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Yan.ts
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Observabilidade com kafka connect e elasticsearch

Kafka connect

O kafka connect é um serviço do kafka que serve para pegar dados de um serviço e jogar para um outro.

Por exemplo pegar os dados do meu banco de dados e passar para um arquivo txt, ou para um elastic search ou algo desse tipo

O kafka connect é um cluster com diversas maquinas que realizam essas tarefas, essas maquinas são chamadas de worker sendo que cada worker pode lidar com mais de uma tarefa.

Dashboard do kafka

Irei deixar o yml do compose no final do post. Mas uma coisa q ele faz é colocar o control center da confluent na porta 9021 e é isso q vamos abrir.

No menu lateral do dashboard tem a opção de connectors onde ele mostra todos os clusters do kafka connect conectados atualmente, de inicio não vai ter nenhum, ainda temos que fazer essa conexão, quando subir o docker-compose vai perceber que ele vai criar duas pastas no seu diretório atual data e es01 essas pastas vão ser usadas para manter as configurações. Porem além delas também vamos criar uma pasta connectors com um arquivo elasticsearch.properties, nesse arquivo vamos definir algumas configurações como o nome do desse conector, a classe dele, os tópicos que esse conector vai ouvir, a url de conexão, o tipo dos documentos e o conversor de valores para que os dados cheguem como json

name=elasticsearch-sink
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
topics=route.new-direction,route.new-position
connection.url=http://es01:9200
type.name=_doc
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter.schemas.enable=false
schema.ignore=true
key.ignore=true
transforms=InsertField
transforms.InsertField.type=org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value
transforms.InsertField.timestamp.field=timestamp
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Com esse arquivo criado podemos voltar ao dashboard na parte de conectores e adicionar um novo conector fazendo o upload dele. Se tudo der certo (caso algo dê errado escrevi o que aconteceu de errado comigo e como solucionei no final do post) na parte de connectors ele vai exibir um connector como running

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Se formos agora no Kibana, que está na porta 5601 podemos abrir o menu lateral e ir em Stack Management Image description

Nessa pagina temos o Index Management que vai nos mostrar já os dois tópicos que selecionamos pra ele escutar. E temos também o Index Patterns.
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Onde vamos criar um novo index-patern com base nos nossos tópicos, se eles já tiverem recebido uma mensagem com o kibana rodando quando criarmos o pattern ele já vai vai vir com os campos desse tópico

Image description

Agora se formos no menu lateral do kibana e clickar na parte de analytics ele já vai passar a mostrar todas as mensagem que recebemos em cada tópico

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Adicionando os tipos dos campos

Para ficar com os index melhor formatados apaguei os que foram gerados automaticamente e fui na parte de devTools do menu do kibana, lá escrevi os seguintes comandos.

PUT route.new-position
{
  "mappings": {
   "properties": {
      "clientId": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "routeId": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "finished": {
        "type": "boolean"
      },
      "position": {
        "type": "geo_point"
      }
    }
  } 
}

PUT route.new-direction
{
  "mappings": {
   "properties": {
      "clientId": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "routeId": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  } 
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Agora o position vai ser lido como uma localização ao invés de numero como estava antes e podemos visualizar ele no mapa

Image description

clickando em visualize vamos para o mapa onde podemos visualizar esses positions no mapa

Image description

Criando visualizações

Na opção de visualizações vamos criar uma nova visualização do tipo Lens

Image description

Dentro da parte de visualizações podemos adicionar os dados que queremos e exibir-los da forma desejada
Image description

Então por exemplo, coloquei o contador de records do tópico new-direction, mudei seu tipo para métrica e coloquei o nome de corridas e então salvei.

Criei também a visualização de mapa e por fim criei um dashboard com todas essas informações

Image description

Docker-compose

Aqui o docker compose que usei para aprender, lembre de trocar o ip para o seu próprio, caso não saiba qual o ip pode rodar esse comando
docker run -it --rm alpine nslookup host.docker.internal que o docker te informa qual o ip

version: "3"

services:  

  zookeeper:
    image: confluentinc/cp-zookeeper:latest
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"

  kafka:
    image: confluentinc/cp-kafka:latest
    depends_on:
      - zookeeper
    ports:
      - "9092:9092"
      - "9094:9094"
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNAL
      KAFKA_LISTENERS: INTERNAL://:9092,OUTSIDE://:9094
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka:9092,OUTSIDE://host.docker.internal:9094
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,OUTSIDE:PLAINTEXT
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"

  kafka-topics-generator:
    image: confluentinc/cp-kafka:latest
    depends_on:
      - kafka
    command: >
      bash -c
        "sleep 5s &&
        kafka-topics --create --topic=route.new-direction --if-not-exists --bootstrap-server=kafka:9092 &&
        kafka-topics --create --topic=route.new-position --if-not-exists --bootstrap-server=kafka:9092"

  control-center:
    image: confluentinc/cp-enterprise-control-center:6.0.1
    hostname: control-center
    depends_on:
      - kafka
    ports:
      - "9021:9021"
    environment:
      CONTROL_CENTER_BOOTSTRAP_SERVERS: 'kafka:9092'
      CONTROL_CENTER_REPLICATION_FACTOR: 1
      CONTROL_CENTER_CONNECT_CLUSTER: http://kafka-connect:8083
      PORT: 9021
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"

  kafka-connect:
    image: confluentinc/cp-kafka-connect-base:6.0.0
    container_name: kafka-connect
    depends_on:
      - zookeeper
      - kafka
    ports:
      - 8083:8083
    environment:
      CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS: "kafka:9092"
      CONNECT_REST_PORT: 8083
      CONNECT_GROUP_ID: kafka-connect
      CONNECT_CONFIG_STORAGE_TOPIC: _connect-configs
      CONNECT_OFFSET_STORAGE_TOPIC: _connect-offsets
      CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC: _connect-status
      CONNECT_KEY_CONVERTER: org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
      CONNECT_VALUE_CONVERTER: org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
      CONNECT_INTERNAL_KEY_CONVERTER: "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
      CONNECT_INTERNAL_VALUE_CONVERTER: "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
      CONNECT_REST_ADVERTISED_HOST_NAME: "kafka-connect"
      CONNECT_LOG4J_ROOT_LOGLEVEL: "INFO"
      CONNECT_LOG4J_LOGGERS: "org.apache.kafka.connect.runtime.rest=WARN,org.reflections=ERROR"
      CONNECT_LOG4J_APPENDER_STDOUT_LAYOUT_CONVERSIONPATTERN: "[%d] %p %X{connector.context}%m (%c:%L)%n"
      CONNECT_CONFIG_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
      CONNECT_OFFSET_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
      CONNECT_STATUS_STORAGE_REPLICATION_FACTOR: "1"
      # # Optional settings to include to support Confluent Control Center
      #   CONNECT_PRODUCER_INTERCEPTOR_CLASSES: "io.confluent.monitoring.clients.interceptor.MonitoringProducerInterceptor"
      #   CONNECT_CONSUMER_INTERCEPTOR_CLASSES: "io.confluent.monitoring.clients.interceptor.MonitoringConsumerInterceptor"
      #  ---------------
      CONNECT_PLUGIN_PATH: /usr/share/java,/usr/share/confluent-hub-components,/data/connect-jars
    # If you want to use the Confluent Hub installer to d/l component, but make them available
    # when running this offline, spin up the stack once and then run :
    #   docker cp kafka-connect:/usr/share/confluent-hub-components ./data/connect-jars
    volumes:
      - $PWD/data:/data
    # In the command section, $ are replaced with $$ to avoid the error 'Invalid interpolation format for "command" option'
    command:
      - bash
      - -c
      - |
        echo "Installing Connector"
        confluent-hub install --no-prompt confluentinc/kafka-connect-elasticsearch:10.0.1
        #
        echo "Launching Kafka Connect worker"
        /etc/confluent/docker/run &
        #
        sleep infinity
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"

  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.11.2
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - cluster.initial_master_nodes=es01
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - ./es01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.11.2
    container_name: kib01
    ports:
      - 5601:5601
    environment:
      ELASTICSEARCH_URL: http://es01:9200
      ELASTICSEARCH_HOSTS: '["http://es01:9200"]'
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:192.168.65.2"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

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