Проект инженерии данных с DAG Airflow «от и до». Часть 1

Проект инженерии данных с DAG Airflow «от и до». Часть 1

https://t.me/ai_machinelearning_big_data

Инструментарий

  • Apache Airflow
  • Apache Kafka
  • Cassandra
  • MongoDB
  • Docker
  • Apache Zookeeper
  • EmailOperator
  • SlackWebhookOperator

Обзор

Сделаем конвейер данных, целиком оркестрируемый в Airflow. Сначала создадим тему Kafka, затем отправим сообщения, в которых в качестве записей содержатся электронная почта и одноразовый пароль OTP. Таким образом проиллюстрируем потоковую передачу данных в тему Kafka.

Далее получим эти данные из темы Kafka, вставим их в таблицу Cassandra и в коллекцию MongoDB и проверим наличие в них корректных данных. Если таковые имеются, отправим письмо на электронную почту и сообщение в Slack с адресом почты и одноразовым паролем OTP.

Это реальный проект валидации электронной почты. Отправку в тему Kafka потоковых записей, включая данные электронной почты и одноразового пароля OTP, проиллюстрируем с отправителем Kafka. Наличие почты и пароля определим с помощью получателя Kafka и проверки данных.

Службы как контейнеры Docker

Сначала создаем Dockerfile, для запуска всех служб как контейнеров Docker берем официальный образ Airflow и устанавливаем все необходимые библиотеки и пакеты в контейнер Airflow:

# В качестве базового образа берем «Apache Airflow 2.7.1»
FROM apache/airflow:2.7.1

# Переключаемся на пользователя «airflow»
USER airflow

# Устанавливаем «pip»
RUN curl -O 'https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py' && \
    python3 get-pip.py --user

# Устанавливаем библиотеки из «requirements.txt»
COPY requirements.txt /requirements.txt
RUN pip install --user -r /requirements.txt

В этом файле Dockerfile устанавливаются команда pip и, чтобы не получить потом ошибку импорта, все необходимые библиотеки файла requirements.txt. С помощью Dockerfile создается контейнер install-requirements.

Затем, следуя инструкциям, получаем файл docker-compose.yaml локально и меняем его перед запуском служб. В разделе служб добавляем такой контейнер:

install-requirements:
    <<: *airflow-common
    container_name: install-requirements
    build:
      context: .
    volumes:
      - ./requirements.txt:/requirements.txt
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    networks:
      - cassandra-kafka

Этим контейнером установятся все необходимые зависимости внутри контейнера Airflow. Теперь в разделе x-airflow-common добавляем параметры:

#Задаем время перезагрузки 30 сек. вместо 5 мин. по умолчанию
AIRFLOW__SCHEDULER__DAG_DIR_LIST_INTERVAL: 30
# Параметры ниже нужны для корректного использования «EmailOperator». Пояснения — во второй части.
AIRFLOW__SMTP__SMTP_HOST: 'smtp.gmail.com' 
AIRFLOW__SMTP__SMTP_MAIL_FROM: 'sample_email@my_email.com' 
AIRFLOW__SMTP__SMTP_USER: 'sample_email@my_email.com' 
AIRFLOW__SMTP__SMTP_PASSWORD: 'your_password' 
AIRFLOW__SMTP__SMTP_PORT: '587'

С одним файлом docker-compose.yaml будет проще, добавим в него и другие службы, все они запустятся одной командой:

zoo1:
    image: confluentinc/cp-zookeeper:7.3.2
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
    environment:
      ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
      ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1
      ZOOKEEPER_SERVERS: zoo1:2888:3888
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  kafka1:
    image: confluentinc/cp-kafka:7.3.2
    container_name: kafka1
    ports:
      - "9092:9092"
      - "29092:29092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka1:19092,EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9092,DOCKER://host.docker.internal:29092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,DOCKER:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNAL
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
      KAFKA_AUTHORIZER_CLASS_NAME: kafka.security.authorizer.AclAuthorizer
      KAFKA_ALLOW_EVERYONE_IF_NO_ACL_FOUND: "true"
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  kafka2:
    image: confluentinc/cp-kafka:7.3.2
    container_name: kafka2
    ports:
      - "9093:9093"
      - "29093:29093"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka2:19093,EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9093,DOCKER://host.docker.internal:29093
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,DOCKER:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNAL
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
      KAFKA_BROKER_ID: 2
      KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
      KAFKA_AUTHORIZER_CLASS_NAME: kafka.security.authorizer.AclAuthorizer
      KAFKA_ALLOW_EVERYONE_IF_NO_ACL_FOUND: "true"
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  kafka3:
    image: confluentinc/cp-kafka:7.3.2
    container_name: kafka3
    ports:
      - "9094:9094"
      - "29094:29094"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: INTERNAL://kafka3:19094,EXTERNAL://${DOCKER_HOST_IP:-127.0.0.1}:9094,DOCKER://host.docker.internal:29094
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,DOCKER:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: INTERNAL
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: "zoo1:2181"
      KAFKA_BROKER_ID: 3
      KAFKA_LOG4J_LOGGERS: "kafka.controller=INFO,kafka.producer.async.DefaultEventHandler=INFO,state.change.logger=INFO"
      KAFKA_AUTHORIZER_CLASS_NAME: kafka.security.authorizer.AclAuthorizer
      KAFKA_ALLOW_EVERYONE_IF_NO_ACL_FOUND: "true"
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  kafka-connect:
    image: confluentinc/cp-kafka-connect:7.3.2
    container_name: kafka-connect
    ports:
      - "8083:8083"
    environment:
      CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS: kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094
      CONNECT_REST_PORT: 8083
      CONNECT_GROUP_ID: compose-connect-group
      CONNECT_CONFIG_STORAGE_TOPIC: compose-connect-configs
      CONNECT_OFFSET_STORAGE_TOPIC: compose-connect-offsets
      CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC: compose-connect-status
      CONNECT_KEY_CONVERTER: org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
      CONNECT_VALUE_CONVERTER: org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
      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_PLUGIN_PATH: '/usr/share/java,/usr/share/confluent-hub-components'
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  schema-registry:
    image: confluentinc/cp-schema-registry:7.3.2
    container_name: schema-registry
    ports:
      - "8081:8081"
    environment:
      SCHEMA_REGISTRY_KAFKASTORE_BOOTSTRAP_SERVERS: kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094
      SCHEMA_REGISTRY_HOST_NAME: schema-registry
      SCHEMA_REGISTRY_LISTENERS: http://0.0.0.0:8081
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka

  kafka-ui:
    container_name: kafka-ui
    image: provectuslabs/kafka-ui:latest
    ports:
      - 8888:8080
    depends_on:
      - kafka1
      - kafka2
      - kafka3
      - schema-registry
      - kafka-connect
    environment:
      KAFKA_CLUSTERS_0_NAME: local
      KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS: PLAINTEXT://kafka1:19092,PLAINTEXT_HOST://kafka1:19092
      KAFKA_CLUSTERS_0_SCHEMAREGISTRY: http://schema-registry:8081
      KAFKA_CLUSTERS_0_KAFKACONNECT_0_NAME: connect
      KAFKA_CLUSTERS_0_KAFKACONNECT_0_ADDRESS: http://kafka-connect:8083
      DYNAMIC_CONFIG_ENABLED: 'true'
    networks:
      - kafka-network
      - cassandra-kafka
  
  cassandra:
    image: cassandra:latest
    container_name: cassandra
    hostname: cassandra
    ports:
      - 9042:9042
    environment:
      - MAX_HEAP_SIZE=512M
      - HEAP_NEWSIZE=100M
      - CASSANDRA_USERNAME=cassandra
      - CASSANDRA_PASSWORD=cassandra
    volumes:
      - ./:/home
      - cassandra-data:/var/lib/cassandra
    networks:
      - cassandra-kafka
  
  mongo:
    image: mongo
    container_name: mongo
    restart: always
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: root
    networks:
      - cassandra-kafka

  mongo-express:
    image: mongo-express
    container_name: mongo-express
    restart: always
    ports:
      - 8082:8081
    environment:
      ME_CONFIG_MONGODB_ADMINUSERNAME: root
      ME_CONFIG_MONGODB_ADMINPASSWORD: root
      ME_CONFIG_MONGODB_URL: mongodb://root:root@mongo:27017/
    networks:
      - cassandra-kafka

volumes:
  cassandra-data:
  postgres-db-volume:

networks:
  kafka-network:
    driver: bridge
  cassandra-kafka:
    external: true

Дополнительные службы:

  • Kafka;
  • Zookeeper;
  • MongoDB;
  • Cassandra;
  • Kafka UI;
  • Mongo Express.

Для всех служб добавляем внешнюю сеть cassandra-kafka:

docker network create cassandra-kafka

Добавив новые службы и параметры в стандартный Airflow docker-compose, запускаем контейнеры. Этой командой инициируем Airflow:

docker compose up airflow-init

Затем запускаем все службы:

docker compose up -d --build

Этой командой создается контейнер на основе Dockerfile и запускаются все остальные службы. Следуя инструкциям выше, получим каталог dags, в который поместим все скрипты, в том числе сам скрипт DAG. Все такие скрипты — это задачи Airflow DAG.

Создание темы Kafka

Создаем тему Kafka. Если она уже имеется, в скрипте возвращается соответственный результат:

from confluent_kafka.admin import AdminClient, NewTopic
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

admin_config = {
    'bootstrap.servers': 'kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094',
    'client.id': 'kafka_admin_client'
}

admin_client = AdminClient(admin_config)

def kafka_create_topic_main():
    """Checks if the topic email_topic exists or not. If not, create the topic."""
    topic_name = 'email_topic'

    existing_topics = admin_client.list_topics().topics
    if topic_name in existing_topics:
        return "Exists"
    
    # Создаем новую тему
    new_topic = NewTopic(topic_name, num_partitions=1, replication_factor=3)
    admin_client.create_topics([new_topic])
    return "Created"


if __name__ == "__main__":
    result = kafka_create_topic_main()
    logger.info(result)

Используем серверы начальной загрузки, определенные в файле docker-compose, а client.id определяем как угодно. Если тема уже имеется, скриптом возвращается “Exists”, если создана только что —  “Created”. Воспользуемся этой информацией во второй части при создании BranchPythonOperator. Определяем коэффициент репликации 3 — по числу брокеров Kafka как контейнеров.

Скоро сделаем два DummyOperator  — в зависимости от результата этой задачи при создании Airflow DAG. Назовем тему email_topic. Проверяем ее наличие с помощью пользовательского интерфейса Kafka:

Отправитель Kafka

Чтобы проиллюстрировать потоковую передачу данных в тему Kafka, создадим также отправитель Kafka:

import logging
from confluent_kafka import Producer
import time

# Конфигурируем логгер
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

class KafkaProducerWrapper:
    def __init__(self, bootstrap_servers):
        """
        Initializes the Kafka producer with the given bootstrap servers.
        """
        self.producer_config = {
            'bootstrap.servers': bootstrap_servers
        }
        self.producer = Producer(self.producer_config)

    def produce_message(self, topic, key, value):
        """
        Produces a message to the specified Kafka topic with the given key and value.
        """
        self.producer.produce(topic, key=key, value=value)
        self.producer.flush()

def kafka_producer_main():
    bootstrap_servers = 'kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094'
    kafka_producer = KafkaProducerWrapper(bootstrap_servers)
    
    topic = "email_topic"
    key = "sample_email@my_email.com"
    value = "1234567"
    
    start_time = time.time()
    
    try:
        while True:
            kafka_producer.produce_message(topic, key, value)
            logger.info("Produced message")
            
            elapsed_time = time.time() - start_time
            if elapsed_time >= 20:  # Остановка через 20 секунд
                break
            
            time.sleep(5)  # Ожидание в течение пяти секунд между отправкой сообщений
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Received KeyboardInterrupt. Stopping producer.")
    finally:
        kafka_producer.producer.flush()
        logger.info("Producer flushed.")

if __name__ == "__main__":
    kafka_producer_main()

Этим скриптом в email_topic отправляются сообщения с ключом sample_email@my_email.com и значением 1234567. Значение — одноразовый пароль, а ключ — электронная почта, отправляемые в тему Kafka. Этот процесс продолжается в течение 20 секунд. Временной период меняется в соответствии с вариантом использования.

Отправка данных в email_topic проверяется и вручную, с помощью пользовательского интерфейса Kafka:


Получатель Kafka для Cassandra

Создав тему Kafka и отправив сообщения в email_topic, получим их в Cassandra и MongoDB.

Импортировав все библиотеки, подключаемся к Cassandra и выполняем необходимые команды:

class CassandraConnector:
    def __init__(self, contact_points):
        self.cluster = Cluster(contact_points)
        self.session = self.cluster.connect()
        self.create_keyspace()
        self.create_table()
    def create_keyspace(self):
        self.session.execute("""
            CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS email_namespace
            WITH REPLICATION = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 1}
        """)
    def create_table(self):
        self.session.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS email_namespace.email_table (
                email text PRIMARY KEY,
                otp text
            )
        """)
    def insert_data(self, email, otp):
        self.session.execute("""
            INSERT INTO email_namespace.email_table (email, otp)
            VALUES (%s, %s)
        """, (email, otp))
    def shutdown(self):
        self.cluster.shutdown()

В этом классе сначала подключаемся к серверу Cassandra, затем создаем пространство ключей email_namespace и таблицу email_table. Полученные в теме Kafka сообщения вставляются в созданную таблицу:

def fetch_and_insert_messages(kafka_config, cassandra_connector, topic, run_duration_secs):
    consumer = Consumer(kafka_config)
    consumer.subscribe([topic])
    start_time = time.time()
    try:
        while True:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            if elapsed_time >= run_duration_secs:
                break
            
            msg = consumer.poll(1.0)
            if msg is None:
                continue
            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                    logger.info('Reached end of partition')
                else:
                    logger.error('Error: {}'.format(msg.error()))
            else:
                email = msg.key().decode('utf-8')
                otp = msg.value().decode('utf-8')
                query = "SELECT email FROM email_namespace.email_table WHERE email = %s"
                existing_email = cassandra_connector.session.execute(query, (email,)).one()
                if existing_email:
                    logger.warning(f'Skipped existing email: Email={email}')
                else:
                    cassandra_connector.insert_data(email, otp)
                    logger.info(f'Received and inserted: Email={email}, OTP={otp}')
                            
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Received KeyboardInterrupt. Closing consumer.")
    finally:
        consumer.close()

Этой функцией в течение предопределенного периода времени — здесь это 30 секунд — получаются все входящие сообщения и ими заполняется соответствующая таблица Cassandra. Уже имеющиеся в таблице данные пропускаются и логируются в разделе логов Airflow:

def kafka_consumer_cassandra_main():
    cassandra_connector = CassandraConnector(['cassandra'])
    cassandra_connector.create_keyspace()
    cassandra_connector.create_table()
    kafka_config = {
        'bootstrap.servers': 'kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094',
        'group.id': 'cassandra_consumer_group',
        'auto.offset.reset': 'earliest'
    }
    topic = 'email_topic'
    run_duration_secs = 30
    fetch_and_insert_messages(kafka_config, cassandra_connector, topic, run_duration_secs)
    cassandra_connector.shutdown()

Воспользуемся этой функцией для задачи Airflow. В ней применяются практически все созданные нами до этого момента методы. После подключения к серверу Cassandra функцией создадутся пространство ключей и таблица.

После того как сообщения в email_topic получены, отсутствующие вставляются в таблицу Cassandra:


Проверяем наличие данных вручную, по очереди выполняя такие команды:

docker exec -it cassandra /bin/bash/
cqlsh -u cassandra -p cassandra
select * from email_namespace.email_table;

Получатель Kafka для MongoDB

Подключимся к MongoDB и вставим входящие сообщения в соответственную коллекцию.

Импортировав все библиотеки, подключаемся к MongoDB и выполняем необходимые команды:

class MongoDBConnector:
    def __init__(self, mongodb_uri, database_name, collection_name):
        self.client = MongoClient(mongodb_uri)
        self.db = self.client[database_name]
        self.collection_name = collection_name
    def create_collection(self):
        # Проверяем наличие коллекции
        if self.collection_name not in self.db.list_collection_names():
            self.db.create_collection(self.collection_name)
            logger.info(f"Created collection: {self.collection_name}")
        else:
            logger.warning(f"Collection {self.collection_name} already exists")
    def insert_data(self, email, otp):
        document = {
            "email": email,
            "otp": otp
        }
        self.db[self.collection_name].insert_one(document)
    def close(self):
        self.client.close()

Явно создавать новую базу данных не нужно, для MongoDB — в отличие от Cassandra — она создается «на лету»:

class KafkaConsumerWrapperMongoDB:
    def __init__(self, kafka_config, topics):
        self.consumer = Consumer(kafka_config)
        self.consumer.subscribe(topics)
    def consume_and_insert_messages(self):
        start_time = time.time()
        try:
            while True:
                elapsed_time = time.time() - start_time
                if elapsed_time >= 30:
                    break
                msg = self.consumer.poll(1.0)
                if msg is None:
                    continue
                if msg.error():
                    if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                        logger.info('Reached end of partition')
                    else:
                        logger.warning('Error: {}'.format(msg.error()))
                else:
                    email = msg.key().decode('utf-8')
                    otp = msg.value().decode('utf-8')
                    existing_document = self.db[self.collection_name].find_one({"email": email, "otp": otp})
                    if existing_document:
                        logger.warning(f"Document with Email={email}, OTP={otp} already exists in the collection.")
                    else:
                        mongodb_connector.insert_data(email, otp)
                        logger.info(f'Received and inserted: Email={email}, OTP={otp}')
        except KeyboardInterrupt:
            logger.info("Received KeyboardInterrupt. Closing consumer.")
        finally:
            mongodb_connector.close()
    def close(self):
        self.consumer.close()

Этим классом в течение предопределенного периода времени — здесь это 30 секунд — получаются все входящие сообщения и ими заполняется соответственная таблица MongoDB, уже имеющиеся в таблице данные пропускаются:

def kafka_consumer_mongodb_main():
    mongodb_connector.create_collection()
    kafka_config = {
        'bootstrap.servers': 'kafka1:19092,kafka2:19093,kafka3:19094', 
        'group.id': 'consumer_group',
        'auto.offset.reset': 'earliest'
    }
    topics = ['email_topic']
    kafka_consumer = KafkaConsumerWrapperMongoDB(kafka_config, topics)
    kafka_consumer.consume_and_insert_messages()

Воспользуемся этой функцией для задачи Airflow. В ней применяются практически все созданные нами до этого момента методы и классы. После подключения к серверу MongoDB функцией создастся коллекция.

После того как сообщения в email_topic получены, отсутствующие вставляются в коллекцию MongoDB.

Проверяем наличие данных вручную с помощью Mongo Express:


Мы проиллюстрировали потоковую передачу данных с отправителем Kafka и получили сообщения в email_topic для Cassandra и MongoDB. Во второй части проверим корректность данных для них, отправим письмо на электронную почту и сообщение в Slack. В конце дадим пояснение всего Airflow DAG.

Источник


Report content on this page

Report Page

Please submit your DMCA takedown request to dmca@telegram.org