„Spark Worker“ ryšio problemų sprendimas naudojant „Kafka“ naudojant „Docker“ sąranką

„Spark“ ir „Kafka“ integravimo į dokerizuotą aplinką iššūkiai

Ar kada nors susidūrėte su ryšio problema integruodami a Kafka brokeris į a Kibirkšties klasteris „Docker“ sąrankoje? Tu ne vienas! Daugelis kūrėjų susiduria su kliūtimis nustatydami ryšį tarp šių dviejų galingų įrankių. 🛠️

Neseniai pradėjau tobulinti savo Kibirkšties klasteris pridedant Kafka brokerį, kad būtų supaprastintas duomenų apdorojimas realiuoju laiku. Tačiau susidūriau su kliūtimi dėl nuolatinio ryšio skirtojo laiko ir DNS skyros klaidų, o tai pavertė procesą trikčių šalinimo maratonu. 😅

Šios problemos kilo dėl netinkamai sukonfigūruotų „Docker Compose“ ir „Spark“ su Kafka susijusių konfigūracijų nustatymų. Nepaisant kelių vadovų ir daugybės parametrų pakeitimo, sunkiai suprantamas pranešimas „tarpininkas gali būti nepasiekiamas“ išliko, todėl mane glumino ir nusivyliau.

Šiame straipsnyje pasidalinsiu savo patirtimi ir pasiūlysiu praktinių žingsnių, kaip išspręsti „Spark“ darbuotojų ir „Kafka“ brokerių ryšio problemas „Docker“ aplinkoje. Pakeliui sužinosite patarimų ir gudrybių, kaip išvengti šių spąstų ir užtikrinti sklandų integravimą. Pasinerkime! 🚀

„Spark“ ir „Kafka“ integracijos „Docker“ supratimas

Pirmajame scenarijuje pagrindinis dėmesys skiriamas ryšio tarp a Kibirkšties darbuotojas ir a Kafka brokeris. Naudojant „Spark“ struktūrinio srautinio perdavimo API, scenarijus nuskaito Kafka temos duomenis realiuoju laiku. Tai prasideda inicijuojant Spark seansą ir sukonfigūruojant jį su reikiamu Kafka paketu. Tai labai svarbu, nes suteikia reikiamą priklausomybę, kad „Spark“ galėtų sklandžiai bendrauti su Kafka. Šios priklausomybės pavyzdys yra „org.apache.spark:spark-sql-kafka“ paketas, užtikrinantis „Spark“ ir „Kafka“ suderinamumą „Docker“ aplinkoje.

Kad tvarkytų Kafka pranešimus, scenarijus apibrėžia schemą naudodamas „StructType“. Ši schema užtikrina, kad gaunami pranešimai būtų tinkamai išanalizuoti ir struktūrizuoti. Realaus pasaulio scenarijai dažnai apima JSON duomenų tvarkymą iš Kafka. Pavyzdžiui, įsivaizduokite kriptovaliutų stebėjimo sistemą, kurioje Kafkai siunčiami pranešimai su kainų atnaujinimais. Išnagrinėjus šiuos pranešimus į skaitomą formatą, lengviau apdoroti ir analizuoti duomenis, kad būtų galima numatyti tendencijas. 🪙

„Docker Compose“ konfigūracija atlieka pagrindinį vaidmenį sprendžiant ryšio problemas. „KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS“ ir „KAFKA_LISTENERS“ nustatymai sureguliuoti, kad būtų galima atskirti vidinį ir išorinį ryšį Docker tinkle. Tai užtikrina, kad paslaugos, veikiančios tame pačiame „Docker“ tinkle, pvz., „Spark“ ir „Kafka“, gali sąveikauti be DNS sprendimo problemų. Pavyzdžiui, susiejimas „INSIDE://kafka:9093“ leidžia vidiniams konteineriams pasiekti „Kafka“, o „OUTSIDE://localhost:9093“ leidžia prisijungti prie išorinių programų, pvz., stebėjimo įrankių.

Antrasis scenarijus parodo, kaip naudoti Python „KafkaConsumer“ Kafka ryšiui išbandyti. Tai paprastas, bet efektyvus būdas užtikrinti, kad Kafka brokeris veiktų tinkamai. Vartodami pranešimus iš nurodytos temos, galite patikrinti, ar duomenų srautas nenutrūksta. Apsvarstykite programą, kurioje vartotojas nori sekti akcijų rinkos duomenis. Išbandžius ryšį naudojant šį vartotojo scenarijų, užtikrinama, kad dėl konfigūracijos klaidų nebus praleisti jokie svarbūs naujinimai. Naudodami šiuos įrankius galite užtikrintai įdiegti patikimas sistemas duomenų apdorojimui realiuoju laiku! 🚀

# 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()

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

# 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()

Kafka ir Spark optimizavimas dokerinėje aplinkoje

Svarbus sklandaus bendravimo tarp Kafka brokeriai ir Kibirkšties darbuotojai „Docker“ efektyviai konfigūruoja tinklo nustatymus. „Docker“ konteineriai veikia izoliuotose aplinkose, todėl dažnai kyla DNS sprendimo problemų, kai paslaugoms reikia sąveikauti. Norėdami tai išspręsti, galite pasinaudoti „Docker Compose“ tinklo konfigūravimo parinktimis. Pavyzdžiui, apibrėžiant tinkintą tinklą, pvz., „mano_tinklas“ ir susiejant paslaugas, užtikrinama, kad sudėtiniai rodiniai atpažintų vienas kitą pagal pavadinimą, o ne pagal IP, o tai supaprastina sąranką ir išvengia įprastų spąstų.

Kitas svarbus aspektas yra Kafkos klausytojų konfigūracijų optimizavimas. Savo „Docker Compose“ faile nurodydami „KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS“ ir „KAFKA_LISTENERS“, leidžiate „Kafka“ reklamuoti tinkamus adresus savo klientams. Šis vidinių ir išorinių klausytojų atskyrimas išsprendžia konfliktus, ypač kai „Spark Workers“ bando prisijungti iš „Docker“ tinklo ribų. Realus to pavyzdys yra stebėjimo prietaisų skydelis, užklausantis Kafka duomenų iš pagrindinio kompiuterio, o norint pasiekti reikia atskiro išorinio klausytojo. 🔧

Galiausiai, labai svarbu įdiegti patikimą klaidų tvarkymą „Spark“ programose. Pavyzdžiui, naudojant „Kafka“ konfigūracijos bandymus ir atsargines galimybes, laikinąsias ryšio problemas galima dailiai išspręsti. Pridėjus `.option("kafka.consumer.max.poll.records", "500")` užtikrinamas efektyvus duomenų gavimas net ir esant didelėms apkrovoms. Įsivaizduokite gamybinio lygio taikomąją programą, stebinčią akcijų kainas realiuoju laiku – įdiegus saugiklius, užtikrinamas nenutrūkstamas duomenų srautas net ir esant tinklo trikdžiams. Šie metodai kartu sudaro patikimo duomenų apdorojimo dujotiekio pagrindą. 🚀