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Kafka Sink

guilhermegarcia86
Originally published at programadev.com.br ・6 min read

Introdução

No último artigo foi mostrado como é possível a partir de uma fonte de dados externa, alimentar um tópico do Kafka através do Kafka Source. Agora será visto como podemos fazer a operação inversa onde as informações de um tópico alimentarão uma fonte de dados externa através do Kafka Sink, nesse exemplo será usado o banco de dados não relacional MongoDB.

Kafka Sink

Como foi visto no artigo passado o Kafka Source é uma ferramenta open source criado pela Apache, essa ferramenta facilita a comunicação em sistemas externos ao Kafka, com isso conseguimos trazer dados de fontes externas e o oposto também pode ocorrer graças ao Kafka Sink, que realiza essa operação de sink (escoar) para sistemas externos.

Data Mountaineer

O Data Mountaineer é uma empresa com foco em BigData e streaming de dados que se juntou com a Landoop e fornece o connector que se liga ao Kafka Connect e realiza a operação de Sink que nesse caso será com o MongoDB.

Projeto

O projeto consistirá na configuração de um connector que irá receber mensagens de um tópico do Kafka e irá salvar essas informações no MongoDB, também será criado um projeto Java que estará conectado ao banco de dados e irá expor via API REST os dados para consulta.

Focando na parte que será apresentada temos um desenho do fluxo:

Imagem Fluxo De Dados MySQL para Mongo

Onde podemos ver de forma resumida o fluxo de dados que começa com o banco de dados MySQL, onde as alterações são capturadas pelo Debezium e através do Kafka Connect são enviadas ao broker do Kafka e também via Kafka Connect os dados são consumidos de um tópico e enviados ao Data Mountaineer e serão inseridos no MongoDB.

Adicionando o Mongo ao Docker Compose

É necessário adicionar o MongoDB ao docker-compose como abaixo:

  mongo:
    image: mongo
    container_name: mongo
    depends_on: 
    - kafka-cluster    
    ports:
      - 27017:27017
    networks: 
      - kafka-network
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Acessando o MongoDB

Vamos acessar o MongoDB via terminal:

docker exec -it mongo mongo
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E vamos acessar a collection taxpayer:

use taxpayer
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Configurando Kafka Sink

Para configurar o Kafka Sink basta acessar novamente o dashboard, através da imagem landoop/kafka-lenses-dev e clicar em Connectors no lado esquerdo e depois no botão New Connector.

Imagem Dashboard Novo Connector

Será exibida a tela com os conectores disponíveis e entre eles o conector do MongoDB basta clicar nele que será aberta a tela para inserir as configurações.

Imagem Dashboard Mongo Connector

Nessa tela iremos inserir as seguintes configurações:

connector.class=com.datamountaineer.streamreactor.connect.mongodb.sink.MongoSinkConnector
connect.mongo.kcql=UPSERT INTO taxpayer SELECT after FROM irs-conn.decider.complaint_taxpayer PK after.document;UPSERT INTO taxpayer SELECT after FROM irs-conn.decider.defaulted_taxpayer PK after.document
connect.mongo.connection=mongodb://mongo:27017
tasks.max=2
topics=irs-conn.decider.complaint_taxpayer,irs-conn.decider.defaulted_taxpayer
name=mongo
connect.mongo.db=taxpayer
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Vamos bater ponto a ponto essa configuração:

  • name: Nome da conexão.
  • connector.class: É a classe que é carregada para fazer a conexão com o MongoDB.
  • connect.mongo.connection: URI de conexão com o banco de dados.
  • connect.mongo.db: Nome da collection no Mongo.
  • tasks.max Máximo de tasks para essa conexão.
  • topics: Aqui deve ser informado quais são os tópicos que serão "escutados" pelo Kafka Connect para delegar ao Data Mountaineer
  • connect.mongo.kcql: KCQL é como diz documentação, SQL for Kafka Connect, não é algo incomum a própria Confluent possui algo similar que é o kSQL que nada mais é do que uma forma de simplificar a manipulação de dados e streams através de queries SQL. Como no nosso exemplo iremos capturar dados de dois tópicos precisamos criar duas queries para fazer UPSERT no MongoDB.

Após clicar em Create Connector a nova conexão deve ser listada como mostrado abaixo:

Imagem Dashboard Connector Criado

Monitorando o MongoDB

Agora podemos realizar alterações no MySQL e elas serão enviadas para os tópicos correspondentes e serão capturadas pelo Kafka Sink e enviadas ao MongoDB:

> db.taxpayer.find().pretty()
{
        "_id" : "890.955.180-19",
        "after" : {
                "document" : "890.955.180-19",
                "email" : "teste@teste.com",
                "name" : "Sandra Nair Sueli Ribeiro",
                "status" : "DEFAULTED"
        }
}
{
        "_id" : "869.097.474-10",
        "after" : {
                "document" : "869.097.474-10",
                "email" : "fake@fake.com.br",
                "name" : "Joao Alface",
                "status" : "COMPLAINT"
        }
}
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Projeto Java

Para iniciar o projeto foi utilizado o Spring Initializr onde foi adicionado as dependências de Web, Lombok e Spring Data Mongo.

Iniciando pelo domínio dessa aplicação temos a Taxpayer:

@Data
@Builder
public class Taxpayer {

    private String document;
    private String email;
    private String name;
    private String status;

}
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E nos casos de uso dessa aplicação queremos que seja possível buscar os Taxpayers pelo número de documento, email e listar todos. Para isso foi criado a classe SearchTaxpayer:

@Component
public class SearchTaxpayer {

    private final TaxpayerRepository taxpayerRepository;

    @Autowired
    public SearchTaxpayer(TaxpayerRepository taxpayerRepository){
        this.taxpayerRepository = taxpayerRepository;
    }

    public Taxpayer searchByEmail(String email){
        final Optional<Taxpayer> optionalTaxpayer = taxpayerRepository.findByEmail(email);

        if(!optionalTaxpayer.isPresent()){
            throw new TaxpayerNotFoundException("Taxpayer not found");
        }

        return optionalTaxpayer.get();
    }

    public Taxpayer searchByDocument(String document){
        final Optional<Taxpayer> optionalTaxpayer = taxpayerRepository.findByDocument(document);

        if(!optionalTaxpayer.isPresent()){
            throw new TaxpayerNotFoundException("Taxpayer not found");
        }

        return optionalTaxpayer.get();
    }

    public List<Taxpayer> findAll(){
        return taxpayerRepository.findAll().get();
    }
}
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Para ela funcionar é necessário criar a classe TaxpayerRepository que nada mais é que a interface que servirá como port no conceito de ports and adapters:

public interface TaxpayerRepository {

    Optional<Taxpayer> findByEmail(String email);

    Optional<Taxpayer> findByDocument(String document);

    Optional<List<Taxpayer>> findAll();
}
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E agora criamos o nosso Adapter para ele, mas primeiro faremos as configurações que o MongoDB necessita, primeiro criando a nossa entidade de banco de dados:

@Data
@Document(collection = "taxpayer")
public class TaxpayerEntity {

    @Id
    private String id;

    private After after;
}
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@Data
public class After {

    private String document;
    private String email;
    private String name;
    private String status;

}
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Como estamos usando Spring Data o trabalho é muito simplificado bastando criar uma interface que estenda de MongoRepository:

public interface MongoTaxpayerRepository extends MongoRepository<TaxpayerEntity, String> {

    Optional<TaxpayerEntity> findByAfter_Email(String email);

    Optional<TaxpayerEntity> findByAfter_Document(String document);
}
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Agora criamos o Adapter implementando a TaxpayerRepository:

@Component
public class MongoTaxpayer implements TaxpayerRepository {

    private final MongoTaxpayerRepository mongoTaxpayerRepository;

    @Autowired
    public MongoTaxpayer(MongoTaxpayerRepository mongoTaxpayerRepository){
        this.mongoTaxpayerRepository = mongoTaxpayerRepository;
    }

    @Override
    public Optional<Taxpayer> findByEmail(String email) {

        final Optional<TaxpayerEntity> optionalTaxpayerEntity = mongoTaxpayerRepository.findByAfter_Email(email);

        if(!optionalTaxpayerEntity.isPresent()){
            return Optional.empty();
        }

        final After after = optionalTaxpayerEntity.get().getAfter();

        return Optional.of(Taxpayer.builder().name(after.getName()).document(after.getDocument()).email(after.getEmail()).status(after.getStatus()).build());
    }

    @Override
    public Optional<Taxpayer> findByDocument(String document) {

        final Optional<TaxpayerEntity> optionalTaxpayerEntity = mongoTaxpayerRepository.findByAfter_Document(document);

        if(!optionalTaxpayerEntity.isPresent()){
            return Optional.empty();
        }

        final After after = optionalTaxpayerEntity.get().getAfter();

        return Optional.of(Taxpayer.builder().name(after.getName()).document(after.getDocument()).email(after.getEmail()).status(after.getStatus()).build());
    }

    @Override
    public Optional<List<Taxpayer>> findAll() {

        final List<TaxpayerEntity> taxpayerEntityList = mongoTaxpayerRepository.findAll();

        if(null == taxpayerEntityList || taxpayerEntityList.isEmpty()){
            return Optional.empty();
        }

        final List<Taxpayer> taxpayerList = taxpayerEntityList.stream().map(taxpayerEntity -> {
            final After after = taxpayerEntity.getAfter();

            return Taxpayer.builder().name(after.getName()).document(after.getDocument()).email(after.getEmail()).status(after.getStatus()).build();
        }).collect(Collectors.toList());

        return Optional.of(taxpayerList);
    }
}
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Com o adaptador criado vamos criar o controller que irá receber as requisições REST e delegar para a classe SearchTaxpayer:

@RestController
@RequestMapping("/taxpayer")
public class TaxpayerController {

    @Autowired
    private SearchTaxpayer searchTaxpayer;

    @GetMapping
    public ResponseEntity<List<Taxpayer>> getAllTaxpayers(){
        return ResponseEntity.ok(searchTaxpayer.findAll());
    }

    @GetMapping("document")
    public ResponseEntity<Taxpayer> getTaxpayerByDocument(@RequestParam("document") String document){
        return ResponseEntity.ok(searchTaxpayer.searchByDocument(document));
    }

    @GetMapping("email")
    public ResponseEntity<Taxpayer> getTaxpayerByEmail(@RequestParam("email") String email){
        return ResponseEntity.ok(searchTaxpayer.searchByEmail(email));
    }

}
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Após subir a aplicação e fazendo uma requisição para url


 teremos como resultado:



```json
[
    {
        "document": "890.955.180-19",
        "email": "teste@teste.com",
        "name": "Sandra Nair Sueli Ribeiro",
        "status": "DEFAULTED"
    },
    {
        "document": "1234567890",
        "email": "fake@fake.com.br",
        "name": "Joao Alface",
        "status": "COMPLAINT"
    }
]
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Conclusão

Aqui vimos a outra ponta do Kafka Connect, o Kafka Sink e foi apresentado um exemplo prático de como podemos ter bases ou até mesmo aplicações que podem receber dados através de streams com as ferramentas que o Kafka disponibiliza.

Código fonte

O código do projeto está no GitHub

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