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这篇文章主要介绍“spark streaming窗口聚合操作后怎么管理offset”，在日常操作中，相信很多人在spark streaming窗口聚合操作后怎么管理offset问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”spark streaming窗口聚合操作后怎么管理offset”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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对于spark streaming来说窗口操作之后，是无法管理offset的，因为offset的存储于HasOffsetRanges。只有kafkaRDD继承了他，所以假如我们对KafkaRDD进行了转化之后就无法再获取offset了。
还有窗口之后的offset的管理，也是很麻烦的，主要原因就是窗口操作会包含若干批次的RDD数据，那么提交offset我们只需要提交最近的那个批次的kafkaRDD的offset即可。如何获取呢？
对于spark 来说代码执行位置分为driver和executor，我们希望再driver端获取到offset，在处理完结果提交offset，或者直接与结果一起管理offset。
说到driver端执行，其实我们只需要使用transform获取到offset信息，然后在输出操作foreachrdd里面使用提交即可。
package bigdata.spark.SparkStreaming.kafka010import java.util.Propertiesimport org.apache.kafka.clients.consumer.{Consumer, ConsumerRecord, KafkaConsumer}import org.apache.kafka.common.TopicPartitionimport org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializerimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.streaming.kafka010._import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}import org.apache.spark.{SparkConf, TaskContext}import scala.collection.JavaConverters._import scala.collection.mutableobject kafka010NamedRDD {def main(args: Array[String]) {// 创建一个批处理时间是2s的context 要增加环境变量val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DirectKafkaWordCount").setMaster("local[*]")val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))ssc.checkpoint("/opt/checkpoint")// 使用broker和topic创建DirectStreamval topicsSet = "test".split(",").toSetval kafkaParams = Map[String, Object]("bootstrap.servers" -> "mt-mdh.local:9093","key.deserializer"->classOf[StringDeserializer],"value.deserializer"-> classOf[StringDeserializer],"group.id"->"test4","auto.offset.reset" -> "latest","enable.auto.commit"->(false: java.lang.Boolean))// 没有接口提供 offsetval messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topicsSet, kafkaParams,getLastOffsets(kafkaParams ,topicsSet)))//var A:mutable.HashMap[String,Array[OffsetRange]] = new mutable.HashMap()val trans = messages.transform(r =>{val offsetRanges = r.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRangesA += ("rdd1"->offsetRanges)r}).countByWindow(Seconds(10), Seconds(5))trans.foreachRDD(rdd=>{if(!rdd.isEmpty()){val offsetRanges = A.get("rdd1").get//.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRangesrdd.foreachPartition { iter =>val o: OffsetRange = offsetRanges(TaskContext.get.partitionId)println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}")}println(rdd.count())println(offsetRanges)// 手动提交offset ，前提是禁止自动提交messages.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)}// A.-("rdd1")})// 启动流ssc.start()ssc.awaitTermination()}def getLastOffsets(kafkaParams : Map[String, Object],topics:Set[String]): Map[TopicPartition, Long] ={val props = new Properties()props.putAll(kafkaParams.asJava)val consumer = new KafkaConsumer[String, String](props)consumer.subscribe(topics.asJavaCollection)paranoidPoll(consumer)val map = consumer.assignment().asScala.map { tp =>println(tp+"---" +consumer.position(tp))tp -> (consumer.position(tp))}.toMapprintln(map)consumer.close()map}def paranoidPoll(c: Consumer[String, String]): Unit = {val msgs = c.poll(0)if (!msgs.isEmpty) {// position should be minimum offset per topicpartitionmsgs.asScala.foldLeft(Map[TopicPartition, Long]()) { (acc, m) =>val tp = new TopicPartition(m.topic, m.partition)val off = acc.get(tp).map(o => Math.min(o, m.offset)).getOrElse(m.offset)acc + (tp -> off)}.foreach { case (tp, off) =>c.seek(tp, off)}}}}
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名称栏目：sparkstreaming窗口聚合操作后怎么管理offset
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