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Kafka Streams

Neste tutorial vamos aprender a usar o Avro e o Kafka Streams.

Avro é um sistema de serialização de dados que usa o formato JSON para definir schemas. Usamos ele para trafegar em um formato binário dados serializados.

O Kafka suporta o tráfego de dados no formato chave-valor, onde o valor pode assumir qualquer tipo primitivo. Usamos então o Avro para binarizar objetos mais comeplexos. O Avro pode ainda ser usado para fazer chamadas RPC (Remote Procedure Calls).

Vamos falar sobre os seguintes arquivos:

Antes de qualquer coisa

O ideial é sempre que vamos comecar um novo exemplo fechar e iniciar novamente os serviços que descrevemos no docker-compose.yml. Não é obrigatório, mas por segurança para garantir que estamos começando um novo exemplo com o ambiente limpo.

Transform Stream

Nosso objetivo é consumir objetos Avro no formato {"id": 1, "title": "LGPD NA PRÁTICA::Lauro Gripa", "type": "palestra"} a partir do tópico input_events e emitir objetos Avro no formato {"id": 1, "title": "Lgpd Na Prática", "author":"Lauro Gripa", "type": "palestra"} no tópico transformed_events. Precisamos implementar src/main/avro/transformed_event.avsc e src/main/java/codecon/CodeconTransformStream.java.

Para compilar:

./gradlew shadowJarTransformStream

Execute a aplicação com o comando:

./gradlew runTransformStream

Para testas, execute o console do Producer com suporte ao Schema Avro:

docker exec -i schema-registry /usr/bin/kafka-avro-console-producer --topic input_events --broker-list broker:9092 --property value.schema="$(< src/main/avro/event.avsc)"

Envie alguns dados de teste no formato esperado:

{"id": 1, "title": "ARQUITETURA EVENT-DRIVEN COM APACHE KAFKA::Alan R. Fachini", "type": "workshop"}
{"id": 2, "title": "OPEN SOURCE: PERCA O MEDO, FAÇA HOJE MESMO::Juliemar Berri", "type": "palestra"}
{"id": 3, "title": "LGPD NA PRÁTICA::Lauro Gripa", "type": "palestra"}
{"id": 4, "title": "APIS RÁPIDAS COM GRPC::Julio Monteiro", "type": "palestra"}

E veja eles saindo do outro lado no Consumer:

docker exec -it schema-registry /usr/bin/kafka-avro-console-consumer --topic transformed_events --bootstrap-server broker:9092 --from-beginning

Average Stream

Nosso objetivo é consumir objetos Avro no formato {"event_id": 1,"rating": 10} a partir do tópico ratings e emitir o valor da média dos ratings para um event_id no tópico rating_averages sem serialiação Avro. A chave deve ser Long e o valor deve ser Double. Precisamos implementar src/main/java/codecon/CodeconAverageStream.java.

Para implementar, precisamos fazer o seguinte:

  1. Agrupar (group by) os ratings pela chave (event_id);
  2. Calcular o total de um evento com mesmo event_id que chegou no stream, e a média de rating para esse event_id. Podemos fazer isso usando .aggregate e seriallizando os valores intermedirários em um objeto Avro CountAndSum.;
  3. Materializar o objeto em uma KTable para guardar o estado local;
  4. Calcular a média;
  5. Publicar para um Stream.

Para compilar:

gradle shadowJarAverageStream

Para executar a aplicação:

gradle runAverageStream

Então abra um console do Consumer para o tópico rating-average onde a aplicação irá publicar os eventos:

docker exec -it broker /usr/bin/kafka-console-consumer --topic rating_averages --bootstrap-server broker:9092 \
  --property "print.key=true"\
  --property "key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer" \
  --property "value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.DoubleDeserializer" \
  --from-beginning

E abra um console do Producer para enviar dados para o tópico ratings de onde a aplicação irá receber os eventos:

docker exec -i schema-registry /usr/bin/kafka-avro-console-producer --topic ratings --broker-list broker:9092\
  --property "parse.key=false"\
  --property "key.separator=:"\
  --property value.schema="$(< src/main/avro/rating.avsc)"

E envie alguns dados de exemplo:

{"event_id": 1,"rating": 10}
{"event_id": 2,"rating": 5}
{"event_id": 3,"rating": 5}
{"event_id": 4,"rating": 9}

{"event_id": 1,"rating": 9}
{"event_id": 2,"rating": 4}
{"event_id": 3,"rating": 3}
{"event_id": 4,"rating": 7}