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Bigdata, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

Bigdata, Hadoop ecosystem, Semantic IoT등의 프로젝트를 진행중에 습득한 내용을 정리하는 곳입니다.
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0. topic은 동일한 데이타 구조를 가지는 개별로 topic을 가지고 있어야함

1. avro schema파일 준비(emp.avsc)

{

   "namespace": "w3ii.com",

   "type": "record",

   "name": "emp",

   "fields": [

      {"name": "name", "type": "string"},

      {"name": "id", "type": "int"},

      {"name": "salary", "type": "int"},

      {"name": "age", "type": "int"},

      {"name": "address", "type": "string"}

   ]

}


* 아래의 클래스 구조를 avro schema로 정의하는 샘플

class Child {

    String name;

}


class Parent {

    list<Child> children;

}


아래와 같이 정의해야 한다.------->

{

"name": "Parent",

"type":"record",

"fields":[

    {

        "name":"children",

        "type":{

            "type": "array",  

            "items":{

                        "name":"Child",

                        "type":"record",

                        "fields":[

                            {"name":"name", "type":"string"}

                        ]

                    }

            }

    }

}



2. avsc파일 컴파일

C:tmpavro-tools>java -jar avro-tools-1.7.7.jar compile schema emp.avsc .

Input files to compile:

  emp.avsc


* 컴파일 결과 생성파일 : C:tmpavro-toolsw3iicomemp.java


3. serializing/ deserializing

  가. serializing

public void send(Emp event) {

EncoderFactory avroEncoderFactory = EncoderFactory.get();

SpecificDatumWriter<Emp> avroEventWriter = new SpecificDatumWriter<Emp>(Emp.SCHEMA$);

ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();

BinaryEncoder binaryEncoder = avroEncoderFactory.binaryEncoder(stream,null);

try {

avroEventWriter.write(event, binaryEncoder);

binaryEncoder.flush();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

IOUtils.closeQuietly(stream);


KeyedMessage<String, byte[]> data = new KeyedMessage<String, byte[]>(

TOPIC, stream.toByteArray());


producer.send(data);

}


  나. deserializing

ConsumerConnector consumer = 

Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));

Map<String, Integer> topicCount = new HashMap<String, Integer>();

topicCount.put(TOPIC, new Integer(1));

Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerStreams = consumer.createMessageStreams(topicCount);

List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerStreams.get(TOPIC);

SpecificDatumReader<Emp> specificDatumReader = new SpecificDatumReader<Emp>(Emp.class);



4. producer 샘플소스

package com.gooper.icbms.sda.test.kafka;


import java.io.IOException;

import java.util.Properties;


import kafka.javaapi.producer.Producer;

import kafka.producer.KeyedMessage;

import kafka.producer.ProducerConfig;


import org.apache.avro.io.BinaryEncoder;

import org.apache.avro.io.EncoderFactory;

import org.apache.avro.specific.SpecificDatumWriter;

import org.apache.commons.io.IOUtils;

import org.apache.commons.io.output.ByteArrayOutputStream;


import com.gooper.icbms.sda.comm.util.Utils;

import com.gooper.icbms.sda.test.kafka.avro.Emp;


public class AvroEmpEmitter {

public Producer<String, byte[]> producer;

private static final String TOPIC = Utils.KafkaTopics.COL_EMP.toString();

/**

* broker주소

*/

private static String BROKER = "gsda1:9092,gsda2:9092,gsda3:9092";


public AvroEmpEmitter(String broker) {

Properties props = new Properties();

props.put("metadata.broker.list", broker);

props.put("serializer.class", "kafka.serializer.DefaultEncoder");

props.put("partitioner.class", "kafka.producer.DefaultPartitioner");

props.put("request.required.acks", "1");

producer = new Producer<String, byte[]>(new ProducerConfig(props));

}

public void send(Emp event) {

EncoderFactory avroEncoderFactory = EncoderFactory.get();

SpecificDatumWriter<Emp> avroEventWriter = new SpecificDatumWriter<Emp>(Emp.SCHEMA$);

ByteArrayOutputStream stream = new ByteArrayOutputStream();

BinaryEncoder binaryEncoder = avroEncoderFactory.binaryEncoder(stream,null);

try {

avroEventWriter.write(event, binaryEncoder);

binaryEncoder.flush();

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

IOUtils.closeQuietly(stream);


KeyedMessage<String, byte[]> data = new KeyedMessage<String, byte[]>(

TOPIC, stream.toByteArray());


producer.send(data);

}

public static void main(String[] args) {

AvroEmpEmitter avroOneM2MEmitter = new AvroEmpEmitter(BROKER);

// Emp전송

System.out.println("Send start(Emp)......................");

avroOneM2MEmitter.send(buildEmp());

System.out.println("Send end(Emp)......................");


// 전송끝 

avroOneM2MEmitter.close();


}

private void close() {

producer.close();

}


private static Emp buildEmp() {

Emp emp = new Emp();

emp.setId(1000);

emp.setName("이벤트명칭");

emp.setSalary(20);

emp.setAge(1);

emp.setAddress("여기는 주소입니다.");

return emp;

}

}


5. consumer 샘플소스

package com.gooper.icbms.sda.test.kafka;


import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Properties;


import kafka.consumer.Consumer;

import kafka.consumer.ConsumerConfig;

import kafka.consumer.ConsumerIterator;

import kafka.consumer.KafkaStream;

import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

import kafka.message.MessageAndMetadata;


import org.apache.avro.io.BinaryDecoder;

import org.apache.avro.io.DecoderFactory;

import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader;


import com.gooper.icbms.sda.comm.util.Utils;

import com.gooper.icbms.sda.test.kafka.avro.Emp;


public class AvroEmpSubscribe {

private static final String TOPIC = Utils.KafkaTopics.COL_EMP.toString();

private static final String ZOOKEEPER_CONNECTION = "gsda1:2181,gsda2:2181,gsda3:2181";

@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })

public static void main(String[] args) {

Properties properties = new Properties();

properties.put("zookeeper.connect",ZOOKEEPER_CONNECTION);

properties.put("group.id","testgroup_11");

properties.put("zookeeper.session.timeout.ms", "500");

properties.put("zookeeper.sync.time.ms", "250");

   //properties.put("auto.commit.enable", "false"); 

properties.put("auto.commit.enable", "true"); 

                // 아래 값을 너무 짧게 설정하면 처리할 데이타가 많이 몰리는 경우 처리되지 않는 경우가 발생할 수 있음

// default값이 60000임

properties.put("auto.commit.interval.ms", "60000"); 

properties.put("fetch.message.max.bytes", "31457280"); // 30MB  

properties.put("auto.offset.reset", "smallest");

//properties.put("auto.offset.reset", "largest"); // 최근것부터 처리

ConsumerConnector consumer = 

Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties));

Map<String, Integer> topicCount = new HashMap<String, Integer>();


topicCount.put(TOPIC, new Integer(1));

Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerStreams = consumer.createMessageStreams(topicCount);

List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerStreams.get(TOPIC);

SpecificDatumReader<Emp> specificDatumReader = new SpecificDatumReader<Emp>(Emp.class);

for (final KafkaStream stream : streams) {

ConsumerIterator<byte[], byte[]> consumerIte = stream.iterator();

while (consumerIte.hasNext()) {

try {

MessageAndMetadata msg = consumerIte.next();

byte[] message = (byte[]) msg.message();

BinaryDecoder binaryDecoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(message, null);

Emp read = specificDatumReader.read(null, binaryDecoder);

System.out.println("Message from Topic("+TOPIC+") : " + read.toString());

System.out.println("Message(name) from Topic("+TOPIC+") : " + read.getName());

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

if (consumer != null) consumer.shutdown();

}

}



* 참고 : https://avro.apache.org/docs/1.7.7/gettingstartedjava.html#Defining+a+schema

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