Readme.md

Kafka-Spark-Cassandra Data Streaming Project

https://github.com/airscholar/e2e-data-engineering Этот проект для тех, кто не понимает, почему его проект не работает, даже если он делал всё по видео. Причина может заключаться в несовпадении версий Scala и Spark, устаревших библиотеках или новых версиях инструментов. Более того, оригинальный код из GitHub-репозитория и из видео оказался нерабочим, что подтверждено горьким опытом автора. Этот проект позволяет вам просто запустить и увидеть, как это работает, без ожидания всех деталей из видео.

Шаги запуска:

1. Запустите Docker Compose: Убедитесь, что Docker Compose работает корректно. Все необходимые сервисы (Kafka, Zookeeper, Cassandra и т.д.) поднимутся автоматически.

2. Создайте виртуальное окружение Python (venv): Лучше делать это на Linux.

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate

3. Установите зависимости: Установите всё из requirements.txt.

   pip install -r requirements.txt

4. Запустите kafka_stream.py: Этот скрипт отвечает за отправку данных в Kafka. Если у вас по каким-то причинам не работает Airflow, запустите альтернативный скрипт NoDagStream.py.

5. Проверьте Kafka: Убедитесь, что сообщения отправляются в топик. Для этого можно использовать Confluent UI или команду CLI Kafka. Проверьте, создан ли топик и поступают ли в него сообщения.

6. Запустите spark_stream.py: Этот скрипт пришлось полностью обновить, так как версия из видео уже не работает. Также код из репозитория GitHub оказался устаревшим. Новый скрипт учитывает все текущие изменения.

7. Проверьте базу Cassandra: Зайдите прямо в базу Cassandra и проверьте таблицу created_users. Если в таблице появились данные, значит проект работает корректно. Например:

   SELECT COUNT(*) FROM spark_streams.created_users;

   Если видите количество записей, значит всё хорошо.

Поздравляем! 🎉

Если вы добрались до этого момента и у вас есть данные в базе Cassandra, вы молодец! Теперь вы понимаете, как работает этот проект. Удачи!