kafka

优势

  1. kafka相比于其他消息系统能够实现有序的并行化的读取，其他的消息系统如果需要实现有序，是通过独占的形式，那样就不能并行化，每次只能有一个消费者读取数据。
  2. kafka通过topic和partition的方式实现有序的并行化，每个消费者可以独占一个partition，同时多个消费者读取同一个topic的数据，这样就实现了并行化，但是一个消费群组的消费者不能比一个topic的分区数多，这样如果继续保持有序，会导致资源竞争，降低读取并行效率。

概念

  1. kafka 集群包含一个或者多个服务器，这个服务器被称为broker。
  2. 每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息保存在一个或者多个broker上。
  3. partition是物理概念，每个topic包含一个或者多个partition
  4. topic在逻辑上可以被认为是一个queue,每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得kafka的吞吐率线性提高，物理上把topic分成一个或者多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有的消息和索引文件。

spark streaming

对比

kafka stream和spark streaming的区别，主要在于kafka stream是流式处理用在kafka到kafka，方便且不用搭建spark集群，而spark streaming作为流式处理方便的用在kafka到其他存储。

建议

一个批次内处理完一批数据，即batch process time应该接近于batch duration，如果batch process time总是比batch duration长，就会不断增加调度延迟时间而且数据也会在内存里堆积，进而增加系统不稳定性；另一方面，如果batch process time总是远远小于batch duration，则集群资源利用率不高，也是一种资源浪费。

反压机制

spark streaming需要使用反压机制的情况：

  1. 首次启动streaming 应用，kafka保留了大量历史消息，并且auto.offset.reset=earliest；可以offset设置为latest,防止第一个batch接收大量消息，处理时间过长和内存溢出。
  2. 防止kafka生产者突然产生大量消息，一个batch接收到大量数据，导致batch之间接收到数据倾斜
  3. spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition
    控制spark读取的每个kafka分区最大消息数,每个rdd分区接收的消息量<=batchDuration * spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition

1 Spark Streaming增大任务并发度
Q： 在Spark Streaming中，增大任务并发度的方法有哪些？
A： s1 core的个数: task线程数，也就是–executor-cores
s2 repartition
s3 Streaming + Kafka，Direct方式，则增加partition分区数
s4 Streaming + Kafka，Receiver方式，则增加Receiver个数
s5 reduceByKey和reduceByKeyAndWindow传入第二个参数