接Hbase是通过zookeeper获取信息，所以在配置时需要提供zookeeper的相关信息，如下：

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory object HbaseUtil extends Serializable { private val conf = HBaseConfiguration.create() private val para = Conf.hbaseConfig // Conf为配置类，获取hbase的配置 conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_CLIENT_PORT, para.get("port").getOrElse("2181")) conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM, para.get("quorum").getOrElse("127-0-0-1")) // hosts private val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf) def getHbaseConn: Connection = connection }

根据网上资料，Hbase的连接的特殊性我们并没有使用连接池

Hbase输出操作

我们以put操作为例，演示将上述设计模式应用到Hbase输出操作当中：

dstream.foreachRDD(rdd => {if (!rdd.isEmpty) {rdd.foreachPartition(partitionRecords => {val connection = HbaseUtil.getHbaseConn // 获取Hbase连接partitionRecords.foreach(data => {val tableName = TableName.valueOf("tableName")val t = connection.getTable(tableName)try { val put = new Put(Bytes.toBytes(_rowKey_)) // row key // column, qualifier, value put.addColumn(_column_.getBytes, _qualifier_.getBytes, _value_.getBytes) Try(t.put(put)).getOrElse(t.close()) // do some log（显示在worker上） } catch { case e: Exception => // log error e.printStackTrace() } finally { t.close() } }) }) // do some log(显示在driver上) } })

关于Hbase的其他操作可以参考Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API）

填坑记录

重点记录在连接Hbase过程中配置HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM的问题：

• 由于Hbase的连接不能直接使用ip地址进行访问,往往需要配置hosts,例如我在上述代码段中127-0-0-1（任意），我们在hosts中需要配置

  127-0-0-1 127.0.0.1

• 在单机情况下，我们只需要配置一台zookeeper所在Hbase的hosts即可，但是当切换到Hbase集群是遇到一个诡异的bug
  问题描述：在foreachRDD中将Dstream保存到Hbase时会卡住，并且没有任何错误信息爆出（没错！它就是卡住，没反应）
  问题分析：由于Hbase集群有多台机器，而我们只配置了一台Hbase机器的hosts，这样导致Spark集群在访问Hbase时不断的去寻找但却找不到就卡在那里
  解决方式：对每个worker上的hosts配置了所有hbase的节点ip，问题解决

Spark访问Mysql

同访问Hbase类似，我们也需要有一个可序列化的类来建立Mysql连接，这里我们利用了Mysql的C3P0连接池

MySQL通用连接类

import java.sql.Connection
import java.util.Propertiesimport com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource class MysqlPool extends Serializable { private val cpds: ComboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource(true) private val conf = Conf.mysqlConfig try { cpds.setJdbcUrl(conf.get("url").getOrElse("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_bee?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8")); cpds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver"); cpds.setUser(conf.get("username").getOrElse("root")); cpds.setPassword(conf.get("password").getOrElse("")) cpds.setMaxPoolSize(200) cpds.setMinPoolSize(20) cpds.setAcquireIncrement(5) cpds.setMaxStatements(180) } catch { case e: Exception => e.printStackTrace() } def getConnection: Connection = { try { return cpds.getConnection(); } catch { case ex: Exception => ex.printStackTrace() null } } } object MysqlManager { var mysqlManager: MysqlPool = _ def getMysqlManager: MysqlPool = { synchronized { if (mysqlManager == null) { mysqlManager = new MysqlPool } } mysqlManager } }

我们利用c3p0建立Mysql连接池，然后访问的时候每次从连接池中取出连接用于数据传输。

Mysql输出操作

同样利用之前的foreachRDD设计模式，将Dstream输出到mysql的代码如下：

dstream.foreachRDD(rdd => {if (!rdd.isEmpty) {rdd.foreachPartition(partitionRecords => {//从连接池中获取一个连接val conn = MysqlManager.getMysqlManager.getConnectionval statement = conn.createStatementtry {conn.setAutoCommit(false)partitionRecords.foreach(record => { val sql = "insert into table..." // 需要执行的sql操作 statement.addBatch(sql) }) statement.executeBatch conn.commit } catch { case e: Exception => // do some log } finally { statement.close() conn.close() } }) } })

值得注意的是:

• 我们在提交Mysql的操作的时候，并不是每条记录提交一次，而是采用了批量提交的形式，所以需要将conn.setAutoCommit(false)，这样可以进一步提高mysql的效率。
• 如果我们更新Mysql中带索引的字段时，会导致更新速度较慢，这种情况应想办法避免，如果不可避免，那就硬上吧（T^T)

部署

提供一下Spark连接Mysql和Hbase所需要的jar包的maven配置：

<dependency><!-- Hbase --><groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-common</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>1.0.0</version> </dependency> <dependency><!-- Mysql --> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.31</version> </dependency> <dependency> <groupId>c3p0</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.1.2</version> </dependency>

参考文献：

1. Spark Streaming Programming Guide
2. HBase介绍
3. Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API）
4. Spark开发快速入门
5. kafka->spark->streaming->mysql（scala）实时数据处理示例
6. Spark Streaming 中使用c3p0连接池操作mysql数据库