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목록Spark structured streaming (2)
Hyesung Oh
ack-emr-containers controller&custom Helm chart를 이용한 Spark Structured Streaming 어플리케이션 배포 feat. ArgoCD
서론 배치성 Spark Job은 Airflow에서 trigger 하였지만 Streaming application은 이와 달리 클러스터를 상시 점유하고 있어 다음과 같은 요구사항을 가진다. 애플리케이션 배포, 상태를 선언적으로 관리할 수 있어야 한다. 하나 이상의 Kakfa Topic을 구독하는 애플리케이션(subscriber) 배포 시에 필요한 resource 정의 (코드)를 재활용할 수 있어야 한다. 개발자는 master에 merge 하면 코드는 자동으로 배포되어야 한다. 참고로 필자는 1을 만족하기 위해 ack-emrcontainers-controller를, 2를 위해 helm chart를, 3을 위해 argocd를 사용하였지만, 이는 각자 처한 상황에 맞게 다르게 가져갈 수 있다. 또한 아래 기술들..
Structured Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker version 0.10.0 or higher) 기준 내용이며, 실무에서 Kafka를 컨슈밍하는 Spark 스트리밍 어플리케이션을 운영하며 나름대로 적용하고 실험해본 옵션들에 대한 본인만의 노트인 점 참고바란다. kafka.group.id (default None) kafka consumer는 항상 하나의 consumer group에 속하게 되는데 이에 대한 식별자이다. Spark 내부적으로 스트리밍 쿼리마다 default generation 대상이며, 이를 특별히 지정하고자 하는 경우 사용한다(예를 들어 Kafka group-based authorization). 하지만 이를 사용하게 되면 bat..