Docker セットアップでの Kafka との Spark ワーカー接続の問題の解決

Spark Worker と Kafka Broker 間の接続の問題の処理

解決策 1: Python を使用して、Docker を使用した Spark および Kafka での接続の問題をデバッグおよび解決する

# Import necessary modules
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType
from pyspark.sql.functions import from_json, col
# Initialize Spark session with Kafka dependency
spark = SparkSession.builder \
    .appName("KafkaDebugReader") \
    .config("spark.jars.packages", "org.apache.spark:spark-sql-kafka-0-10_2.12:3.5.0") \
    .getOrCreate()
# Define schema for Kafka message
schema = StructType().add("message", StringType())
# Set up Kafka source for streaming data
df = spark.readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9093") \
    .option("subscribe", "crypto_topic") \
    .option("startingOffsets", "earliest") \
    .load()
# Parse Kafka message
messages = df.select(from_json(col("value").cast("string"), schema).alias("data")) \
    .select("data.message")
# Output data to console
query = messages.writeStream \
    .outputMode("append") \
    .format("console") \
    .start()
query.awaitTermination()

Dockerized Kafka での DNS 解決の問題のデバッグ

解決策 2: 適切な DNS 解決のために Docker Compose 構成を変更する

version: '3.8'
services:
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka
    ports:
      - "9093:9093"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INSIDE://kafka:9093,OUTSIDE://localhost:9093
      KAFKA_LISTENERS: INSIDE://:9093,OUTSIDE://0.0.0.0:9093
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INSIDE:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT
    networks:
      - my_network
  zookeeper:
    image: zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
    networks:
      - my_network
networks:
  my_network:
    driver: bridge

Kafka コンシューマ接続のテスト

解決策 3: 接続をテストするための Python Kafka Consumer

# Import KafkaConsumer from Kafka library
from kafka import KafkaConsumer
# Create a Kafka Consumer instance
consumer = KafkaConsumer(
    'crypto_topic',
    bootstrap_servers='kafka:9093',
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=False,
    group_id='api_data'
)
# Poll messages from Kafka topic
for message in consumer:
    print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}")
# Ensure to close the consumer
consumer.close()

Docker の Spark と Kafka に関するよくある質問

1. 目的は何ですか KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS?
2. Kafka クライアントが接続するためにアドバタイズされたアドレスを指定し、Docker ネットワーク内外での適切な通信を確保します。
3. Docker Compose でカスタム ネットワークを定義するにはどうすればよいですか?
4. 以下にネットワークを追加できます。 networks キーを取得し、` のようにサービスに含めます。networks: my_network`。
5. Docker コンテナで DNS 解決が失敗するのはなぜですか?
6. コンテナーは、DNS にリンクする同じ Docker ネットワークの一部でない限り、名前で相互に認識できない場合があります。
7. 役割は何ですか .option("subscribe", "topic") Sparkストリーミングでは？
8. リアルタイムのデータ取り込みのために、Spark Structured Streaming DataFrame を指定された Kafka トピックにサブスクライブします。
9. 再試行によって Kafka と Spark の統合はどのように改善できるでしょうか?
10. 次のような構成での再試行 max.poll.records、一時的なエラーを処理し、一貫したデータ処理を保証するのに役立ちます。

Spark と Kafka の統合の簡素化

Docker での Spark と Kafka のセットアップは複雑になる場合がありますが、適切な構成を使用すれば管理可能になります。接続の問題を回避するには、リスナーの設定とネットワーク構成に重点を置きます。最適なパフォーマンスを得るために、Zookeeper や Kafka などのすべてのコンポーネントが適切に同期されていることを確認します。

財務データや IoT ストリームの監視などの実際の使用例では、堅牢な構成の重要性が強調されています。ここで共有されるツールとスクリプトを使用すると、一般的なハードルを克服し、効率的なリアルタイム データ パイプラインを構築するための知識が得られます。 🛠️