无法在kafka direct stream、Spark streaming中手动提交offset

Question

我正在尝试验证手动偏移提交的工作情况。

当我尝试通过在 while 循环中使用 thread.sleep()/jssc.stop()/ 抛出异常来退出作业时，我看到正在提交偏移量。

我只是为了测试而发送了几条消息，但是作业开始处理批处理后我发现延迟为 0。

spark 何时实际提交偏移量？

JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream(jssc,
                    LocationStrategies.PreferConsistent(),
                    ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams));

    kafkaStream.foreachRDD(kafkaStreamRDD -> {
                // fetch kafka offsets for manually committing it later
                OffsetRange[] offsetRanges = ((HasOffsetRanges) kafkaStreamRDD.rdd()).offsetRanges();


                // filter unwanted data
                kafkaStreamRDD.filter(new Function<ConsumerRecord<String, String>, Boolean>() {

                    //filter logic here

                }).foreachPartition(kafkaRecords -> {

                    //Initializing DB connections

                    while (kafkaRecords.hasNext()) {

                        //doing some work here

                        //-----> EXCEPTION
                        throw new Exception();
                    }

                });
                // commit offsets saveOffsets after processing
            ((CanCommitOffsets) kafkaStream.inputDStream()).commitAsync(offsetRanges, (offsets, exception) -> {
                if (exception != null) {
                    System.out.println("-------------Unable to commit offsets, something went wrong, trace ------------"+ exception.getCause());
                    exception.printStackTrace(); // need this for driver
                } else {
                    System.out.println("Successfully committed offsets"); // need this for driver
                    for (OffsetRange offsetRange : offsetRanges) {
                        System.out.println("Offset Info: paratition {}, fromOffset {} untilOffset {}: "+ offsetRange.partition() +":"+ offsetRange.fromOffset() +":"+ offsetRange.untilOffset());
                    }
                }
            });

enable.auto.commit : 假

观察 while 循环中的 throw new Exception();。即使批处理由于异常而失败，我也看到提交的偏移量，由于处理失败，我预计这里会有一些滞后，这里有什么问题？

Answer 1

Kafka 上的 Spark 结构化流的美妙之处在于它提供了 Kafka Stream 中不可用的手动偏移量。 Spark 流提交是线程安全的，本质上是异步的，并且由于 Kafka 不是事务性的，因此您的输出必须仍然是幂等的。这意味着当您开始使用消息时，您的偏移量会不断增加，而提交可能会在稍后出现。与 HasOffsetRanges 一样，只有在调用 createDirectStream 的结果时才会成功转换为 CanCommitOffsets，而不是在转换之后。 commitAsync 调用是线程安全的，但必须在输出之后发生。

您可以使用回调来检查您的提交执行情况，如下所示

stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges, new OffsetCommitCallback() {
            def onComplete(m: java.util.Map[TopicPartition, OffsetAndMetadata], e: Exception) {
              m.foreach(f => {
                if (null != e) {
                  logger.info("Failed to cmomit:" + f._1 + "," + f._2)
                  logger.info("Error while commitAsync. Retry again"+e.toString)
                  stream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
                } else {
                  println("Offset commit:" + f._1 + "," + f._2)
                }
              })
            }
          })

Answer 2

如果工作节点出现异常，则重新提交任务的最大值为 spark.task.maxFailures（放弃作业前任何特定任务的失败次数）。一旦处理了 Dstream 批处理，就会提交偏移量。您必须根据您的用例处理异常（记录错误记录或转发记录到 DLQ）。

无法在kafka direct stream、Spark streaming中手动提交offset

Unable to manually commit offset in kafka direct stream, Spark streaming

apache-kafka

apache-spark

spark-streaming

dstream