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@manabian

Confluent の公式トレーニングコースである Apache Kafka® for Python Developers を Databricks で実行してみた

Last updated at Posted at 2024-12-13

概要

Confluet の公式トレーニングコースであるApache Kafka® for Python Developersにおけるハンズオンを Databricks で実行する手順を紹介します。

image.png

引用元：Introduction to Python for Kafka

対象のハンズオンは下記です。

  1. Hands On: Setup the Exercise Environment for Confluent Cloud and Python
  2. Hands On: Use the Python Producer Class
  3. Hands on: Use the Python Consumer Class
  4. Hands On: Use the Python Producer Class with Schemas
  5. Hands On: Use the Python Consumer Class with Schemas
  6. Hands On: Use the Python AdminClient Class

手順

Hands On: Setup the Exercise Environment for Confluent Cloud and Python

Sign up for Confluent Cloud

Confluent の無償トライアルに申し込みます。Google アカウントでもうしこんだところ、すぐにアカウントが払い出されました。

image.png

引用元：無料版の Confluent をお試しください：あらゆるクラウドでお使いいただけるマネージド型 Kafka です | JP

Login to the Confluent Cloud Console

Confluent 上で learn-kafka-python という environment を作成します。

image.png

Enable Streams Governance

environment 作成時に、Stream Governance packageの設定をAdvancedに設定する必要があるようです。

image.png

Essentialsで作成してしまった場合には、 environment のページにて右側にあるStream Governance packageのUpgrade nowにてadvanced governance controlsを有効にします。

image.png

image.png

Create a Cluster in the learn-kafka-python Environment

kafka-pythonという名称の cluster を作成します。

image.png

Create and Download Python Client Configuration Properties

Confluent のサイトでは client から API を取得する手順となっておりますが、 API Keys を取得するための手順であるためAPI Keysからキーの生成をしました。Download and continueを選択するとBoostrap serverの値も取得できるため便利です。

image.png

image.png

image.png

image.png

Create Python Dictionary

Databricks 上にノートブックと同じディレクトリ上にconfig.pyというファイル名で下記のコードを記述します。認証情報については前の手順で取得した値をセットします。

config = {
    "bootstrap.servers": "<bootstrap-server-endpoint>",
    "security.protocol": "SASL_SSL",
    "sasl.mechanisms": "PLAIN",
    "sasl.username": "<CLUSTER_API_KEY>",
    "sasl.password": "<CLUSTER_API_SECRET>",
}

image.png

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行して想定通りの値が表示されることを確認します。

dbutils.library.restartPython()
from config import config
print(config)

image.png

Install Python 3.X and Related Prerequisites on Local Machine

Databricks 上でシングルノードのクラスターを作成します。

image.png

Create a New Virtual Environment with virtualenv

本手順は省略します。

Install Confluent Kafka

Databricks ノートブック上で下記のコードを実行します。

%pip install confluent-kafka -q
dbutils.library.restartPython()

image.png

Hands On: Use the Python Producer Class

Create Topics

image.png

Project Setup

Databricks 利用時には不要な手順であるため省略。

Add Required Imports

Databricks のノートブック上で下記コードを実行します。

from confluent_kafka import Producer
from config import config

image.png

Create callback function

Databricks のノートブック上で下記コードを実行します。

def callback(err, event):
    if err:
        print(f'Produce to topic {event.topic()} failed for event: {event.key()}')
    else:
        val = event.value().decode('utf8')
        print(f'{val} sent to partition {event.partition()}.')

image.png

Create function to produce to hello_topic

Databricks のノートブック上で下記コードを実行します。

def say_hello(producer, key):
    value = f'Hello {key}!'
    producer.produce('hello_topic', value, key, on_delivery=callback)

image.png

Add Main Block

Databricks のノートブック上で下記コードを記述します。

if __name__ == '__main__':
    producer = Producer(config)
    keys = ['Amy', 'Brenda', 'Cindy', 'Derrick', 'Elaine', 'Fred']
    [say_hello(producer, key) for key in keys]
    producer.flush()

image.png

Run the Program

Databricks 上で前の手順を実行します。実行後に Confluent 上でデータが書きこまれたことを確認します。

image.png

image.png

Hands on: Use the Python Consumer Class

Use Consumer to Read Events from Kafka

特に手順なし。

Topics

特に手順なし。

Project Setup

Databricks 利用時には不要な手順であるため省略。

Add Required Imports

from confluent_kafka import Consumer, KafkaException
from config import config

image.png

Create function to update configuration

def set_consumer_configs():
    config['group.id'] = 'hello_group'
    config['auto.offset.reset'] = 'earliest'
    config['enable.auto.commit'] = False

image.png

Create callback function for partition assignment

def assignment_callback(consumer, partitions):
    for p in partitions:
        print(f'Assigned to {p.topic}, partition {p.partition}')

image.png

Add Main Block

if __name__ == '__main__':
    set_consumer_configs()
    consumer = Consumer(config)
    consumer.subscribe(['hello_topic'], on_assign=assignment_callback)
    try:
        while True:
            event = consumer.poll(1.0)
            if event is None:
                continue
            if event.error():
                raise KafkaException(event.error())
            else:
                val = event.value().decode('utf8')
                partition = event.partition()
                print(f'Received: {val} from partition {partition}    ')
                # consumer.commit(event)
    except KeyboardInterrupt:
        print('Canceled by user.')
    finally:
        consumer.close()

image.png

Run the Consumer

前の手順で記述したコードを実行します。処理が継続実行されるため、セルの実行をとめることを忘れないようでしてください。

image.png

Produce New Events

省略します。本手順を実施したい場合には、Hands On: Use the Python Producer ClassとHands on: Use the Python Consumer Classを異なるノートブックで実装してください。下記のコードはノートブックスコープでのライブラリインストールであるため、２つのノートブックの先頭に記述するようにしてください。

%pip install confluent-kafka -q
dbutils.library.restartPython()

Observe Consumer Group Rebalance Behavior

省略します。本手順を実施したい場合には、前の手順に記述した内容を実施してください。

Hands On: Use the Python Producer Class with Schemas

Prerequisites

Confluent 上でtemp_readingsという topic を作成します。

image.png

Confluent にて environment の画面に右下にあるStream Governance APIのAdd keyを選択して、 Schema Registry API の認証情報を取得します。

image.png

image.png

image.png

image.png

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

%pip install jsonschema -q
%pip install requests -q
dbutils.library.restartPython()

image.png

前の手順で作成したconfig.pyというファイルに、 Schema Registry API に対する認証情報を追記します。

sr_config = {
    'url': '<schema.registry.url>',
    'basic.auth.user.info':'<SR_API_KEY>:<SR_API_SECRET>'
}

image.png

Project Setup

Databricks 利用時には不要な手順であるため省略。

Add Required Imports

from confluent_kafka import Producer
from confluent_kafka.serialization import SerializationContext, MessageField
from confluent_kafka.schema_registry import SchemaRegistryClient
from confluent_kafka.schema_registry.json_schema import JSONSerializer
from config import config, sr_config
import time

image.png

Define our class and schema

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

class Temperature(object):
    def __init__(self, city, reading, unit, timestamp):
        self.city = city
        self.reading = reading
        self.unit = unit
        self.timestamp = timestamp

schema_str = """{
  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
  "title": "Temperature",
  "description": "Temperature sensor reading",
  "type": "object",
  "properties": {
    "city": {
      "description": "City name",
      "type": "string"
    },
    "reading": {
      "description": "Current temperature reading",
      "type": "number"
    },
    "unit": {
      "description": "Temperature unit (C/F)",
      "type": "string"
    },
    "timestamp": {
      "description": "Time of reading in ms since epoch",
      "type": "number"
    }
  }
}"""

def temp_to_dict(temp, ctx):
    return {"city":temp.city, 
            "reading":temp.reading,
            "unit":temp.unit, 
            "timestamp":temp.timestamp}

image.png

Create some test data

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

data = [Temperature('London', 12, 'C', round(time.time()*1000)),
        Temperature('Chicago', 63, 'F', round(time.time()*1000)),
        Temperature('Berlin', 14, 'C', round(time.time()*1000)),
        Temperature('Madrid', 18, 'C', round(time.time()*1000)),
        Temperature('Phoenix', 78, 'F', round(time.time()*1000))]

image.png

Create a producer callback function

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

def delivery_report(err, event):
    if err is not None:
        print(f'Delivery failed on reading for {event.key().decode("utf8")}: {err}')
    else:
        print(f'Temp reading for {event.key().decode("utf8")} produced to {event.topic()}')

image.png

Add Main Block

Databricks のノートブック上で下記のコードを記述します。

if __name__ == '__main__':
    topic = 'temp_readings'
    schema_registry_client = SchemaRegistryClient(sr_config)

    json_serializer = JSONSerializer(schema_str,
                                     schema_registry_client,
                                     temp_to_dict)

    producer = Producer(config)
    for temp in data:
        producer.produce(topic=topic, key=str(temp.city),
                         value=json_serializer(temp, 
                         SerializationContext(topic, MessageField.VALUE)),
                         on_delivery=delivery_report)

    producer.flush()

image.png

Execute the program

前の手順のコードを実行後、 Confluent 上でデータが書きこまれたことを確認します。

image.png

image.png

Hands On: Use the Python Consumer Class with Schemas

Project Setup

Databricks 利用時には不要な手順であるため省略。

Add Required Imports

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

from confluent_kafka import Consumer
from confluent_kafka.serialization import SerializationContext, MessageField
from confluent_kafka.schema_registry.json_schema import JSONDeserializer
from config import config

image.png

Add consumer specific configuration properties

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

def set_consumer_configs():
    config['group.id'] = 'temp_group'
    config['auto.offset.reset'] = 'earliest'

image.png

Define our class and schema

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

class Temperature(object):
    def __init__(self, city, reading, unit, timestamp):
        self.city = city
        self.reading = reading
        self.unit = unit
        self.timestamp = timestamp

schema_str = """{
    "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
    "title": "Temperature",
    "description": "Temperature sensor reading",
    "type": "object",
    "properties": {
      "city": {
        "description": "City name",
        "type": "string"
      },
      "reading": {
        "description": "Current temperature reading",
        "type": "number"
      },
      "unit": {
        "description": "Temperature unit (C/F)",
        "type": "string"
      },
      "timestamp": {
        "description": "Time of reading in ms since epoch",
        "type": "number"
      }
    }
  }"""

def dict_to_temp(dict, ctx):
    return Temperature(dict['city'], dict['reading'], dict['unit'], dict['timestamp'])

image.png

Add Main Block

Databricks のノートブック上で下記のコードを記述します。

if __name__ == '__main__':
    topic = 'temp_readings'

    json_deserializer = JSONDeserializer(schema_str, from_dict=dict_to_temp)
    set_consumer_configs()
    consumer = Consumer(config)
    consumer.subscribe([topic])
    while True:
        try:
            event = consumer.poll(1.0)
            if event is None:
                continue
            temp = json_deserializer(event.value(), 
                SerializationContext(topic, MessageField.VALUE))
            if temp is not None:
                print(f'Latest temp in {temp.city} is {temp.reading} {temp.unit}.')

        except KeyboardInterrupt:
            break

    consumer.close()

image.png

Execute the program

前の手順で記述したコードを実行します。処理が継続実行されるため、セルの実行をとめることを忘れないようでしてください。

image.png

Hands On: Use the Python AdminClient Class

Use AdminClient to Create a Topic and Alter its Configuration

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

from confluent_kafka.admin import (AdminClient, NewTopic, 
                                   ConfigResource)
from config import config

image.png

Project Setup

Databricks 利用時には不要な手順であるため省略。

Add Required Imports

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

# return True if topic exists and False if not
def topic_exists(admin, topic):
    metadata = admin.list_topics()
    for t in iter(metadata.topics.values()):
        if t.topic == topic:
            return True
    return False

image.png

Check if Kafka Topic Exists

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

# return True if topic exists and False if not
def topic_exists(admin, topic):
    metadata = admin.list_topics()
    for t in iter(metadata.topics.values()):
        if t.topic == topic:
            return True
    return False

image.png

Create a New Kafka Topic

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

# create new topic and return results dictionary
def create_topic(admin, topic):
    new_topic = NewTopic(topic, num_partitions=6, replication_factor=3) 
    result_dict = admin.create_topics([new_topic])
    for topic, future in result_dict.items():
        try:
            future.result()  # The result itself is None
            print("Topic {} created".format(topic))
        except Exception as e:
            print("Failed to create topic {}: {}".format(topic, e))

image.png

Describe the New Kafka Topic

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

# get max.message.bytes property
def get_max_size(admin, topic):
    resource = ConfigResource('topic', topic)
    result_dict = admin.describe_configs([resource])
    config_entries = result_dict[resource].result()
    max_size = config_entries['max.message.bytes']
    return max_size.value

image.png

Set a Kafka Topic Configuration Property Value

Databricks のノートブック上で下記のコードを実行します。

# set max.message.bytes for topic
def set_max_size(admin, topic, max_k):
    config_dict = {'max.message.bytes': str(max_k*1024)}
    resource = ConfigResource('topic', topic, config_dict)
    result_dict = admin.alter_configs([resource])
    result_dict[resource].result()

image.png

Add Main Block

Databricks のノートブック上で下記のコードを記述します。

if __name__ == '__main__':

    # Create Admin client
    admin = AdminClient(config)
    topic_name = 'my_topic'
    max_msg_k = 50

    # Create topic if it doesn't exist
    if not topic_exists(admin, topic_name):
        create_topic(admin, topic_name)

    # Check max.message.bytes config and set if needed
    current_max = get_max_size(admin, topic_name)
    if current_max != str(max_msg_k * 1024):
        print(f'Topic, {topic_name} max.message.bytes is {current_max}.')
        set_max_size(admin, topic_name, max_msg_k)

    # Verify config was set 
    new_max = get_max_size(admin, topic_name)
    print(f'Now max.message.bytes for topic {topic_name} is {new_max}')

Test admin.py

前の手順で記述したコードを実行します。私の環境ではエラーとなってしまいました。

KafkaException: KafkaError{code=UNKNOWN_TOPIC_OR_PART,val=3,str="Broker: Unknown topic or partition"}

image.png

topic 作成後に1秒待機することで正常終了しました。

if __name__ == '__main__':

    # Create Admin client
    admin = AdminClient(config)
    topic_name = 'my_topic'
    max_msg_k = 50

    # Create topic if it doesn't exist
    if not topic_exists(admin, topic_name):
        create_topic(admin, topic_name)

    # TOPIC が作成されるまで1秒待機
    time.sleep(1)

    # Check max.message.bytes config and set if needed
    current_max = get_max_size(admin, topic_name)
    if current_max != str(max_msg_k * 1024):
        print(f'Topic, {topic_name} max.message.bytes is {current_max}.')
        set_max_size(admin, topic_name, max_msg_k)

    # Verify config was set 
    new_max = get_max_size(admin, topic_name)
    print(f'Now max.message.bytes for topic {topic_name} is {new_max}')

image.png

Exercise Environment Teardown

本記事で作成したlearn-kafka-python environment を削除します。

image.png

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