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问题：

GCP数据流Kafka（作为Azure事件中心）->大查询

孟嘉歆
2023-03-14

我有一个启用了Kafka的Azure Event Hub，我正试图从Google Cloud的数据流服务连接到它，以将数据流式传输到Google Big Query。我成功地可以使用Kafka CLI与Azure Event Hub交谈。但是，使用GCP，5分钟后，我在GCP数据流作业窗口中收到超时错误。

Azure EH已启用Kafka-

为了设置启用Kafka的事件中心，我遵循此GitHub页面上的详细信息。它让开发人员添加jaas。conf和client\u公共。属性。jaas。conf包括对登录模块的引用以及用户名/密码。带有Kafka的活动中心的用户名是$ConnectionString。密码是从CLI复制的连接字符串。客户端公用。属性包含两个标志：<代码>安全性。协议=SASL\U SSL和SASL。机构=普通。通过配置这些文件，我能够使用Kafka CLI工具和Azure事件中心发送和接收数据。我可以通过Azure事件中心看到从生产者到消费者的数据流。

export KAFKA_OPTS="-Djava.security.auth.login.config=jaas.conf"

(echo -n "1|"; cat message.json | jq . -c) | kafka-conle-producer.sh --topic test-event-hub --broker-list test-eh-namespace.servicebus.windows.net:9093 --producer.config client_common.properties --property "parse.key=true" --property "key.separator=|"

kafka-console-consumer.sh --topic test-event-hub --bootstrap-server test-eh-namespace.servicebus.windows.net:9093 --consumer.config client_common.properties --property "print.key=true"
# prints: 1 { "transaction_time": "2020-07-20 15:14:54", "first_name": "Joe", "last_name": "Smith" }

我为Kafka修改了谷歌的数据流模板-

gcloud dataflow jobs run kafka-test --gcs-location=<removed> --region=us-east1 --worker-zone=us-east4-a --parameters bootstrapServers=test-eh-namespace.servicebus.servicebus.windows.net:9093,inputTopic=test-event-hub,outputTableSpec=project:Kafka_Test.test --service-account-email my-service-account.iam.gserviceaccount.com

# these errors show up in the worker logs
Operation ongoing in step ReadFromKafka/KafkaIO.Read/Read(KafkaUnboundedSource)/DataflowRunner.StreamingUnboundedRead.ReadWithIds for at least 05m00s without outputting or completing in state process at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at org.apache.kafka.common.utils.SystemTime.sleep(SystemTime.java:45) at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher.getTopicMetadata(Fetcher.java:366) at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.partitionsFor(KafkaConsumer.java:1481) at com.google.cloud.teleport.kafka.connector.KafkaUnboundedSource.updatedSpecWithAssignedPartitions(KafkaUnboundedSource.java:85) at com.google.cloud.teleport.kafka.connector.KafkaUnboundedSource.createReader(KafkaUnboundedSource.java:125) at com.google.cloud.teleport.kafka.connector.KafkaUnboundedSource.createReader(KafkaUnboundedSource.java:45) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.WorkerCustomSources$UnboundedReader.iterator(WorkerCustomSources.java:433) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.util.common.worker.ReadOperation.runReadLoop(ReadOperation.java:186) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.util.common.worker.ReadOperation.start(ReadOperation.java:163) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.util.common.worker.MapTaskExecutor.execute(MapTaskExecutor.java:92) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.StreamingDataflowWorker.process(StreamingDataflowWorker.java:1426) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.StreamingDataflowWorker.access$1100(StreamingDataflowWorker.java:163) at org.apache.beam.runners.dataflow.worker.StreamingDataflowWorker$7.run(StreamingDataflowWorker.java:1105) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Execution of work for computation 'S4' on key '0000000000000001' failed with uncaught exception. Work will be retried locally.

# this error shows up in the Job log
Error message from worker: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic metadata

Map<String, Object> props = new HashMap<>();
// azure event hub authentication
props.put("sasl.mechanism", "PLAIN");
props.put("security.protocol", "SASL_SSL")
props.put("sasl.jaas.config", "org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"$ConnectionString\" password=\"<removed>\";");
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

// https://github.com/Azure/azure-event-hubs-for-kafka/blob/master/CONFIGURATION.md
props.put("request.timeout.ms", 60000);
props.put("session.timeout.ms", 15000);
props.put("max.poll.interval.ms", 30000);
props.put("offset.metadata.max.bytes", 1024);
props.put("connections.max.idle.ms", 180000);
props.put("metadata.max.age.ms", 180000);

    PCollectionTuple convertedTableRows =
                pipeline
                        /*
                         * Step #1: Read messages in from Kafka
                         */
                        .apply(
                                "ReadFromKafka",
                                KafkaIO.<String, String>read()
                                        .withConsumerConfigUpdates(ImmutableMap.of(props))
                                        .withBootstrapServers(options.getBootstrapServers())
                                        .withTopics(topicsList)
                                        .withKeyDeserializerAndCoder(
                                                StringDeserializer.class, NullableCoder.of(StringUtf8Coder.of()))
                                        .withValueDeserializerAndCoder(
                                                StringDeserializer.class, NullableCoder.of(StringUtf8Coder.of()))
                                        .withoutMetadata())

                        /*
                         * Step #2: Transform the Kafka Messages into TableRows
                         */
                        .apply("ConvertMessageToTableRow", new MessageToTableRow(options));
  • 是否可以从Apache Beam/Google Cloud Dataflow的Azure EventHub主题进行消费？
  • Kafka到Google Cloud Platform数据流摄取
  • kafka发送到azure事件中心
  • 从Apache Beam（GCP数据流）写入ConFluentCloud

共有1个答案

百里君博
2023-03-14
  1. 配置环境变量
  2. 修改，构建，

此应用程序有一个从GCP数据流模板移植过来的复杂构建过程。构建过程带来了作为依赖项引入的GCP数据流docker映像构建和部署脚本。只需克隆repo即可开始。

  • 安装Google Cloud CLI工具
  • （可选，但如果未完成，则需要从生成/部署命令中删除托管服务ID）托管服务ID
    • 设置GCP托管服务ID
    • 创建静态键
    • 将GCR身份验证助手设置为托管服务ID，以便从本地计算机向GCR进行身份验证

    第一步是设置环境变量，以配置给定应用程序的构建和部署脚本。

    export PROJECT=test-project
export IMAGE_NAME=test-project
export BUCKET_NAME=gs://test-project
export TARGET_GCR_IMAGE=gcr.io/${PROJECT}/${IMAGE_NAME}
export BASE_CONTAINER_IMAGE=gcr.io/dataflow-templates-base/java8-template-launcher-base
export BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION=latest
export TEMPLATE_MODULE=kafka-to-bigquery
export APP_ROOT=/template/${TEMPLATE_MODULE}
export COMMAND_SPEC=${APP_ROOT}/resources/${TEMPLATE_MODULE}-command-spec.json
export TEMPLATE_IMAGE_SPEC=${BUCKET_NAME}/images/${TEMPLATE_MODULE}-image-spec.json

export BOOTSTRAP=<event_grid_name>.servicebus.windows.net:9093
export TOPICS=<event_grid_topic_name>
export OUTPUT_TABLE=test-project:<schema>.test
export AUTHENTICATION_STRING="org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required username=\"\$ConnectionString\" password=\"<EVENT_GRID_TOPIC_APP_SECRET>\";"

    在构建之前，您需要更新/Kafka到bigquery/src/main/java/com/google/cloud/teleport/v2/templates/KafkaToBigQuery。java文件，包含处理身份验证字符串的附加内容：

    public class KafkaToBigQuery {

    public interface Options extends PipelineOptions {

        @Description("Kafka Authentication String")
        @Required
        String getAuthenticationString();

        void setAuthenticationString(String authenticationString);
    }

    public static PipelineResult run(Options options) {

        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put("sasl.mechanism", "PLAIN");
        props.put("security.protocol", "SASL_SSL");
        props.put("sasl.jaas.config", options.getAuthenticationString());

//      https://github.com/Azure/azure-event-hubs-for-kafka/blob/master/CONFIGURATION.md
        props.put("request.timeout.ms", 60000);
        props.put("session.timeout.ms", 15000);
        props.put("max.poll.interval.ms", 30000);
        props.put("offset.metadata.max.bytes", 1024);

        props.put("connections.max.idle.ms", 180000);
        props.put("metadata.max.age.ms", 180000);


        PCollectionTuple convertedTableRows =
                pipeline
                        /*
                         * Step #1: Read messages in from Kafka
                         */
                        .apply(
                                "ReadFromKafka",
                                KafkaIO.<String, String>read()
                                        .withConsumerConfigUpdates(props)
                                        .withBootstrapServers(options.getBootstrapServers())
                                        .withTopics(topicsList)
                                        .withKeyDeserializerAndCoder(
                                                StringDeserializer.class, NullableCoder.of(StringUtf8Coder.of()))
                                        .withValueDeserializerAndCoder(
                                                StringDeserializer.class, NullableCoder.of(StringUtf8Coder.of()))
                                        .withoutMetadata())

    }
}

    一旦您设置了项目并更改了文件，下一个阶段就是构建docker图像以上载到Google的容器注册中心。此命令还将构建与其他Google服务交互的通用文件。如果构建成功，容器将被推送到Google容器注册中心（GCR）。您可以从GCR部署到Google数据流中。

    mvn clean package -Dimage=${TARGET_GCR_IMAGE} \
    -Dbase-container-image=${BASE_CONTAINER_IMAGE} \
    -Dbase-container-image.version=${BASE_CONTAINER_IMAGE_VERSION} \
    -Dapp-root=${APP_ROOT} \
    -Dcommand-spec=${COMMAND_SPEC} \
    -am -pl ${TEMPLATE_MODULE}

    在数据流中启动项目之前，数据流运行程序需要一个Flex模板来知道如何执行项目。Flex模板是一个JSON元数据文件，其中包含构建GCP数据流应用程序的参数和说明。Flex模板必须上传到Google Cloud Storage（GCS）到环境变量设置的相应存储桶名称。此步骤必须匹配此环境变量TEMPLATE_IMAGE_SPEC=${BUCKET_NAME}/image/${TEMPLATE_MODULE}-image-spec.json。

    {
  "image": "gcr.io/<my-project-url>:latest",
  "metadata": {
    "name": "Streaming data generator",
    "description": "Generates Synthetic data as per user specified schema at a fixed QPS and writes to Sink of user choice.",
    "parameters": [
      {
        "name": "authenticationString",
        "label": "Kafka Event Hub Authentication String",
        "helpText": "The authentication string for the Azure Event Hub",
        "is_optional": false,
        "regexes": [
          ".+"
        ],
        "paramType": "TEXT"
      },
      {
        "name": "bootstrapServers",
        "label": "Kafka Broker IP",
        "helpText": "The Kafka broker IP",
        "is_optional": false,
        "regexes": [
          ".+"
        ],
        "paramType": "TEXT"
      },
      {
        "name": "inputTopics",
        "label": "PubSub Topic name",
        "helpText": "The name of the topic to which the pipeline should publish data. For example, projects/<project-id>/topics/<topic-name> - should match the Event Grid Topic",
        "is_optional": false,
        "regexes": [
          ".+"
        ],
        "paramType": "PUBSUB_TOPIC"
      },
      {
        "name": "outputTableSpec",
        "label": "Output BigQuery table",
        "helpText": "Output BigQuery table. For example, <project>:<dataset>.<table_name>. Mandatory when sinkType is BIGQUERY.",
        "isOptional": false,
        "regexes": [
          ".+:.+\\..+"
        ],
        "paramType": "TEXT"
      },
      {
        "name": "outputDeadletterTable",
        "label": "Output Deadletter table",
        "helpText": "Output Deadletter table. For example, <project>:<dataset>.<table_name>",
        "isOptional": true,
        "regexes": [
          ".+:.+\\..+"
        ],
        "paramType": "TEXT"
      }
    ]
  },
  "sdk_info": {
    "language": "JAVA"
  }
}

    将图像上载到GCP并上载Flex模板后，即可启动数据流应用程序。这些参数必须与Flex模板元数据部分中包含的参数匹配。

    export JOB_NAME="${TEMPLATE_MODULE}-`date +%Y%m%d-%H%M%S-%N`"
gcloud beta dataflow flex-template run ${JOB_NAME} \
        --project=${PROJECT} --region=us-east1 \
        --template-file-gcs-location=${TEMPLATE_IMAGE_SPEC} \
        --parameters ^~^outputTableSpec=${OUTPUT_TABLE}~inputTopics=${TOPICS}~bootstrapServers=${BOOTSTRAP}~authenticationString="${AUTHENTICATION_STRING}" \
        --verbosity=info \
        --service-account-email=<service_account_to_execute_service>

    运行此命令后，请检查GCP云控制台以查看状态。此时，数据流作业应该能够成功地从Azure事件网格中提取消息并将其插入到Google Big Query中。

    GCP repo假设Google大查询/数据流将动态地使表具有正确的行，但我发现这是一个问题。解决方法是在运行数据流作业之前在Google Big Query中创建模式。

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