基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析

1.Canal是什么?
2.如何编写Canal客户端?
3.如何编写一个数据库操作的Spark程序代码?
4.开发Spark项目时容易发生哪些冲突问题?



Spark中的Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志、文件、网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据。面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就需要 Canal 了。

    假设Mysql中 canal_test 库下有一张表 policy_cred ,需要统计实时统计 policy_status 状态为1的 mor_rate 的的变化趋势,并标注比率的风险预警等级。


1. Canal
Canal [kə'næl] 是阿里巴巴开源的纯java开发的基于数据库binlog的增量订阅&消费组件。Canal的原理是模拟为一个Mysql slave的交互协议,伪装自己为MySQL slave,向Mysql Master发送dump协议,然后Mysql master接收到这个请求后将binary log推送给slave(也就是Canal),Canal解析binary log对象。详细可以查阅Canal的官方文档[alibaba/canal wiki]。  

1.1 Canal 安装
Canal的server mode在1.1.x版本支持的有TPC、KafkaRocketMQ。本次安装的canal版本为1.1.2,Canal版本最后在1.1.1之后。server端采用MQ模式,MQ选用Kafka。服务器系统为Centos7,其他环境为:jdk8、Scala 2.11、Mysql、Zookeeper、Kafka。

1.1.1 准备
安装Canal之前我们先把如下安装好
Mysql  
  a. 如果没有Mysql: 详细的安装过程可参考我的另一篇博客[Centos7环境下离线安装mysql 5.7 / mysql 8.0]
  b. 开启Mysql的binlog。修改/etc/my.cnf,在[mysqld]下添加如下配置,改完之后重启 Mysql/etc/init.d/mysql restart

 

[mysqld]
#添加这一行就ok
log-bin=mysql-bin
#选择row模式
binlog-format=ROW
#配置mysql replaction需要定义,不能和canal的slaveId重复
server_id=1

 

  c. 创建一个Mysql用户并赋予相应权限,用于Canal使用

mysql>  CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';  
mysql>  GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
mysql>  GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
mysql>  FLUSH PRIVILEGES;

Zookeeper
因为安装Kafka时需要Zookeeper,例如ZK安装后地址为:cdh3:2181,cdh4:2181,cdh5:2181

Kafka
例如安装后的地址为:node1:9092,node2:9092,node3:9092
安装后创建一个Topic,例如创建一个 example

kafka-topics.sh --create --zookeeper cdh3:2181,cdh4:2181,cdh5:2181 --partitions 2 --replication-factor 1 --topic example

1.1.2 安装Canal
1. 下载Canal  
访问Canal的Release页canal v1.1.2

 

wget [url=https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.2/canal.deployer-1.1.2.tar.gz]https://github.com/alibaba/canal ... ployer-1.1.2.tar.gz[/url]

  2. 解压
注意 这里一定要先创建出一个目录,直接解压会覆盖文件

mkdir -p /usr/local/canal
mv canal.deployer-1.1.2.tar.gz /usr/local/canal/
tar -zxvf canal.deployer-1.1.2.tar.gz

3. 修改instance 配置文件  
vim $CANAL_HOME/conf/example/instance.properties,修改如下项,其他默认即可

## mysql serverId , v1.0.26+ will autoGen , 不要和server_id重复
canal.instance.mysql.slaveId=3
     
# position info。Mysql的url
canal.instance.master.address=node1:3306
     
# table meta tsdb info
canal.instance.tsdb.enable=false
     
# 这里配置前面在Mysql分配的用户名和密码
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.connectionCharset=UTF-8
# 配置需要检测的库名,可以不配置,这里只检测canal_test库
canal.instance.defaultDatabaseName=canal_test
# enable druid Decrypt database password
canal.instance.enableDruid=false
     
# 配置过滤的正则表达式,监测canal_test库下的所有表
canal.instance.filter.regex=canal_test\\..*
     
# 配置MQ
## 配置上在Kafka创建的那个Topic名字
canal.mq.topic=example
## 配置分区编号为1
canal.mq.partition=1

4. 修改canal.properties配置文件  
vim $CANAL_HOME/conf/canal.properties,修改如下项,其他默认即可

# 这个是如果开启的是tcp模式,会占用这个11111端口,canal客户端通过这个端口获取数据
canal.port = 11111
     
# 可以配置为:tcp, kafka, RocketMQ,这里配置为kafka
canal.serverMode = kafka
     
# 这里将这个注释掉,否则启动会有一个警告
#canal.instance.tsdb.spring.xml = classpath:spring/tsdb/h2-tsdb.xml
     
##################################################
#########                      MQ                      #############
##################################################
canal.mq.servers = node1:9092,node2:9092,node3:9092
canal.mq.retries = 0
canal.mq.batchSize = 16384
canal.mq.maxRequestSize = 1048576
canal.mq.lingerMs = 1
canal.mq.bufferMemory = 33554432
# Canal的batch size, 默认50K, 由于kafka最大消息体限制请勿超过1M(900K以下)
canal.mq.canalBatchSize = 50
# Canal get数据的超时时间, 单位: 毫秒, 空为不限超时
canal.mq.canalGetTimeout = 100
# 是否为flat json格式对象
canal.mq.flatMessage = true
canal.mq.compressionType = none
canal.mq.acks = all
# kafka消息投递是否使用事务
#canal.mq.transaction = false

5. 启动Canal

$CANAL_HOME/bin/startup.sh

6. 验证
查看日志   
    启动后会在logs下生成两个日志文件:logs/canal/canal.log、logs/example/example.log,查看这两个日志,保证没有报错日志。
    如果是在虚拟机安装,最好给2个核数以上。
    确保登陆的系统的hostname可以ping通。

在Mysql数据库中进行增删改查的操作,然后查看Kafka的topic为 example 的数据

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092,node3:9092 --from-beginning --topic example

7. 关闭Canal  
不用的时候一定要通过这个命令关闭,如果是用kill或者关机,当再次启动依然会提示要先执行stop.sh脚本后才能再启动。

 

$CANAL_HOME/bin/stop.sh

 

*1.2 Canal 客户端代码
如果我们不使用Kafka作为Canal客户端,我们也可以用代码编写自己的Canal客户端,然后在代码中指定我们的数据去向。此时只需要将canal.properties配置文件中的canal.serverMode值改为tcp。编写我们的客户端代码。

在Maven项目的pom中引入:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>1.1.2</version>
</dependency>

编写代码:

/**
 * Canal客户端。
 *  注意:canal服务端只会连接一个客户端,当启用多个客户端时,其他客户端是就无法获取到数据。所以启动一个实例即可
 * 
 * @see <a href="https://github.com/alibaba/canal/wiki/ClientExample">官方文档:ClientSample代码</a>
 *
 * Created by yore on 2019/3/16 10:50
 */
public class SimpleCanalClientExample {
     
    public static void main(String args[]) {
     
        /**
         * 创建链接
         *      SocketAddress: 如果提交到canal服务端所在的服务器上运行这里可以改为 new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(), 11111)
         *      destination 通服务端canal.properties中的canal.destinations = example配置对应
         *      username:
         *      password:
         */
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress("node1", 11111),
                "example", "", "");
        int batchSize = 1000;
        int emptyCount = 0;
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            int totalEmptyCount = 120;
            while (emptyCount < totalEmptyCount) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    emptyCount++;
                    System.out.println("empty count : " + emptyCount);
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    emptyCount = 0;
                    // System.out.printf("message[batchId=%s,size=%s] \n", batchId, size);
                    printEntry(message.getEntries());
                }
  
                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }
  
            System.out.println("empty too many times, exit");
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
  
    private static void printEntry(List<Entry> entrys) {
        for (Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }
  
            RowChange rowChage = null;
            try {
                rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }
  
            EventType eventType = rowChage.getEventType();
            System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));
             
            /**
             * 如果只对某些库的数据操作,可以加如下判断:
             * if("库名".equals(entry.getHeader().getSchemaName())){
             *      //TODO option
             *  }
             * 
             * 如果只对某些表的数据变动操作,可以加如下判断:
             * if("表名".equals(entry.getHeader().getTableName())){
             *     //todo option
             * }
             * 
             */
  
            for (RowData rowData : rowChage.getRowDatasList()) {
                if (eventType == EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("-------> before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("-------> after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }
            }
        }
    }
  
    private static void printColumn(List<Column> columns) {
        for (Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
     
}

本地运行上述代码,我们修改Mysql数据中的数据,可在控制台中看到数据的改变:

empty count : 20
empty count : 21
empty count : 22
================> binlog[mysql-bin.000009:1510] , name[canal_test,customer] , eventType : INSERT
id : 4    update=true
name : spark    update=true
empty count : 1
empty count : 2
empty count : 3

  2. Spark
通过上一步我们已经能够获取到 canal_test 库的变化数据,并且已经可将将变化的数据实时推送到Kafka中,Kafka中接收到的数据是一条Json格式的数据,我们需要对 INSERT 和 UPDATE 类型的数据处理,并且只处理状态为1的数据,然后需要计算 mor_rate 的变化,并判断 mor_rate 的风险等级,0-75%为G1等级,75%-80%为R1等级,80%-100%为R2等级。最后将处理的结果保存到DB,可以保存到Redis、Mysql、MongoDB,或者推送到Kafka都可以。这里是将结果数据保存到了Mysql。

2.1 在Mysql中创建如下两张表:

-- 在canal_test库下创建表
CREATE TABLE `policy_cred` (
        p_num varchar(22) NOT NULL,
        policy_status varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '状态:0、1',
        mor_rate decimal(20,4) DEFAULT NULL,
        load_time datetime DEFAULT NULL,
        PRIMARY KEY (`p_num`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  
-- 在real_result库下创建表
CREATE TABLE `real_risk` (
        p_num varchar(22) NOT NULL,
        risk_rank varchar(8) DEFAULT NULL COMMENT '等级:G1、R1、R2',
        mor_rate decimal(20,4) ,
        ch_mor_rate decimal(20,4),
        load_time datetime DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

  2.2 Spark代码开发:
2.2.1 在resources下new一个项目的配置文件my.properties

## spark
# spark://cdh3:7077
spark.master=local[2]
spark.app.name=m_policy_credit_app
spark.streaming.durations.sec=10
spark.checkout.dir=src/main/resources/checkpoint
  
  
## Kafka
bootstrap.servers=node1:9092,node2:9092,node3:9092
group.id=m_policy_credit_gid
# latest, earliest, none
auto.offset.reset=latest
enable.auto.commit=false
kafka.topic.name=example
  
  
## Mysql
mysql.jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
mysql.db.url=jdbc:mysql://node1:3306/real_result
mysql.user=root
mysql.password=123456
mysql.connection.pool.size=10

2.2.2 在pom.xml文件中引入如下:

<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
    <scala.version>2.11.8</scala.version>
    <spark.version>2.4.0</spark.version>
    <canal.client.version>1.1.2</canal.client.version>
</properties>
 
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
        <artifactId>canal.client</artifactId>
        <version>${canal.client.version}</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>io.netty</groupId>
                <artifactId>netty-all</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
 
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
 
    <!-- Spark -->
    <!-- spark-core -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- spark-streaming -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- spark-streaming-kafka -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- spark-sql -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-client</artifactId>
        <version>2.6.1</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.51</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.47</version>
    </dependency>
 
</dependencies>

2.2.3 在scala源码目录下的包下编写配置文件的工具类

package yore.spark
  
import java.util.Properties
  
/**
  * Properties的工具类
  *
  * Created by yore on 2018-06-29 14:05
  */
object PropertiesUtil {
  
  private val properties: Properties = new Properties
  
  /**
    *
    * 获取配置文件Properties对象
    *
    * @author yore
    * @return java.util.Properties
    * date 2018/6/29 14:24
    */
  def getProperties() :Properties = {
    if(properties.isEmpty){
      //读取源码中resource文件夹下的my.properties配置文件
      val reader = getClass.getResourceAsStream("/my.properties")
      properties.load(reader)
    }
    properties
  }
  
  /**
    *
    * 获取配置文件中key对应的字符串值
    *
    * @author yore
    * @return java.util.Properties
    * @date 2018/6/29 14:24
    */
  def getPropString(key : String) : String = {
    getProperties().getProperty(key)
  }
  
  /**
    *
    * 获取配置文件中key对应的整数值
    *
    * @author yore
    * @return java.util.Properties
    * @date 2018/6/29 14:24
    */
  def getPropInt(key : String) : Int = {
    getProperties().getProperty(key).toInt
  }
  
  /**
    *
    * 获取配置文件中key对应的布尔值
    *
    * @author yore
    * @return java.util.Properties
    * @date 2018/6/29 14:24
    */
  def getPropBoolean(key : String) : Boolean = {
    getProperties().getProperty(key).toBoolean
  }
  
}

  2.2.5 在scala源码目录下的包下编写Spark程序代码

package yore.spark
  
import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONArray, JSONObject}
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
  
import scala.collection.mutable.ListBuffer
  
/**
  *
  * Created by yore on 2019/3/16 15:11
  */
object M_PolicyCreditApp {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  
    // 设置日志的输出级别
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
  
    val conf = new SparkConf()
      .setMaster(PropertiesUtil.getPropString("spark.master"))
      .setAppName(PropertiesUtil.getPropString("spark.app.name"))
      // !!必须设置,否则Kafka数据会报无法序列化的错误
      .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
    //如果环境中已经配置HADOOP_HOME则可以不用设置hadoop.home.dir
    System.setProperty("hadoop.home.dir", "/Users/yoreyuan/soft/hadoop-2.9.2")
  
    val ssc = new StreamingContext(conf,  Seconds(PropertiesUtil.getPropInt("spark.streaming.durations.sec").toLong))
    ssc.sparkContext.setLogLevel("ERROR")
    ssc.checkpoint(PropertiesUtil.getPropString("spark.checkout.dir"))
  
    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> PropertiesUtil.getPropString("bootstrap.servers"),
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> PropertiesUtil.getPropString("group.id"),
      "auto.offset.reset" -> PropertiesUtil.getPropString("auto.offset.reset"),
      "enable.auto.commit" -> (PropertiesUtil.getPropBoolean("enable.auto.commit"): java.lang.Boolean)
    )
    val topics = Array(PropertiesUtil.getPropString("kafka.topic.name"))
  
    val kafkaStreaming = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      PreferConsistent,
      Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
    )
  
  
    kafkaStreaming.map[JSONObject](line => { // str转成JSONObject
      println("$$$\t" + line.value())
      JSON.parseObject(line.value)
    }).filter(jsonObj =>{   // 过滤掉非 INSERT和UPDATE的数据
      if(null == jsonObj || !"canal_test".equals(jsonObj.getString("database")) ){
        false
      }else{
        val chType = jsonObj.getString("type")
        if("INSERT".equals(chType) || "UPDATE".equals(chType)){
          true
        }else{
          false
        }
      }
    }).flatMap[(JSONObject, JSONObject)](jsonObj => {   // 将改变前和改变后的数据转成Tuple
      var oldJsonArr: JSONArray = jsonObj.getJSONArray("old")
      val dataJsonArr: JSONArray = jsonObj.getJSONArray("data")
      if("INSERT".equals(jsonObj.getString("type"))){
        oldJsonArr = new JSONArray()
        val oldJsonObj2 = new JSONObject()
        oldJsonObj2.put("mor_rate", "0")
        oldJsonArr.add(oldJsonObj2)
      }
  
      val result = ListBuffer[(JSONObject, JSONObject)]()
  
      for(i <- 0 until oldJsonArr.size ) {
        val jsonTuple = (oldJsonArr.getJSONObject(i), dataJsonArr.getJSONObject(i))
        result += jsonTuple
      }
      result
    }).filter(t => {  // 过滤状态不为1的数据,和mor_rate没有改变的数据
      val policyStatus = t._2.getString("policy_status")
      if(null != policyStatus && "1".equals(policyStatus) && null!= t._1.getString("mor_rate")){
        true
      }else{
        false
      }
    }).map(t => {
      val p_num = t._2.getString("p_num")
      val nowMorRate = t._2.getString("mor_rate").toDouble
      val chMorRate = nowMorRate - t._1.getDouble("mor_rate")
      val riskRank = gainRiskRank(nowMorRate)
  
      // p_num, risk_rank, mor_rate, ch_mor_rate, load_time
      (p_num, riskRank, nowMorRate, chMorRate, new java.util.Date)
    }).foreachRDD(rdd => {
      rdd.foreachPartition(p => {
        val paramsList = ListBuffer[ParamsList]()
        val jdbcWrapper = JDBCWrapper.getInstance()
        while (p.hasNext){
          val record = p.next()
          val paramsListTmp = new ParamsList
          paramsListTmp.p_num = record._1
          paramsListTmp.risk_rank = record._2
          paramsListTmp.mor_rate = record._3
          paramsListTmp.ch_mor_rate = record._4
          paramsListTmp.load_time = record._5
          paramsListTmp.params_Type = "real_risk"
          paramsList += paramsListTmp
        }
        /**
          * VALUES(p_num, risk_rank, mor_rate, ch_mor_rate, load_time)
          */
        val insertNum = jdbcWrapper.doBatch("INSERT INTO real_risk VALUES(?,?,?,?,?)", paramsList)
        println("INSERT TABLE real_risk: " + insertNum.mkString(", "))
      })
    })
  
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  
  }
  
  
  
  def gainRiskRank(rate: Double): String = {
    var result = ""
    if(rate>=0.75 && rate<0.8){
      result = "R1"
    }else if(rate >=0.80 && rate<=1){
      result = "R2"
    }else{
      result = "G1"
    }
    result
  }
  
}
  
/**
  * 结果表对应的参数实体对象
  */
class ParamsList extends Serializable{
  var p_num: String = _
  var risk_rank: String = _
  var mor_rate: Double = _
  var ch_mor_rate: Double = _
  var load_time:java.util.Date = _
  var params_Type : String = _
  override def toString = s"ParamsList($p_num, $risk_rank, $mor_rate, $ch_mor_rate, $load_time)"
}

  3. 测试
启动 ZK、Kafka、Canal。
在 canal_test 库下的 policy_cred 表中插入或者修改数据,
然后查看 real_result 库下的 real_risk 表中结果。


更新一条数据时Kafka接收到的json数据如下(这是canal投送到Kafka中的数据格式,包含原始数据、修改后的数据、库名、表名等信息):

{
  "data": [
    {
      "p_num": "1",
      "policy_status": "1",
      "mor_rate": "0.8800",
      "load_time": "2019-03-17 12:54:57"
    }
  ],
  "database": "canal_test",
  "es": 1552698141000,
  "id": 10,
  "isDdl": false,
  "mysqlType": {
    "p_num": "varchar(22)",
    "policy_status": "varchar(2)",
    "mor_rate": "decimal(20,4)",
    "load_time": "datetime"
  },
  "old": [
    {
      "mor_rate": "0.5500"
    }
  ],
  "sql": "",
  "sqlType": {
    "p_num": 12,
    "policy_status": 12,
    "mor_rate": 3,
    "load_time": 93
  },
  "table": "policy_cred",
  "ts": 1552698141621,
  "type": "UPDATE"
}

查看Mysql中的结果表

基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析



4、出现的问题
在开发Spark代码是有时项目可能会引入大量的依赖包,依赖包之间可能就会发生冲突,比如发生如下错误:

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.<init>(ZIIIIIIIZ)V
        at org.apache.spark.network.util.NettyUtils.createPooledByteBufAllocator(NettyUtils.java:120)
        at org.apache.spark.network.client.TransportClientFactory.<init>(TransportClientFactory.java:106)
        at org.apache.spark.network.TransportContext.createClientFactory(TransportContext.java:99)
        at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnv.<init>(NettyRpcEnv.scala:71)
        at org.apache.spark.rpc.netty.NettyRpcEnvFactory.create(NettyRpcEnv.scala:461)
        at org.apache.spark.rpc.RpcEnv$.create(RpcEnv.scala:57)
        at org.apache.spark.SparkEnv$.create(SparkEnv.scala:249)
        at org.apache.spark.SparkEnv$.createDriverEnv(SparkEnv.scala:175)
        at org.apache.spark.SparkContext.createSparkEnv(SparkContext.scala:257)
        at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:424)
        at org.apache.spark.streaming.StreamingContext$.createNewSparkContext(StreamingContext.scala:838)
        at org.apache.spark.streaming.StreamingContext.<init>(StreamingContext.scala:85)
        at yore.spark.M_PolicyCreditApp$.main(M_PolicyCreditApp.scala:33)
        at yore.spark.M_PolicyCreditApp.main(M_PolicyCreditApp.scala)

我们可以在项目的根目录下的命令窗口中输人:mvn dependency:tree -Dverbose> dependency.log

然后可以在项目根目录下生产一个dependency.log文件,查看这个文件,在文件中搜索 io.netty 关键字,找到其所在的依赖包:

基于Spark Streaming + Canal + Kafka对Mysql增量数据实时进行监测分析

 

 然就在canal.client将io.netty排除掉

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
    <artifactId>canal.client</artifactId>
    <version>${canal.client.version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>io.netty</groupId>
            <artifactId>netty-all</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

 

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