Docker 설정에서 Kafka를 사용한 Spark 작업자 연결 문제 해결

Spark Worker와 Kafka Broker 간의 연결 문제 처리

해결 방법 1: Python을 사용하여 Docker를 통해 Spark 및 Kafka의 연결 문제 디버깅 및 해결

# 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 Kafka에서 DNS 확인 문제 디버깅

해결 방법 2: 적절한 DNS 확인을 위해 Docker Compose 구성 수정

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 소비자 연결 테스트

솔루션 3: 연결 테스트를 위한 Python Kafka 소비자

# 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()

Docker의 Spark 및 Kafka에 대한 일반적인 질문

1. 목적은 무엇입니까? KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS?
2. Kafka 클라이언트가 연결할 광고 주소를 지정하여 Docker 네트워크 내부 및 외부에서 적절한 통신을 보장합니다.
3. Docker Compose에서 사용자 정의 네트워크를 어떻게 정의합니까?
4. 아래에서 네트워크를 추가할 수 있습니다. networks 키를 입력하고 `와 같은 서비스에 포함시킵니다.networks: my_network`.
5. Docker 컨테이너에서 DNS 확인이 실패하는 이유는 무엇입니까?
6. 컨테이너는 DNS를 연결하는 동일한 Docker 네트워크에 속하지 않는 한 이름으로 서로를 인식하지 못할 수 있습니다.
7. 역할은 무엇입니까? .option("subscribe", "topic") 스파크 스트리밍에서?
8. 실시간 데이터 수집을 위해 Spark 구조적 스트리밍 DataFrame을 지정된 Kafka 주제에 구독합니다.
9. 재시도는 Kafka-Spark 통합을 어떻게 향상시킬 수 있나요?
10. 다음과 같은 구성에서 재시도 max.poll.records, 일시적인 오류를 처리하고 일관된 데이터 처리를 보장합니다.

Spark 및 Kafka 통합 단순화

Docker에서 Spark 및 Kafka를 설정하는 것은 복잡할 수 있지만 올바른 구성을 사용하면 관리가 가능해집니다. 연결 문제를 방지하려면 수신기 설정 및 네트워크 구성에 집중하세요. 최적의 성능을 위해 Zookeeper 및 Kafka와 같은 모든 구성 요소가 잘 동기화되었는지 확인하세요.

금융 데이터 모니터링이나 IoT 스트림 모니터링과 같은 실제 사용 사례에서는 강력한 구성의 중요성이 강조됩니다. 여기에 공유된 도구와 스크립트는 일반적인 장애물을 극복하고 효율적인 실시간 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 지식을 제공합니다. 🛠️