Spark操作数据库(Hbase+Mysql)踩过的坑总结 | AiTi修炼|重剑无锋,拈花微笑
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Spark操作数据库(Hbase+Mysql)踩过的坑总结

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 connections
val 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.Properties

import 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.getConnection
val statement = conn.createStatement
try {
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:


org.apache.hbase
hbase-client
1.0.0


org.apache.hbase
hbase-common
1.0.0


org.apache.hbase
hbase-server
1.0.0


mysql
mysql-connector-java
5.1.31


c3p0
c3p0
0.9.1.2

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该文章归档分类于 spark实践, 大数据基础

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