前言
老劉是一名即將找工作的研二學生，寫部落格一方面是複習總結大資料開發的知識點，一方面是希望幫助更多自學的小夥伴。由於老劉是自學大資料開發，肯定會存在一些不足，還希望大家能夠批評指正，讓我們一起進步！
今天講述的是SparkStreaming與Kafka的整合，這篇文章非常適合剛入門的小夥伴，也歡迎大家前來發表意見，老劉這次會用圖片的形式講述別人技術部落格沒有的一些細節，這些細節對剛入門的小夥伴是非常有用的！！！
正文
為什麼有SparkStreaming與Kafka的整合？
首先我們要知道為什麼會有SparkStreaming與Kafka的整合，任何事情的出現都不是無緣無故的！
我們要知道Spark作為實時計算框架，它僅僅涉及到計算，並沒有涉及到資料的儲存，所以我們後期需要使用spark對接外部的資料來源。SparkStreaming作為Spark的一個子模組，它有4個型別的資料來源：
- socket資料來源（測試的時候使用）
- HDFS資料來源（會用到，但是用得不多）
- 自定義資料來源（不重要，沒怎麼見過別人會自定義資料來源）
- 擴充套件的資料來源（比如kafka資料來源，它非常重要，面試中也會問到）
下面老劉圖解SparkStreaming與Kafka的整合，但只講原理，程式碼就不貼了，網上太多了，老劉寫一些自己理解的東西！
SparkStreaming整合Kafka-0.8
SparkStreaming與Kafka的整合要看Kafka的版本，首先要講的是SparkStreaming整合Kafka-0.8。
在SparkStreaming整合kafka-0.8中，要想保證資料不丟失，最簡單的就是靠checkpoint的機制，但是checkpoint機制有一個毛病，對程式碼進行升級後，checkpoint機制就失效了。所以如果想實現資料不丟失，那麼就需要自己管理offset。
大家對程式碼升級會不會感到陌生，老劉對它好好解釋一下！
我們在日常開發中常常會遇到兩個情況，程式碼一開始有問題，改一下，然後重新打包，重新提交；業務邏輯發生改變，我們也需要重新修改程式碼！
而我們checkpoint第一次持久化的時候會整個相關的jar給序列化成一個二進位制檔案，這是一個獨一無二的值做目錄，如果SparkStreaming想通過checkpoint恢復資料，但如果程式碼發生改變，哪怕一點點，就找不到之前打包的目錄，就會導致資料丟失！
所以我們需要自己管理偏移量！
用ZooKeeper叢集管理偏移量，程式啟動後，就會讀取上一次的偏移量，讀取到資料後，SparkStreaming就會根據偏移量從kafka中讀取資料，讀到資料後，程式會執行。執行完後，就會提交偏移量到ZooKeeper叢集，但有一個小問題，程式執行掛了，但偏移量未提交，結果已經部分到HBase，再次重新讀取的時候，會有資料重複，但隻影響一批次，對大資料來說，影響太小！
但是有個非常嚴重的問題，當有特別多消費者消費資料的時候，需要讀取偏移量，但ZooKeeper作為分散式協調框架，它不適合大量的讀寫操作，尤其是寫操作。所以高併發的請求ZooKeeper是不適合的，它只能作為輕量級的後設資料儲存，不能負責高併發讀寫作為資料儲存。
根據上述內容，就引出了SparkStreaming整合Kafka-1.0。
SparkStreaming整合Kafka-1.0
直接利用kafka儲存offset偏移量，可以避免利用ZooKeeper儲存offset偏移量帶來的風險，這裡也有一個注意的地方，kafka有一個自動提交偏移量的功能，但會導致資料丟失。
因為設定自動提交就會按照一定的頻率，比如每隔2秒自動提交一次偏移量。但我截獲一個資料後，還沒來得及處理，剛好到達2秒就把偏移量提交了，於是就導致資料丟失，所以我們一般手動提交偏移量！
如何設計監控告警方案？
在日常開發工作中，我們需要對實時任務設計一個監控方案，因為實時任務沒有監控，程式就在裸奔，任務是否有延遲等情況無法獲取，這是非常可怕的情況！
這個只是利用KafkaOffsetmonitor設計的一個方案，利用它對任務進行監控，接著利用爬蟲技術獲取監控的資訊，再把資料匯入到openfalcon裡面，在openfalcon里根據策略配置告警或者自己研發告警系統，最後把資訊利用企業微信或者簡訊傳送給開發人員！
總結
好啦！本篇主要講解了SparkStreaming和Kafka的整合過程，老劉花了很多心思講了很多細節，對大資料感興趣的夥伴記得給老劉點贊關注。最後，如果有疑問聯絡公眾號：努力的老劉，進行愉快的交流！