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    • 配置Kinesis
    • 配置Spark Streaming应用程序
    • 运行实例
    • Kinesis Checkpointing

    Kinesis集成指南

    亚马逊Kinesis是一个实时处理大规模流式数据的全托管服务。Kinesis receiver应用Kinesis客户端库（KCL）创建一个输入DStream。KCL由亚马逊提供，它拥有亚马逊软件许可证(ASL)。KCL构建在
    apache 2.0许可的AWS java SDK之上，通过Workers、检查点(Checkpoints)和Shard Leases等概念提供了负载均衡、容错、检查点机制。下面将详细介绍怎样配置Spark Streaming从Kinesis获取
    数据。

    配置Kinesis

    一个Kinesis流可以通用一个拥有一个或者多个shard的有效Kinesis端点(endpoint)来建立，详情请见指南

    配置Spark Streaming应用程序

    1、关联：在你的SBT或者Maven项目定义中，引用下面的组件到流应用程序中

    1.  groupId = org.apache.spark
    2.  artifactId = spark-streaming-kinesis-asl_2.10
    3.  version = 1.1.1

    需要注意的是，关联这个artifact，你必须将ASL认证代码加入到你的应用程序中。

    2、编程：在你的应用程序代码中，通过引入KinesisUtils创建DStream

    1.  import org.apache.spark.streaming.Duration
    2.  import org.apache.spark.streaming.kinesis._
    3.  import com.amazonaws.services.kinesis.clientlibrary.lib.worker.InitialPositionInStream
    4.  val kinesisStream = KinesisUtils.createStream(
    5.      streamingContext, [Kinesis stream name], [endpoint URL], [checkpoint interval], [initial position])

    可以查看API文档和例子。

    • streamingContext：streamingContext包含一个应用程序名称，这个名称关联Kinesis应用程序和Kinesis流。
    • Kinesis stream name：这个流应用程序的Kinesis流获取名称满足一下几点：
      • 在流上下文中使用的应用程序名称可以作为Kinesis应用程序名称
      • 对于某个地区的同一账户，应用程序名称必须唯一
      • Kinesis的后端通过一个DynamoDB表（一般情况下在us-east-1 region）自动的关联应用程序名称和Kinesis流，这个DynamoDB表由Kinesis流初始化
      • 在某些情况下，改变应用程序名称或者流名称可能导致Kinesis错误，如果你发现了错误，你可能需要手动删除DynamoDB表
    • endpoint URL：合法的Kinesis endpoint URL能够在这里找到。
    • checkpoint interval：KCL在流中保存检查点位置的时间间隔，对于初学者，可以将其和流应用程序的批时间间隔设置得一致。
    • initial position：可以是InitialPositionInStream.TRIM_HORIZON也可以是InitialPositionInStream.LATEST(可以查看Kinesis checkpoint和亚马逊Kinesis API文档了解详细信息)

    3、部署：将spark-streaming-kinesis-asl_2.10和它的依赖（除了spark-core_2.10和spark-streaming_2.10）打包到应用程序的jar包中。然后用spark-submit方法启动你的应用程序。

    在运行过程中需要注意一下几点:

    • Kinesis的每个分区的数据处理都是有序的，每一条消息至少出现一次
    • 多个应用程序可以从相同的Kinesis流读取数据，Kinesis将会保存特定程序的shard和checkpoint到DynamodDB中
    • 在某一时间单个的Kinesis流shard只能被一个输入DStream处理
    • 单个的Kinesis DStream通过创建多个KinesisRecordProcessor线程，可以从Kinesis流的多个shard中读取数据
    • 分开运行在不同的processes或者instances中的多个输入DStream能够从Kinesis流中读到
    • Kinesis输入DStream的数量不应比Kinesis shard的数量多，这是因为每个输入DStream都将创建至少一个KinesisRecordProcessor线程去处理单个的shard
    • 通过添加或者删除DStreams（在单个处理器或者多个processes/instance之间）可以获得水平扩展，直到扩展到Kinesis shard的数量。
    • Kinesis输入DStream将会平衡所有DStream的负载，甚至是跨processes/instance的DStream
    • Kinesis输入DStream将会平衡由于变化引起的re-shard事件（合并和切分）的负载
    • 作为一个最佳实践，建议避免使用过度的re-shard
    • 每一个Kinesis输入DStream都包含它们自己的checkpoint信息
    • Kinesis流shard的数量与RDD分区（在Spark输入DStream处理的过程中产生）的数量之间没有关系。它们是两种独立的分区模式

    Spark流Kinesis架构

    运行实例

    • 下载Spark 源代码，然后按照下面的方法build Spark。
      1. mvn -Pkinesis-asl -DskipTests clean package
    • 在AWS中设定Kinesis流。注意Kinesis流的名字以及endpoint URL与流创建的地区相关联
    • 在你的AWS证书中设定AWS_ACCESS_KEY_ID和AWS_SECRET_KEY环境变量
    • 在Spark根目录下面，运行例子
    1. bin/run-example streaming.KinesisWordCountASL [Kinesis stream name] [endpoint URL]

    这个例子将会等待从Kinesis流中获取数据

    • 在另外一个终端，为了生成生成随机的字符串数据到Kinesis流中，运行相关的Kinesis数据生产者
      1. bin/run-example streaming.KinesisWordCountProducerASL [Kinesis stream name] [endpoint URL] 1000 10
      这步将会每秒推送1000行，每行带有10个随机数字的数据到Kinesis流中，这些数据将会被运行的例子接收和处理

    Kinesis Checkpointing

    • 每一个Kinesis输入DStream定期的存储流的当前位置到后台的DynamoDB表中。这允许系统从错误中恢复，继续执行DStream留下的任务。
    • Checkpointing太频繁将会造成AWS检查点存储层过载，并且可能导致AWS节流(throttling)。提供的例子通过随机回退重试(random-backoff-retry)策略解决这个节流问题
    • 当输入DStream启动时，如果没有Kinesis checkpoint信息存在。它将会从最老的可用的记录（InitialPositionInStream.TRIM_HORIZON）或者最近的记录（InitialPostitionInStream.LATEST）启动。
    • 如果数据添加到流中的时候还没有输入DStream在运行，InitialPositionInStream.LATEST可能导致丢失记录。
    • InitialPositionInStream.TRIM_HORIZON可能导致记录的重复处理，这个错误的影响依赖于checkpoint的频率以及处理的幂等性。