Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(3) : 开发一个Akka + Spark的应用

[comment]: # Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(3) : 开发一个Akka + Spark的应用

前言

Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境。

Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用。

本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行。

akka是什么?

akka的作用

akka的名字是action kernel的回文。根据官方定义:akka用于resilient elastic distributed real-time transaction processing。

个人理解是:

resilient:是指对需求和安全性等方面(来自于外部的)的一种适应力(弹性)。

elastic:是指对资源利用方面的弹性。

因此,akka是一个满足需求弹性、资源分配弹性的分布式实时事务处理系统。

akka只是一个类库,一个工具,并没有提供一个平台。

akka的运行模式和用例

  • akka有两种运行模式:
    • As a library: 一个使用于web应用,把akka作为一个普通的jar包放到classpath或者WEB-INF/lib
    • As an application: 也称为micro system。
  • akka的用例

    akka的用例很多,可以参照Examples of use-cases for Akka.

本文中的用例

在本文中,一个Spark + akka的环境里,akka被用于as an application模式下。

我们会创建一个akka工程,含有两个应用:

  • akka host application

    建立一个actor system, 定义了所有的任务(actors)。等待客户端的请求。

    部分actor使用了spark的云计算功能。

    这是一个spark的应用。
  • akka client application

    调用host application上特定的actor。

我们看出,这里我们把akka作为一个任务处理器,并通过spark来完成任务。

项目结构和文件说明

说明

这个工程包含了两个应用。

一个Consumer应用:CusomerApp:实现了通过Spark的Stream+Kafka的技术来实现处理消息的功能。

一个Producer应用:ProducerApp:实现了向Kafka集群发消息的功能。

文件结构

AkkaSampleApp    # 项目目录
|-- build.bat # build文件
|-- src
|-- main
|-- resources
|-- application.conf # Akka Server应用的配置文件
|-- client.conf # Akka Client应用的配置文件
|-- scala
|-- ClientActor.scala # Akka Client的Actor:提供了一种调用Server Actor的方式。
|-- ClientApp.scala # Akka Client应用
|-- ProductionReaper.scala # Akka Shutdown pattern的实现者
|-- Reaper.scala # Akka Shutdown pattern的Reaper抽象类
|-- ServerActor.scala # Akka Server的Actor,提供一个求1到n的MapReduce计算。使用了Spark。
|-- ServerApp.scala # Akka Server应用

构建工程目录

可以运行:

mkdir AkkaSampleApp
mkdir -p /AkkaSampleApp/src/main/resources
mkdir -p /AkkaSampleApp/src/main/scala

代码

build.sbt

name := "akka-sample-app"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.11.8"

scalacOptions += "-feature"
scalacOptions += "-deprecation"
scalacOptions += "-language:postfixOps" libraryDependencies ++= Seq(
"com.typesafe.akka" %% "akka-actor" % "2.4.10",
"com.typesafe.akka" %% "akka-remote" % "2.4.10",
"org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.0.0"
) resolvers += "Akka Snapshots" at "http://repo.akka.io/snapshots/"

application.conf

akka {
#loglevel = "DEBUG"
actor {
provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
}
remote {
enabled-transports = ["akka.remote.netty.tcp"]
netty.tcp {
hostname = "127.0.0.1"
port = 2552
}
#log-sent-messages = on
#log-received-messages = on
}
}

cient.conf

akka {
#loglevel = "DEBUG"
actor {
provider = "akka.remote.RemoteActorRefProvider"
}
remote {
enabled-transports = ["akka.remote.netty.tcp"]
netty.tcp {
hostname = "127.0.0.1"
port = 0
}
#log-sent-messages = on
#log-received-messages = on
}
}

注:port = 0表示这个端口号会自动生成一个。

ClientActor.scala

import akka.actor._
import akka.event.Logging class ClientActor(serverPath: String) extends Actor {
val log = Logging(context.system, this)
val serverActor = context.actorSelection(serverPath) def receive = {
case msg: String =>
log.info(s"ClientActor received message '$msg'")
serverActor ! 10000L
}
}

ClientApp.scala

import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.actor._
import akka.remote.RemoteScope
import akka.util._ import java.util.concurrent.TimeUnit import scala.concurrent._
import scala.concurrent.duration._ object ClientApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val system = ActorSystem("LocalSystem", ConfigFactory.load("client")) // get the remote actor via the server actor system's address
val serverAddress = AddressFromURIString("akka.tcp://ServerActorSystem@127.0.0.1:2552")
val actor = system.actorOf(Props[ServerActor].withDeploy(Deploy(scope = RemoteScope(serverAddress)))) // invoke the remote actor via a client actor.
// val remotePath = "akka.tcp://ServerActorSystem@127.0.0.1:2552/user/serverActor"
// val actor = system.actorOf(Props(classOf[ClientActor], remotePath), "clientActor") buildReaper(system, actor) // tell
actor ! 10000L waitShutdown(system, actor)
} private def buildReaper(system: ActorSystem, actor: ActorRef): Unit = {
import Reaper._
val reaper = system.actorOf(Props(classOf[ProductionReaper])) // Watch the action
reaper ! WatchMe(actor)
} private def waitShutdown(system: ActorSystem, actor: ActorRef): Unit = {
// trigger the shutdown operation in ProductionReaper
system.stop(actor) // wait to shutdown
Await.result(system.whenTerminated, 60.seconds)
}
}

ProductionReaper.scala

当所有的Actor停止后,终止Actor System。

class ProductionReaper extends Reaper {
// Shutdown
def allSoulsReaped(): Unit = {
context.system.terminate()
}
}

Reaper.scala

import akka.actor.{Actor, ActorRef, Terminated}
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object Reaper {
// Used by others to register an Actor for watching
case class WatchMe(ref: ActorRef)
} abstract class Reaper extends Actor {
import Reaper._ // Keep track of what we're watching
val watched = ArrayBuffer.empty[ActorRef] // Derivations need to implement this method. It's the
// hook that's called when everything's dead
def allSoulsReaped(): Unit // Watch and check for termination
final def receive = {
case WatchMe(ref) =>
context.watch(ref)
watched += ref
case Terminated(ref) =>
watched -= ref
if (watched.isEmpty) allSoulsReaped()
}
}

ServerActor.scala

提供一个求1到n平方和的MapReduce计算。

import akka.actor.Actor
import akka.actor.Props
import akka.event.Logging import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf class ServerActor extends Actor {
val log = Logging(context.system, this) def receive = {
case n: Long =>
squareSum(n)
} private def squareSum(n: Long): Long = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf) val squareSum = sc.parallelize(1L until n).map { i =>
i * i
}.reduce(_ + _) log.info(s"============== The square sum of $n is $squareSum. ==============") squareSum
}
}

ServerApp.scala

import scala.concurrent.duration._
import com.typesafe.config.ConfigFactory
import akka.actor.ActorSystem
import akka.actor.Props object ServerApp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val system = ActorSystem("ServerActorSystem")
val actor = system.actorOf(Props[ServerActor], name = "serverActor")
}
}

构建工程

进入目录AkkaSampleApp。运行:

sbt package

第一次运行时间会比较长。

测试应用

启动Spark服务

  • 启动spark集群master server
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

master服务,默认会使用7077这个端口。可以通过其日志文件查看实际的端口号。

  • 启动spark集群slave server
$SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh spark://$(hostname):7077

启动Akka Server应用

运行:

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master spark://$(hostname):7077 --class ServerApp target/scala-2.11/akka-sample-app_2.11-1.0.jar

如果出现java.lang.NoClassDefFoundError错误,

请参照Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境

确保akka的包在Spark中设置好了。

注:可以使用Ctrl+C来中断这个Server应用。

启动Akka Client应用

新启动一个终端,运行:

java -classpath ./target/scala-2.11/akka-sample-app_2.11-1.0.jar:$AKKA_HOME/lib/akka/*:$SCALA_HOME/lib/* ClientApp
# or
# $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master spark://$(hostname):7077 --class ClientApp target/scala-2.11/akka-sample-app_2.11-1.0.jar

然后:看看Server应用是否开始处理了。

总结

Server应用需要Spark的技术,因此,是在Spark环境中运行。

Clinet应用,可以是一个普通的Java应用。

下面请看

至此,我们已经写好了一个spark集群+akka+scala的应用。下一步请看:

Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(4) : 开发一个Kafka + Spark的应用

参照

上一篇:Entity Framework 一次加载许多个 Fluent API 映射


下一篇:ARM处理器的寄存器,ARM与Thumb状态,7中运行模式 【转】