Exercício para praticar uma pipeline de Streaming de Dados com Kafka. Vamos implementar a seguinte arquitetura:
Integração do Kafka com uma database (postgresql) usando kafka connect, processamento de dados em streaming com ksqlDB e entrega em data lake com kafka connect. Para consultas simples, vamos utilizar o Superset (embora você possa escolher o cliente SQL de sua preferência). Todos os serviços que compõem o kafka, o superset e a database PostgreSQL que servirá de fonte serão implantadas com docker-compose.
- Docker
- docker-compose
- Uma conta AWS free tier
Você deve criar um arquivo .env_kafka_connect para cadastrar as chaves de sua conta aws como variáveis de ambiente que serão injetadas dentro do container do kafka connect. O arquivo deve ser conforme o modelo:
AWS_ACCESS_KEY_ID=xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Após clonar o repositório, mude para a pasta custom-kafka-connectors-image, execute o seguinte comando:
git clone https://github.com/neylsoncrepalde/kafka-exercise.git
cd kafka-exercise/custom-kafka-connectors-image
docker build . -t connect-custom:1.0.0Uma nova imagem com o nome connect-custom e tag 1.0.0 será criada. Essa é a imagem que nosso serviço connect dentro do docker-compose.yml irá utilizar, com os conectores que precisaremos instalados.
No arquivo docker-compose.yml estamos subindo toda a estrutura da plataforma Confluent junto com a database PostgreSQL que servirá de fonte. Para isso, vamos entrar na pasta e subir a estrutura.
cd ..
docker-compose up -dEste código yml também cria uma rede externa na qual o superset será implantado para que todos os serviços consigam "se enxergar".
Em seguida vamos subir os serviços do superset. O arquivo docker-compose-non-dev.yml na pasta superset já disponibiliza os serviços da ferramenta na rede externa criada pelo outro arquivo.
cd superset
docker-compose -f docker-compose-non-dev.yml up -dEm seguida, retorne à pasta root do projeto e execute o gerador de dados fake.
cd ..
python make_fake_data.pyO módulo make_fake_data.py possui 4 argumentos que podem ser utilizados na linha de comando. Acrescente --interval para definir quantos segundos o simulador vai aguardar entre as simulações, -n para definir quantos casos serão simulados por vez, --connection-string ou -cs para definir uma string de conexão customizada (para reaproveitamento do módulo em outra database) e --silent caso não desejemos exibir os dados simulados na tela.
Abaixo, a documentação do comando
usage: make_fake_data.py [-h] [--interval INTERVAL] [-n N]
[--connection-string CONNECTION_STRING]
[--silent [SILENT]]
Generate fake data...
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--interval INTERVAL interval of generating fake data in seconds
-n N sample size
--connection-string CONNECTION_STRING, -cs CONNECTION_STRING
Connection string to the database
--silent [SILENT] print fake data
Será necessário executar o simulador apenas uma vez para criar a tabela na database.
Vamos criar um tópico no kafka que irá armazenar os dados movidos da fonte.
docker-compose exec broker kafka-topics --create \
--bootstrap-server localhost:9092 \
--partitions 1 \
--replication-factor 1 \
--topic psg-customersO sufixo do nome do tópico deve possuir o mesmo nome da tabela cadastrado no arquivo make_fake_data.py caso seja necessário customizar.
Para isso, vamos precisar de um arquivo no formato json contendo as configurações do conector que vamos registrar. O arquivo connect_postgres.config possui um exemplo de implementação. O conteúdo do arquivo está transcrito abaixo:
{
"name": "postg-connector",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
"tasks.max": 1,
"connection.url": "jdbc:postgresql://postgres:5432/postgres",
"connection.user": "postgres",
"connection.password": "SUA-SENHA",
"mode": "timestamp",
"timestamp.column.name": "dt_update",
"table.whitelist": "public.customers",
"topic.prefix": "psg-",
"validate.non.null": "false",
"poll.interval.ms": 500
}
}Com o arquivo, fazemos uma chamada à API do Kafka para registrar os parâmetros:
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
--data @connect_postgres.config http://localhost:8083/connectorsEste comando cria um conector que irá puxar todo o conteúdo da tabela mais todos os novos dados que forem inseridos. Atenção: O Kafka connect não puxa, por default, alterações feitas em registros já existentes. Puxa apenas novos registros. Para verificar se nossa configuração foi criada corretamente e o conector está ok, vamos exibir os logs.
docker logs -f connecte verifique se não há nenhuma mensagem de erro.
Para iniciar o ksqlDB, fazemos
docker-compose exec ksqldb-cli ksql http://ksqldb-server:8088Antes de começar, vamos conferir se nosso tópico foi criado corretamente. Na CLI do ksqlDB, faça
ksql> show topics;
Kafka Topic | Partitions | Partition Replicas
---------------------------------------------------------------
default_ksql_processing_log | 1 | 1
psg-customers | 1 | 1
---------------------------------------------------------------
para mostrar os tópicos criados. Para verificar se nosso conector está rodando corretamente, podemos fazer
ksql> show connectors;
Connector Name | Type | Class | Status
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
psg-connector | SOURCE | io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector | RUNNING (1/1 tasks RUNNING)
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
O Status deve estar como RUNNING.
OK! O Kafka agora está puxando dados da tabela e registrando no tópico psg-customers. Podemos conferir o fluxo de dados no tópico com
ksql> print psg-customers;
Isso vai exibir as mensagens como ficam registradas no tópico. Para consumir o dado de uma maneira mais interessante, podemos criar um STREAM:
ksql> create stream custstream WITH (kafka_topic='psg-customers', value_format='AVRO');
Após a mensagem de confirmação, podemos verificar o stream assim:
ksql> show streams;
Stream Name | Kafka Topic | Key Format | Value Format | Windowed
------------------------------------------------------------------------------------------
CUSTSTREAM | psg-customers | KAFKA | AVRO | false
KSQL_PROCESSING_LOG | default_ksql_processing_log | KAFKA | JSON | false
------------------------------------------------------------------------------------------
Para fazer uma consulta rápida ao stream (apenas exibí-lo na tela), podemos fazer
ksql> select * from custstream emit changes;
O output dessa consulta não é dos melhores. Além de conter um número grande de colunas, dificultando a visualização, todas as colunas de data estão nos formatos INT ou BIGINT o que não é nada intuitivo para interpretação. Podemos fazer uma consulta mais enxuta e já corrigindo essas datas com o seguinte código:
ksql> select nome, telefone, email,
>DATETOSTRING(nascimento, 'yyyy-MM-dd') as dt_nascimento,
>TIMESTAMPTOSTRING(dt_update, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS', 'UTC') as dt_updt_conv
>from custstream emit changes;
A consulta retorna a seguinte tabela:
+-------------------------+-------------------------+--------------------------+-------------------------+-------------------------+
|NOME |TELEFONE |EMAIL |DT_NASCIMENTO |DT_UPDT_CONV |
+-------------------------+-------------------------+--------------------------+-------------------------+-------------------------+
|Scott Johnson |+1-475-559-2163x6531 |michelle01@example.org |1970-01-01 |2021-04-12 23:26:03.655 |
|Amy Shannon |902-547-6469 |michaelrogers@example.com |1969-12-31 |2021-04-12 23:26:04.211 |
|Julie Kane |+1-817-150-3155 |austin36@example.net |1970-01-01 |2021-04-12 23:26:04.758 |
|Sheri Fuller |9634802570 |savannahduncan@example.net|1969-12-31 |2021-04-12 23:26:05.285 |
Bem mais interessante!
Primeiro, vamos criar um stream que filtra apenas as pessoas "jovens" (aqui definido como quem nasceu depois de 2000-01-01) e armazena esses dados no tópico jovens. O tópico será criado ao criar o stream.
ksql> create stream jovens WITH (kafka_topic='jovens', value_format='AVRO') AS
>select nome, sexo, telefone, email, profissao,
>DATETOSTRING(nascimento, 'yyyy-MM-dd') as dt_nascimento,
>TIMESTAMPTOSTRING(dt_update, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS', 'UTC') as dt_updt
>from custstream
>WHERE DATETOSTRING(nascimento, 'yyyy-MM-dd') >= '2000-01-01'
>emit changes;
Se checarmos novamente as streams,
ksql> show streams;
Stream Name | Kafka Topic | Key Format | Value Format | Windowed
------------------------------------------------------------------------------------------
JOVENS | jovens | KAFKA | AVRO | false
CUSTSTREAM | psg-customers | KAFKA | AVRO | false
KSQL_PROCESSING_LOG | default_ksql_processing_log | KAFKA | JSON | false
------------------------------------------------------------------------------------------
Agora, vamos criar um stream que fará a classificação das pessoas entre jovens e adultos e uma tabela que fará a contagem de jovens e adultos a cada 30 segundos.
ksql> create stream idadeclass WITH (kafka_topic='idadeclass', value_format='AVRO') AS
>select nome, telefone, email, profissao,
>CASE
>WHEN DATETOSTRING(nascimento, 'yyyy-MM-dd') >= '2000-01-01' THEN 'JOVEM'
>ELSE 'ADULTO' END AS idadecat,
>TIMESTAMPTOSTRING(dt_update, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS', 'UTC') as dt_updt
>from custstream
>emit changes;
E depois
ksql> create table idadecont WITH (kafka_topic='idadecont', value_format='AVRO') AS
>select idadecat, count(idadecat) as contagem
>from idadeclass
>window tumbling (size 30 seconds)
>group by idadecat
>emit changes;
E teremos uma tabela contando cada caso de JOVEM e ADULTO para cada intervalo de 30 segundos.
Vamos agora configurar outro tipo de connector, um sink connector para entregar dados armazenados no tópico jovens no S3. Para isso, precisamos de um arquivo de configuração do conector similar ao que elaboramos antes, mas agora com outros parâmetros. Vamos nomeá-lo connect_s3_sink_jovens.config:
{
"name": "s3-jovens-sink",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.s3.S3SinkConnector",
"format.class": "io.confluent.connect.s3.format.parquet.ParquetFormat",
"flush.size": 10,
"schema.compatibility": "FULL",
"s3.bucket.name": "NOME_DO_BUCKET",
"s3.region": "REGIÃO_AWS",
"s3.object.tagging": true,
"s3.ssea.name": "AES256",
"topics.dir": "raw-data/kafka",
"storage.class": "io.confluent.connect.s3.storage.S3Storage",
"tasks.max": 1,
"topics": "jovens"
}
}E vamos cadastrá-lo no cluster connect:
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
--data @connect_s3_sink_jovens.config http://localhost:8083/connectorsVamos criar também uma configuração de conector para entregar dados do tópico idadecount para o S3 Vamos chamá-la de connect_s3_sink_count.config.
{
"name": "s3-contagem-sink",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.s3.S3SinkConnector",
"format.class": "io.confluent.connect.s3.format.json.JsonFormat",
"keys.format.class": "io.confluent.connect.s3.format.json.JsonFormat",
"schema.generator.class": "io.confluent.connect.storage.hive.schema.DefaultSchemaGenerator",
"flush.size": 10,
"schema.compatibility": "NONE",
"s3.bucket.name": "NOME_DO_BUCKET",
"s3.region": "REGIÃO_AWS",
"s3.object.tagging": true,
"s3.ssea.name": "AES256",
"topics.dir": "raw-data/kafka",
"storage.class": "io.confluent.connect.s3.storage.S3Storage",
"tasks.max": 1,
"topics": "idadecont",
"store.kafka.keys": true
}
}E então, cadastrá-lo no cluster connect:
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
--data @connect_s3_sink_count.config http://localhost:8083/connectorsPRONTO!! Agora os dados dos tópicos estão sendo entregues no bucket S3 definido. Vamos verificar no ksql se está tudo OK com os conectores:
kqsl> show connectors;
Parabéns!! Você acabou de concluir o seu pipeline de processamento de dados em tempo real usando a plataforma Confluent no docker-compose!