ABP vNext + Spark on Hadoop:实时流处理与微服务融合

🚀 ABP vNext + Spark on Hadoop:实时流处理与微服务融合 🎉


📚 目录

  • [🚀 ABP vNext + Spark on Hadoop:实时流处理与微服务融合 🎉](#🚀 ABP vNext + Spark on Hadoop:实时流处理与微服务融合 🎉)
    • [环境准备与依赖 🛠️](#环境准备与依赖 🛠️)
    • [架构设计概览 🌐](#架构设计概览 🌐)
    • [Spark 作业构建与资源调度 ⚡](#Spark 作业构建与资源调度 ⚡)
    • [ABP vNext 实时推送集成 🚀](#ABP vNext 实时推送集成 🚀)
    • [容错与状态恢复机制 🔄](#容错与状态恢复机制 🔄)
      • [Delta Lake 持久化](#Delta Lake 持久化)
      • [Kafka 精准一次](#Kafka 精准一次)
    • [附录与扩展建议 📝](#附录与扩展建议 📝)
      • [Docker Compose 示例](#Docker Compose 示例)
      • [Kubernetes 部署(可选)](#Kubernetes 部署(可选))
      • 故障排查清单

环境准备与依赖 🛠️

在开始前,请确认以下环境与依赖已安装与配置:

  • Java:11(兼容 8)
  • Scala:2.12+
  • Spark:3.1.x+
  • Hadoop + YARN:3.x
  • Kafka:2.4+
  • .NET:6+
  • ABP vNext:5.x
  • SignalR Server
  • Delta Lake (1.2.x)或 Hudi(0.10.x)

环境校验示例

bash 复制代码
spark-shell --version
hadoop version
java -version
dotnet --version

安全提示:生产环境中的连接串、用户名和密码请通过环境变量或 Vault 管理,不要硬编码。


架构设计概览 🌐

系统总体流程

HTTP/gRPC REST/gRPC SignalR Client SparkDriver YarnRM NodeManager Executor Checkpoint & Output ABPService

  • 说明:该图展示了从客户端发起请求,到 Spark 在 YARN 上调度资源,再到 ABP 推送给前端的端到端链路。

Spark 作业构建与资源调度 ⚡

作业提交示例

bash 复制代码
spark-submit   --master yarn   --deploy-mode cluster   --driver-memory 4g   --executor-memory 4g   --executor-cores 2   --num-executors 6   --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true   --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=2   --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20   --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=4   --conf spark.shuffle.service.enabled=true   --conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension   --conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog   --packages io.delta:delta-core_2.12:1.2.1,org.apache.hudi:hudi-spark3.1-bundle_2.12:0.10.1   --class com.example.StreamingApp   streaming-app.jar

上述示例同时集成 Delta Lake 与 Hudi,避免版本冲突。 😊

参数调优参考

参数 建议值 说明
spark.dynamicAllocation.enabled true 开启动态分配
spark.dynamicAllocation.minExecutors 2 动态分配最小 Executor 数
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 20 动态分配最大 Executor 数
spark.streaming.backpressure.enabled true 开启背压
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 1000 限制每分区最大消费速率
spark.sql.shuffle.partitions 100 根据集群规模调整 shuffle 分区数
spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown true 优雅退出,减少数据丢失

监控方案示意
Prometheus SparkDriver Grafana User expose JMX metrics scrape metrics dashboards Prometheus SparkDriver Grafana User


ABP vNext 实时推送集成 🚀

JWT 鉴权配置

csharp 复制代码
builder.Services.AddAuthentication(JwtBearerDefaults.AuthenticationScheme)
  .AddJwtBearer(options => {
    options.TokenValidationParameters = new TokenValidationParameters {
      ValidateIssuer = true,
      ValidIssuer = "https://your-issuer",
      ValidateAudience = true,
      ValidAudience = "your-audience",
      ValidateLifetime = true,
      IssuerSigningKey = new SymmetricSecurityKey(
        Encoding.UTF8.GetBytes("your-secret"))
    };
  });

幂等服务(Redis)

csharp 复制代码
var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("redis-host:6379");
builder.Services.AddSingleton<IIdempotencyService>(
  new RedisIdempotencyService(redis.GetDatabase())
);

推送流程时序图

SparkJob ABPService Frontend Redis SignalR POST /api/stream/push Check Idempotency-Key Send to group ReceiveData 409 Conflict alt [not duplicate] [duplicate] SparkJob ABPService Frontend Redis SignalR


容错与状态恢复机制 🔄

Delta Lake 持久化

scala 复制代码
import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

df.writeStream
  .format("delta")
  .option("checkpointLocation", "/user/spark/checkpoints/streaming-app")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime("5 seconds"))
  .start("/user/spark/output/stream")

Kafka 精准一次

scala 复制代码
df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "to_json(struct(*)) AS value")
  .writeStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "broker1:9092,broker2:9092")
  .option("topic", "output-topic")
  .option("acks", "all")
  .option("kafka.transactional.id", "streaming-app-1")
  .option("kafka.enable.idempotence", "true")
  .option("checkpointLocation", "/user/spark/checkpoints/kafka-app")
  .start()

附录与扩展建议 📝

Docker Compose 示例

yaml 复制代码
version: '3.8'
services:
  namenode:
    image: your-hadoop:3.2
    environment: { ... }
  datanode:
    image: your-hadoop:3.2
  resourcemanager:
    image: your-hadoop:3.2
  nodemanager:
    image: your-hadoop:3.2
  spark:
    image: bitnami/spark:3.1
    depends_on: [namenode, resourcemanager]
  kafka:
    image: confluentinc/cp-kafka:6.2
    depends_on: [zookeeper]
  zookeeper:
    image: zookeeper:3.7

Kubernetes 部署(可选)

  • 推荐使用 Spark Operator 或 Helm Chart
  • 配置 spark.kubernetes.namespacespark.kubernetes.executor.label 做资源隔离

故障排查清单

  • Checkpoint 权限:检查 HDFS 路径读写权限
  • Kafka 认证 :确认 sasl.jaas.configssl.keystore.location
  • YARN 资源不足:检查队列配额与 NodeManager 状态

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