关于SparkStreaming感知kafka动态分区的问题该怎么理解

关于Spark Streaming感知kafka动态分区的问题该怎么理解，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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小编主要是讲解Spark Streaming与kafka结合的新增分区检测的问题。

读阅前是需要了解Spark Streaming的原理和源码结构基础。

kafka 0.8版本

进入正题，之所以会有今天题目的疑惑，是由于在08版本kafka和Spark Streaming结合的DirectStream这种形式的API里面，是不支持kafka新增分区或者topic检测的。而这个问题，对于很多业务增长比较明显的公司都是会有碰到相应的问题。

比如，原来的公司业务增长比较明显，那么kafka吞吐量，刚开始创建的topic数目和分区数目可能满足不了并发需求，需要增加分区。新增加的分区会有生产者往里面写数据，而Spark Streaming跟kafka 0.8版本结合的API是满足不了动态发现kafka新增topic或者分区的需求的。

这么说有什么依据吗？我们做项目不能人云亦云，所以我们可以从源码入手验证我们的想法。

我们在这里不会详细讲Spark Streaming源码，但是我们可以在这里思考一下，Spark Streaming分区检测是在哪做的？

很明显对于批处理的Spark Streaming任务来说，分区检测应该在每次job生成获取kafkaRDD，来给kafkaRDD确定分区数并且每个分区赋值offset范围的时候有牵扯，而这段代码就在DirectKafkaInputDStream#compute方法中。(看过浪尖Spark Streaming源码视频教程的肯定会知道）

那么我们就贴出这块源码去验证我们的想法，首先compute方法的第一行：

val untilOffsets = clamp(latestLeaderOffsets(maxRetries))

这里面获取的是当前生成KafkaRDD每个分区消费的offset的最大值，那么我们需要进入latestLeaderOffsets进一步去看，可以发现下面一行代码：

val o = kc.getLatestLeaderOffsets(currentOffsets.keySet)

这个是根据currentOffsets信息来获取最大的offset，由此此处继续深入发现，由于它只是根据currentOffsets信息来获取最大的offset，没有去感知新增的分区，所以Spark Streaming与kafka 0.8结合是不能动态感知分区的。

kafka 0.10版本

相似的我们也可以直接去看kafka 0.10这块的源码去检查，他是否会动态生成kafka分区。

进入DirectKafkaInputDStream的compute，看到的第一行代码也是：

val untilOffsets = clamp(latestOffsets())

在latestOffsets里面，有了新的大陆：

关于关于Spark Streaming感知kafka动态分区的问题该怎么理解问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。