通过spark-submit运行java程序

原来程序是将所有jar打包到libs目录下，然后运行生成好的run.sh。现在要使用spark-submit将它提交到spark上运行。几经波折之后，终于圆满完成。

首先遇到的问题是如何使用gradle将工程打包成可执行的jar文件。这个问题网上已有答案，就是使用插件

"com.github.johnrengelman.shadow"。gradle的配置如下：

apply plugin: 'com.github.johnrengelman.shadow'

jar {
zip64 true
from {configurations.compile.collect{ it.isDirectory() ? it : zipTree(it)}}
exclude 'META-INF/*.RSA', 'META-INF/*.SF', 'META-INF/*.DSA'
manifest {attributes "Main-class":"com.sinosun.mstp.bigdata.UpsLauncher"}
}

打包的问题解决后，接着遇到了配置文件的问题。原来程序使用的是自己的配置文件，而且配置文件的目录固定为classpath下的conf。使用spark-submit命令后，它会定位到spark的conf目录下。 采用的解决方案是将配置文件打进jar包，运行时将jar包中的配置解压到spark的conf目录下，然后读取。但是在解压的遇到了问题，原因是不明白getResourceAsStream()的路径计算方式，推荐大家看这篇 博客，里面详细讲解了getResourceStream 和 getSystemResourceStream的路径问题。解决了第二个问题后gradle文件变成了。

apply plugin: 'com.github.johnrengelman.shadow'

jar {
zip64 true
from {configurations.compile.collect{ it.isDirectory() ? it : zipTree(it)}}
into('com/***/***') {from 'conf'}
exclude 'META-INF/*.RSA', 'META-INF/*.SF', 'META-INF/*.DSA'
manifest {attributes "Main-class":"com.sinosun.mstp.bigdata.UpsLauncher"}
}

上面两个问题解决后，程序已经可以运行了，但是不能从kafka中读取数据。原因是代码写错了，正确的代码如下：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.Consumer;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils;

import scala.Tuple2;
@SuppressWarnings("serial")
public class JavaKafkaWordCount {

    private JavaKafkaWordCount() {
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        args = new String[4];
        args[0] = "192.168.80.4:2181,192.168.80.5:2181,192.168.80.8:2181";
        args[1] ="group1";
        args[2] ="testTopic";
        args[3]="3";
        if (args.length < 4) {
            System.err.println("Usage: JavaKafkaWordCount <zkQuorum> <group> <topics> <numThreads>");
            System.exit(1);
        }

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("JavaKafkaWordCount").setMaster("local[2]");
        // Create the context with 2 seconds batch size
        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, new Duration(2000));

        int numThreads = Integer.parseInt(args[3]);
        Map<String, Integer> topicMap = new HashMap<>();
        String[] topics = args[2].split(",");
        for (String topic : topics) {
            topicMap.put(topic, numThreads);
        }

        JavaPairReceiverInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.createStream(jssc, args[0], args[1],
                topicMap);
        JavaDStream<String> lines = messages.map(new Function<Tuple2<String, String>, String>()     {
            @Override
            public String call(Tuple2<String, String> tuple2) {
                return tuple2._2();
            }
        });

        lines.foreachRDD(new VoidFunction<JavaRDD<String>>() {

            @Override
            public void call(JavaRDD<String> t) throws Exception {
                t.collect().forEach(new Consumer<String>() {

                    @Override
                    public void accept(String t) {
                        System.out.println(t);
                    }
                });
            }
        });
        jssc.start();
        jssc.awaitTermination();
    }
}

在解决第三个问题的时候，顺带着解决了另一个问题，就是如何使用eclipse远程调试spark-submit程序。可以看这篇 博客。

程序成功接收kafka的数据后，又遇到了一个新问题。shell退出后程序也退出了，这是linux的生命周期问题，具体原因很多地方都有介绍，大家可以自己寻找。解决方法是使用 nohup (启动命令) & 启动。

最后一个问题是想使用程序自己的日志系统，spark默认的日志系统是log4j，但我程序使用的是logback，解决方法很巧妙，使用如下命令运行。

./spark-submit --conf "spark.driver.userClassPathFirst=true"  *.jar

 参数 spark.driver.userClassPathFirst=true指定spark优先读取用户classpath下的文件，我的classpath下是logback的包，所以spark使用了我的logback.

总结一下，要完成一件事真的不容易，有好几次都想绕过这些问题，找其它办法，但最后还是坚持下来了。用一句诗来描述此时此刻的心情就是：山重水复疑无路，柳暗花明又一村。