Este projeto é um estudo que combina diversas tecnologias para criar um ambiente de processamento de streaming de dados com Kafka, Spark Streaming, Schema Registry e a execução de códigos Scala dentro do PySpark. Ele demonstra como consumir, processar e analisar dados em tempo real de maneira eficiente.

O projeto está organizado da seguinte forma:

.
├── README.md
├── check_messages.sh
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── scala-code
│   ├── README.md
│   ├── build.sbt
│   ├── project
│   │   └── build.properties
│   ├── src
│   │   ├── main
│   │   │   └── scala
│   │   │       └── Main.scala
│   │   └── test
│   │       └── scala
│   │           └── MySuite.scala
│   └── target
│
└── src
    ├── event_consumer.py
    └── event_producer.py

• README.md: O arquivo que você está lendo agora, fornecendo uma visão geral do projeto.

• check_messages.sh: Um script para visualizar mensagens no tópico do Kafka usado para depuração.

• docker-compose.yml: Configuração do ambiente Docker com Kafka e Schema Registry.

• requirements.txt: Lista de bibliotecas Python necessárias para o projeto.

• scala-code: Diretório contendo o código Scala e a estrutura de compilação associada.

• src: Diretório com os scripts Python para produção e consumo de eventos.

O diretório scala-code contém o código Scala necessário para o projeto, incluindo as configurações de compilação e testes. É usado para executar código Scala no ambiente PySpark.

O diretório src contém os seguintes arquivos Python:

• event_producer.py: Um script que gera eventos e os envia para o Kafka, incluindo a definição do esquema no formato Avro e registro no Schema Registry.

• event_consumer.py: Um consumidor de eventos que utiliza Spark Streaming para consumir os dados do Kafka, deserializá-los com base no esquema presente no Schema Registry e executar um código Scala no ambiente PySpark.

Para recriar o ambiente, siga estas etapas:

1. Crie um ambiente virtual Python:

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

2. Instale as bibliotecas necessárias:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Inicie o ambiente Docker usando o arquivo docker-compose.yml:

   docker-compose up
   

1. Execute o script event_producer.py para enviar eventos ao Kafka com esquema Avro registrado no Schema Registry.

2. Para fins de depuração, você pode usar o script check_messages.sh para visualizar mensagens no tópico do Kafka.

3. Execute o script event_consumer.py para consumir, deserializar e processar os eventos usando Spark Streaming e PySpark.

Para incorporar o código Scala em seu ambiente PySpark, siga as etapas abaixo:

Antes de compilar o código Scala, você precisa ter o SBT instalado. Siga as instruções no site oficial do SBT para instalar o SBT em seu sistema.

Certifique-se de que seu diretório scala-code está organizado da seguinte maneira:

scala-code
├── README.md
├── build.sbt
├── project
│   └── build.properties
├── src
│   ├── main
│   │   └── scala
│   │       └── Main.scala
├── target

Para fazer isso sugiro utilizar o commando sbt new scala/scala3.g8 para criar um projeto em Scala 3. Quando aparecer no prompt para nomear a aplicação digite scala-code ou o nome que preferir.

Dentro do diretório scala-code, você encontrará o arquivo build.sbt. Este arquivo é responsável pela configuração do projeto Scala e suas dependências. Abra-o em um editor de texto e certifique-se de que ele esteja configurado corretamente.

Exemplo de um build.sbt básico:

name := "MeuProjetoScala"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.12.10"

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.8",
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.8"
  // Adicione outras dependências conforme necessário
)

Aqui, estamos configurando um projeto Scala chamado "MeuProjetoScala" com a versão do Scala e as dependências do Spark.

No diretório scala-code, abra um terminal e execute o seguinte comando para compilar o código Scala e criar um arquivo JAR:

sbt clean package

Este comando irá compilar seu projeto Scala e gerar um arquivo JAR na pasta target/scala-2.12.

Agora que você compilou seu código Scala, você pode adicionar o arquivo JAR gerado ao ambiente PySpark. Para fazer isso, você pode usar o seguinte comando:

pyspark --jars /caminho/para/scala-code/target/scala-2.12/MeuProjetoScala-1.0.jar

Substitua /caminho/para/scala-code/target/scala-2.12/MeuProjetoScala-1.0.jar pelo caminho real para o arquivo JAR gerado pelo SBT.

Ou você pode adicionar manualmente dentro do spark.jars no Spark Session:

spark = (
    SparkSession.builder.appName("MySession")
    .config(
        "spark.jars",
        "/caminho/para/scala-code/target/scala-2.12/MeuProjetoScala-1.0.jar",
    )
    .getOrCreate()
)

Agora você está pronto para executar código Scala dentro do ambiente PySpark, aproveitando as funcionalidades do Spark para processamento de dados em larga escala.

Lembre-se de adaptar essas instruções de acordo com a estrutura e configurações específicas do seu projeto Scala.

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