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更新时间：2024-12-06 GMT+08:00
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基于Kafka的Word Count数据流统计案例

应用场景

Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。

Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。

Kafka有如下几个特点：

  • 高吞吐量
  • 消息持久化到磁盘
  • 分布式系统易扩展
  • 容错性好

MRS服务提供了Kafka多种场景下的样例开发工程，本章节以最常见的WordCount样例Demo进行说明，对应示例场景的开发思路：

  1. 使用Kafka客户端创建两个Topic，用于输入Topic和输出Topic。
  2. 开发一个Kafka Streams完成单词统计功能，通过读取输入Topic中的消息，统计每条消息中的单词个数，从输出Topic消费数据，将统计结果以Key-Value的形式输出。

方案架构

生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。

在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可变的消息序列，并不断追加到提交日志文件。分区的消息每个也被赋值一个称为偏移顺序（Offset）的序列化编号。

图1 Kafka结构

操作流程

本实践操作流程如下所示：

  1. 步骤1：创建MRS集群：创建一个包含有Kafka组件的MRS集群。
  2. 步骤2：准备应用程序：准备用于进行分析的源数据及程序。
  3. 步骤3：上传jar包及源数据：将相关程序和数据上传至MRS集群内。
  4. 步骤4：运行作业并查看结果：运行程序并查看数据分析结果。

步骤1：创建MRS集群

  1. 创建并购买一个包含有Kafka组件的MRS集群，详情请参见购买自定义集群。

    本文以购买的MRS 3.1.0版本的集群为例，组件包含Hadoop、Kafka组件，集群未开启Kerberos认证。

  2. 集群购买成功后，在MRS集群的任一节点内，安装集群客户端，具体操作可参考安装并使用集群客户端。

    例如客户端安装在主管理节点中，安装目录为“/opt/client”。

  3. 客户端安装完成后，在客户端内创建“lib”目录，用于放置相关jar包。

    将安装客户端过程中解压的目录中Kafka相关jar包复制到“lib”目录。

    例如客户端软件包的下载路径为主管理节点的“/tmp/FusionInsight-Client”目录，执行以下命令：

    mkdir /opt/client/lib

    cd /tmp/FusionInsight-Client/FusionInsight_Cluster_1_Services_ClientConfig

    scp Kafka/install_files/kafka/libs/* /opt/client/lib

步骤2：准备应用程序

  1. 通过开源镜像站获取样例工程。

    下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。

    根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。

    例如本章节场景对应示例为“WordCountDemo”样例，获取地址：https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example/tree/mrs-3.1.0/src/kafka-examples。

  2. 本地使用IDEA工具导入样例工程，等待Maven工程下载相关依赖包。

    本地配置好Maven及SDK相关参数后，样例工程会自动加载相关依赖包，具体操作可参考配置并导入样例工程。

    图2 导入Kafka样例程序

    在示例程序“WordCountDemo”中，通过调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数，关键代码片段如下：

    ...
    static Properties getStreamsConfig() {
        final Properties props = new Properties();
        KafkaProperties kafkaProc = KafkaProperties.getInstance();
        // Broker地址列表，根据集群实际情况配置
        props.put(BOOTSTRAP_SERVERS, kafkaProc.getValues(BOOTSTRAP_SERVERS, "node-group-1kLFk.mrs-rbmq.com:9092"));
        props.put(SASL_KERBEROS_SERVICE_NAME, "kafka");
        props.put(KERBEROS_DOMAIN_NAME, kafkaProc.getValues(KERBEROS_DOMAIN_NAME, "hadoop.hadoop.com"));
        props.put(APPLICATION_ID, kafkaProc.getValues(APPLICATION_ID, "streams-wordcount"));
        // 协议类型：当前支持配置为SASL_PLAINTEXT或者PLAINTEXT
        props.put(SECURITY_PROTOCOL, kafkaProc.getValues(SECURITY_PROTOCOL, "PLAINTEXT"));
        props.put(CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING, 0);
        props.put(DEFAULT_KEY_SERDE, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(DEFAULT_VALUE_SERDE, Serdes.String().getClass().getName());
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        return props;
    }
    static void createWordCountStream(final StreamsBuilder builder) {
        // 从 input-topic 接收输入记录
        final KStream<String, String> source = builder.stream(INPUT_TOPIC_NAME);
        // 聚合 key-value 键值对的计算结果
        final KTable<String, Long> counts = source
                .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase(Locale.getDefault()).split(REGEX_STRING)))
                .groupBy((key, value) -> value)
                .count();
        // 将计算结果的 key-value 键值对从 output topic 输出
        counts.toStream().to(OUTPUT_TOPIC_NAME, Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));
    }
...
    • BOOTSTRAP_SERVERS需根据集群实际情况，配置为Kafka Broker节点的主机名及端口，可通过集群FusionInsight Manager界面中单击“集群 > 服务 > Kafka > 实例”查看Broker在Linux中调测程序实例信息。
    • SECURITY_PROTOCOL为连接Kafka的协议类型，在本示例中，配置为“PLAINTEXT”。

  3. 确认“WordCountDemo.java”内的参数无误后，将工程编译后进行打包，获取打包后的jar文件。

    编译jar包详细操作可参考在Linux中调测程序。

    图3 编译Kafka程序

    例如打包后的jar文件为“kafka-demo.jar”。

步骤3：上传jar包及源数据

将编译后的jar包上传到客户端节点，例如上传到“/opt/client/lib”目录下。

如果本地网络无法直接连接客户端节点上传文件，可先将jar文件或者源数据上传至OBS文件系统中，然后通过MRS管理控制台集群内的“文件管理”页面导入HDFS中，再通过HDFS客户端使用hdfs dfs -get命令下载到客户端节点本地。

步骤4：运行作业并查看结果

  1. 使用root用户登录安装了集群客户端的节点。

    cd /opt/client

    source bigdata_env

  2. 创建输入Topic和输出Topic，与样例代码中指定的Topic名称保持一致，输出Topic的清理策略设置为compact。

    kafka-topics.sh --create --zookeeper quorumpeer实例IP地址:ZooKeeper客户端连接端口/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic Topic名称

    quorumpeer实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，默认为2181。

    例如执行以下命令：

    kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input

    kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-output --config cleanup.policy=compact

  3. Topic创建成功后，执行以下命令运行程序。

    java -cp .:/opt/client/lib/* com.huawei.bigdata.kafka.example.WordCountDemo

  4. 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-producer.sh”向输入Topic中写入消息：

    cd /opt/client

    source bigdata_env

    kafka-console-producer.sh --broker-list Broker实例IP地址:Kafka连接端口（例如192.168.0.13:9092） --topic streams-wordcount-input --producer.config /opt/client/Kafka/kafka/config/producer.properties

  5. 重新打开一个客户端连接窗口，执行以下命令，使用“kafka-console-consumer.sh”命令消费数据，查看统计结果。

    cd /opt/client

    source bigdata_env

    kafka-console-consumer.sh --topic streams-wordcount-output --bootstrap-server Broker实例IP地址:Kafka连接端口 --consumer.config /opt/client/Kafka/kafka/config/consumer.properties --from-beginning --property print.key=true --property print.value=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer --property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter

    向步骤 4中打开的写入窗口中写入消息：

    >This is Kafka Streams test 
>test starting 
>now Kafka Streams is running 
>test end

    查看到消息输出：

    this    1 
is      1 
kafka   1 
streams 1 
test    1 
test    2 
starting 1 
now     1 
kafka   2 
streams 2 
is      2 
running 1 
test    3 
end     1

父主题： 数据分析

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