ഡോക്കർ സെറ്റപ്പിൽ കാഫ്കയുമായുള്ള സ്പാർക്ക് വർക്കർ കണക്ഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

ഒരു ഡോക്കറൈസ്ഡ് എൻവയോൺമെൻ്റിൽ സ്പാർക്കും കാഫ്കയും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികൾ

സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ഒരു കണക്റ്റിവിറ്റി പ്രശ്നം നേരിട്ടിട്ടുണ്ടോ കാഫ്ക ബ്രോക്കർ ഒരു ആയി സ്പാർക്ക് ക്ലസ്റ്റർ ഒരു ഡോക്കർ സജ്ജീകരണത്തിനുള്ളിൽ? നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല! ഈ രണ്ട് ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം സജ്ജീകരിക്കുമ്പോൾ പല ഡവലപ്പർമാരും തടസ്സങ്ങൾ നേരിടുന്നു. 🛠️

അടുത്തിടെ, ഞാൻ എൻ്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ ആരംഭിച്ചു സ്പാർക്ക് ക്ലസ്റ്റർ തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ ഒരു കാഫ്ക ബ്രോക്കർ ചേർക്കുന്നതിലൂടെ. എന്നിരുന്നാലും, തുടർച്ചയായ കണക്ഷൻ ടൈംഔട്ടുകളും DNS റെസല്യൂഷൻ പിശകുകളും ഉള്ള ഒരു റോഡ്ബ്ലോക്ക് ഞാൻ അടിച്ചു, ഇത് പ്രക്രിയയെ ഒരു ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് മാരത്തണാക്കി മാറ്റി. 😅

ഡോക്കർ കമ്പോസിലും സ്പാർക്കിൻ്റെ കാഫ്കയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കോൺഫിഗറേഷനുകളിലും തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ച ക്രമീകരണങ്ങളിൽ നിന്നാണ് ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉടലെടുത്തത്. നിരവധി ഗൈഡുകൾ പിന്തുടരുകയും നിരവധി പാരാമീറ്ററുകൾ ട്വീക്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്തിട്ടും, അവ്യക്തമായ "ബ്രോക്കർ ലഭ്യമായേക്കില്ല" എന്ന സന്ദേശം തുടർന്നു, ഇത് എന്നെ അമ്പരപ്പിക്കുകയും നിരാശനാക്കുകയും ചെയ്തു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഞാൻ എൻ്റെ അനുഭവം പങ്കിടുകയും ഒരു ഡോക്കർ പരിതസ്ഥിതിയിൽ സ്പാർക്ക് തൊഴിലാളികളും കാഫ്ക ബ്രോക്കർമാരും തമ്മിലുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ഘട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. വഴിയിൽ, ഈ അപകടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാനും തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനം ഉറപ്പാക്കാനുമുള്ള നുറുങ്ങുകളും തന്ത്രങ്ങളും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🚀

ഡോക്കറിലെ സ്പാർക്കും കാഫ്ക ഇൻ്റഗ്രേഷനും മനസ്സിലാക്കുന്നു

ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് എ തമ്മിൽ ഒരു ബന്ധം സ്ഥാപിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു സ്പാർക്ക് വർക്കർ കൂടാതെ എ കാഫ്ക ബ്രോക്കർ. സ്പാർക്കിൻ്റെ ഘടനാപരമായ സ്ട്രീമിംഗ് API ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു കാഫ്ക വിഷയത്തിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റ വായിക്കുന്നു. ഒരു സ്പാർക്ക് സെഷൻ ആരംഭിച്ച് ആവശ്യമായ കാഫ്ക പാക്കേജ് ഉപയോഗിച്ച് കോൺഫിഗർ ചെയ്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത്. കാഫ്കയുമായി സുഗമമായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ സ്പാർക്കിന് ആവശ്യമായ ആശ്രിതത്വം നൽകുന്നതിനാൽ ഇത് നിർണായകമാണ്. ഈ ആശ്രിതത്വത്തിൻ്റെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ് ഡോക്കർ പരിതസ്ഥിതിയിൽ സ്പാർക്കും കാഫ്കയും തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുന്ന `org.apache.spark:spark-sql-kafka` പാക്കേജ്.

കാഫ്ക സന്ദേശങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, സ്‌ക്രിപ്റ്റ് 'StructType' ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സ്കീമ നിർവചിക്കുന്നു. ഈ സ്കീമ ഇൻകമിംഗ് സന്ദേശങ്ങൾ ശരിയായി പാഴ്‌സ് ചെയ്യുകയും ഘടനാപരമായിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ പലപ്പോഴും കാഫ്കയിൽ നിന്നുള്ള JSON ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വില അപ്‌ഡേറ്റുകൾ അടങ്ങിയ സന്ദേശങ്ങൾ കാഫ്കയിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്ന ഒരു ക്രിപ്‌റ്റോകറൻസി മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റം സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഈ സന്ദേശങ്ങൾ വായിക്കാനാകുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നത് ട്രെൻഡ് പ്രവചനത്തിനായി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. 🪙

കണക്റ്റിവിറ്റി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിൽ ഡോക്കർ കമ്പോസ് കോൺഫിഗറേഷൻ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഡോക്കർ നെറ്റ്‌വർക്കിനുള്ളിലെ ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ ആശയവിനിമയം വേർതിരിക്കാൻ `KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS`, `KAFKA_LISTENERS` ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരേ ഡോക്കർ നെറ്റ്‌വർക്കിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്പാർക്ക്, കാഫ്ക തുടങ്ങിയ സേവനങ്ങൾക്ക് DNS റെസല്യൂഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങളില്ലാതെ സംവദിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, `INSIDE://kafka:9093` മാപ്പിംഗ് ആന്തരിക കണ്ടെയ്‌നറുകളെ കാഫ്ക ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അതേസമയം `OUTSIDE://localhost:9093` കണക്റ്റുചെയ്യാൻ മോണിറ്ററിംഗ് ടൂളുകൾ പോലുള്ള ബാഹ്യ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു.

കാഫ്ക കണക്ഷൻ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു പൈത്തൺ `കാഫ്ക കൺസ്യൂമർ' എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് കാണിക്കുന്നു. കാഫ്ക ബ്രോക്കർ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ലളിതവും എന്നാൽ ഫലപ്രദവുമായ ഒരു സമീപനമാണിത്. നിർദ്ദിഷ്ട വിഷയത്തിൽ നിന്നുള്ള സന്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡാറ്റാ ഫ്ലോ തടസ്സമില്ലാത്തതാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പരിശോധിക്കാനാകും. ഒരു ഉപയോക്താവ് സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷൻ പരിഗണിക്കുക. ഈ ഉപഭോക്തൃ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് കണക്ഷൻ പരിശോധിക്കുന്നത് കോൺഫിഗറേഷൻ പിശകുകൾ കാരണം നിർണായകമായ അപ്‌ഡേറ്റുകളൊന്നും നഷ്‌ടപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിനായി നിങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ശക്തമായ സംവിധാനങ്ങൾ വിന്യസിക്കാൻ കഴിയും! 🚀

# 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()

ഡോക്കറൈസ്ഡ് എൻവയോൺമെൻ്റിൽ കാഫ്കയെയും സ്പാർക്കിനെയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

തമ്മിലുള്ള സുഗമമായ ആശയവിനിമയം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു നിർണായക വശം കാഫ്ക ബ്രോക്കേഴ്സ് ഒപ്പം സ്പാർക്ക് തൊഴിലാളികൾ ഡോക്കറിൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ക്രമീകരണങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു. ഡോക്കർ കണ്ടെയ്‌നറുകൾ ഒറ്റപ്പെട്ട പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, സേവനങ്ങൾ സംവദിക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ പലപ്പോഴും DNS റെസല്യൂഷൻ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഇത് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഡോക്കർ കമ്പോസിൻ്റെ നെറ്റ്‌വർക്ക് കോൺഫിഗറേഷൻ ഓപ്ഷനുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. ഉദാഹരണത്തിന്, `my_network` പോലെയുള്ള ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത നെറ്റ്‌വർക്ക് നിർവചിക്കുകയും സേവനങ്ങൾ ലിങ്കുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നത് കണ്ടെയ്‌നറുകൾ IP-യെക്കാൾ പേര് ഉപയോഗിച്ച് പരസ്പരം തിരിച്ചറിയുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് സജ്ജീകരണത്തെ ലളിതമാക്കുകയും പൊതുവായ പോരായ്മകൾ ഒഴിവാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കാഫ്കയുടെ ലിസണർ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന പരിഗണന. നിങ്ങളുടെ ഡോക്കർ കമ്പോസ് ഫയലിൽ `KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS`, `KAFKA_LISTENERS` എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, അതിൻ്റെ ക്ലയൻ്റുകൾക്ക് ഉചിതമായ വിലാസങ്ങൾ പരസ്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ കാഫ്കയെ അനുവദിക്കുന്നു. ആന്തരികവും ബാഹ്യവുമായ ശ്രോതാക്കൾ തമ്മിലുള്ള ഈ വ്യത്യാസം വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സ്പാർക്ക് വർക്കർമാർ ഡോക്കർ നെറ്റ്‌വർക്കിന് പുറത്ത് നിന്ന് കണക്റ്റുചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ. ഇതിൻ്റെ യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണമാണ് ഒരു ഹോസ്റ്റ് മെഷീനിൽ നിന്ന് കാഫ്ക ഡാറ്റ അന്വേഷിക്കുന്ന ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് ഡാഷ്‌ബോർഡ്, ആക്‌സസിന് ഒരു പ്രത്യേക ബാഹ്യ ശ്രോതാവ് ആവശ്യമാണ്. 🔧

അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ സ്പാർക്ക് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, കാഫ്ക കോൺഫിഗറേഷനിൽ വീണ്ടും ശ്രമങ്ങളും വീഴ്ചകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് താൽക്കാലിക കണക്റ്റിവിറ്റി പ്രശ്നങ്ങൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യും. `.option("kafka.consumer.max.poll.records", "500")` ചേർക്കുന്നത് കനത്ത ലോഡുകളിൽ പോലും കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ ഉറപ്പാക്കുന്നു. സ്റ്റോക്ക് വിലകൾ തത്സമയം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ആപ്ലിക്കേഷൻ സങ്കൽപ്പിക്കുക-ഫെയിൽ-സേഫ് ഉള്ളത് നെറ്റ്‌വർക്ക് തടസ്സങ്ങൾക്കിടയിലും തടസ്സമില്ലാത്ത ഡാറ്റാ ഫ്ലോ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഒരുമിച്ച് വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനിൻ്റെ നട്ടെല്ലായി മാറുന്നു. 🚀