Interagera med Apache Kafka kluster i Azure HDInsight med hjälp av en REST-proxy

Med Kafka REST Proxy kan du interagera med kafka-klustret via en REST API över HTTPS. Den här åtgärden innebär att Dina Kafka-klienter kan vara utanför ditt virtuella nätverk. Klienter kan göra enkla, säkra HTTPS-anrop till Kafka-klustret i stället för att förlita sig på Kafka-bibliotek. Den här artikeln visar hur du skapar ett REST-proxyaktiverad Kafka-kluster. Innehåller också en exempelkod som visar hur du gör anrop till REST-proxy.

Referens för REST-API

Åtgärder som stöds av Kafka-REST API finns i REFERENS för HDInsight Kafka REST Proxy API.

Bakgrund

Kafka REST-proxydesign

En fullständig specifikation av åtgärder som stöds av API:et finns i Apache Kafka REST Proxy API.

REST-proxyslutpunkt

När du skapar ett HDInsight Kafka-kluster med REST-proxy skapas en ny offentlig slutpunkt för klustret, som du hittar i egenskaperna för HDInsight-klustret på Azure Portal.

Säkerhet

Åtkomst till Kafka REST-proxyn hanteras med Azure Active Directory säkerhetsgrupper. När du skapar Kafka-klustret ska du ge Azure AD-säkerhetsgruppen REST-slutpunktsåtkomst. Kafka-klienter som behöver åtkomst till REST-proxyn ska registreras till den här gruppen av gruppägaren. Gruppägaren kan registrera sig via portalen eller via PowerShell.

För begäranden från REST-proxyslutpunkter bör klientprogram hämta en OAuth-token. Token används för att verifiera medlemskap i säkerhetsgrupper. Hitta ett exempel på klientprogram nedan som visar hur du hämtar en OAuth-token. Klientprogrammet skickar OAuth-token i HTTPS-begäran till REST-proxyn.

Anteckning

Mer information om AAD-säkerhetsgrupper finns i Hantera app-och resursåtkomst med hjälp av Azure Active Directory grupper. Mer information om hur OAuth-token fungerar finns i Auktorisera åtkomst till Azure Active Directory-webbprogram med hjälp av OAuth 2.0-kodbe beviljandeflödet.

Kafka REST-proxy med nätverkssäkerhetsgrupper

Om du tar med ditt eget VNet och styr nätverkstrafiken med nätverkssäkerhetsgrupper tillåter du inkommande trafik på port 9400 utöver port 443. Detta säkerställer att Kafka REST-proxyservern kan nås.

Förutsättningar

  1. Registrera ett program med Azure AD. Klientprogrammen som du skriver för att interagera med Kafka REST-proxyn använder programmets ID och hemlighet för att autentisera till Azure.

  2. Skapa en Azure AD-säkerhetsgrupp. Lägg till det program som du har registrerat med Azure AD i säkerhetsgruppen som medlem i gruppen. Den här säkerhetsgruppen används för att styra vilka program som får interagera med REST-proxyn. Mer information om hur du skapar Azure AD-grupper finns i Skapa en grundläggande grupp och lägga till medlemmar med hjälp av Azure Active Directory.

    Kontrollera att gruppen är av typen Security. Säkerhetsgrupp

    Kontrollera att programmet är medlem i Gruppen. Kontrollera medlemskap

Skapa ett Kafka-kluster med REST-proxy aktiverad

Stegen nedan använder Azure Portal. Ett exempel på hur du använder Azure CLI finns i Skapa Apache Kafka REST-proxykluster med Hjälp av Azure CLI.

  1. Under arbetsflödet för att skapa Kafka-kluster går du till fliken Säkerhet + nätverk och markerar alternativet Aktivera Kafka REST-proxy.

    Skärmbild som visar sidan Skapa H D Insight-kluster med Säkerhet + nätverk valt.

  2. Klicka på Välj säkerhetsgrupp. I listan över säkerhetsgrupper väljer du den säkerhetsgrupp som du vill ska ha åtkomst till REST-proxyn. Du kan använda sökrutan för att hitta rätt säkerhetsgrupp. Klicka på knappen Välj längst ned.

    Skärmbild som visar sidan Skapa H D Insight-kluster med alternativet att välja en säkerhetsgrupp.

  3. Slutför de återstående stegen för att skapa klustret enligt beskrivningen i Skapa Apache Kafka kluster i Azure HDInsight med Azure Portal.

  4. När klustret har skapats går du till klusteregenskaperna för att registrera Kafka REST-proxy-URL:en.

    visa URL för REST-proxy

Exempel på klientprogram

Du kan använda Python-koden nedan för att interagera med REST-proxyn i Kafka-klustret. Följ dessa steg om du vill använda kodexe exemplet:

  1. Spara exempelkoden på en dator med Python installerat.

  2. Installera nödvändiga Python-beroenden genom att köra pip3 install msal .

  3. Ändra kodavsnittet Konfigurera dessa egenskaper och uppdatera följande egenskaper för din miljö:

    Egenskap Beskrivning
    Klient-ID:t Den Azure-klientorganisation där din prenumeration finns.
    Klient-ID ID:t för programmet som du registrerade i säkerhetsgruppen.
    Client Secret (Klienthemlighet) Hemligheten för det program som du registrerade i säkerhetsgruppen.
    Kafkarest_endpoint Hämta det här värdet från fliken Egenskaper i klusteröversikten enligt beskrivningen i distributionsavsnittet. Det bör ha följande format – https://<clustername>-kafkarest.azurehdinsight.net
  4. Kör Python-filen från kommandoraden genom att köra sudo python3 <filename.py>

Den här koden gör följande:

  1. Hämtar en OAuth-token från Azure AD.
  2. Visar hur du gör en begäran till Kafka REST-proxyn.

Mer information om hur du hämtar OAuth-token i Python finns i Python AuthenticationContext-klassen. Du kan se en fördröjning när topics som inte skapas eller tas bort via Kafka REST-proxyn visas där. Den här fördröjningen beror på cacheuppdatering. Fältet Värde i producent-API:et har förbättrats. Nu godkänner den JSON-objekt och alla serialiserade formulär.

#Required python packages
#pip3 install msal

import json
import msal
import random
import requests
import string
import sys
import time

def get_random_string():
    letters = string.ascii_letters
    random_string = ''.join(random.choice(letters) for i in range(7))

    return random_string


#--------------------------Configure these properties-------------------------------#
# Tenant ID for your Azure Subscription
tenant_id = 'ABCDEFGH-1234-1234-1234-ABCDEFGHIJKL'
# Your Client Application Id
client_id = 'XYZABCDE-1234-1234-1234-ABCDEFGHIJKL'
# Your Client Credentials
client_secret = 'password'
# kafka rest proxy -endpoint
kafkarest_endpoint = "https://<clustername>-kafkarest.azurehdinsight.net"
#--------------------------Configure these properties-------------------------------#

# Get access token
# Scope
scope = 'https://hib.azurehdinsight.net/.default'
#Authority
authority = 'https://login.microsoftonline.com/' + tenant_id

app = msal.ConfidentialClientApplication(
    client_id , client_secret, authority,
    #cache - For details on how look at this example: https://github.com/Azure-Samples/ms-identity-python-webapp/blob/master/app.py
)

# The pattern to acquire a token looks like this.
result = None
result = app.acquire_token_for_client(scopes=[scope])
accessToken = result['access_token']
verify_https = True
request_timeout = 10

# Print access token
print("Access token: " + accessToken)

# API format
api_version = 'v1'
api_format = kafkarest_endpoint + '/{api_version}/{rest_api}'
get_topic_api = 'metadata/topics'
topic_api_format = 'topics/{topic_name}'
producer_api_format = 'producer/topics/{topic_name}'
consumer_api_format = 'consumer/topics/{topic_name}/partitions/{partition_id}/offsets/{offset}?count={count}'  # by default count = 1

# Request header
headers = {
    'Authorization': 'Bearer ' + accessToken,
    'Content-type': 'application/json'          # set Content-type to 'application/json'
}

# New topic
new_topic = 'hello_topic_' + get_random_string()
print("Topic " + new_topic + " is going to be used for demo.")

topics = []

# Create a  new topic
# Example of topic config
topic_config = {
    "partition_count": 1,
    "replication_factor": 1,
    "topic_properties": {
        "retention.ms": 604800000,
        "min.insync.replicas": "1"
    }
}

create_topic_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=topic_api_format.format(topic_name=new_topic))
response = requests.put(create_topic_url, headers=headers, json=topic_config, timeout=request_timeout, verify=verify_https)
print(response.content)

if response.ok:
    while new_topic not in topics:
        print("The new topic " + new_topic + " is not visible yet. sleep 30 seconds...")
        time.sleep(30)
        # List Topic
        get_topic_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=get_topic_api)

        response = requests.get(get_topic_url, headers={'Authorization': 'Bearer ' + accessToken}, timeout=request_timeout, verify=verify_https)
        topic_list = response.json()
        topics = topic_list.get("topics", [])
else:
    print("Topic " + new_topic + " was created. Exit.")
    sys.exit(1)

# Produce messages to new_topic
# Example payload of Producer REST API
payload_json = {
    "records": [
        {
            "key": "key1",
            "value": "**********"         # A string                              
        },
        {
            "partition": 0,
            "value": 5                    # An integer
        },
        {
            "value": 3.14                 # A floating number
        },
        {
            "value": {                    # A JSON object
                "id": 1,
                "name": "HDInsight Kafka REST proxy"
            }
        },
        {
            "value": [                    # A list of JSON objects
                {
                    "id": 1,
                    "name": "HDInsight Kafka REST proxy 1"
                },
                {
                    "id": 2,
                    "name": "HDInsight Kafka REST proxy 2"
                },
                {
                    "id": 3,
                    "name": "HDInsight Kafka REST proxy 3"
                }
            ]
        },
        {
            "value": {                  # A nested JSON object
                "group id": 1,
                "HDI Kafka REST": {
                    "id": 1,
                    "name": "HDInsight Kafka REST proxy 1"
                },
                "HDI Kafka REST server info": {
                    "id": 1,
                    "name": "HDInsight Kafka REST proxy 1",
                    "servers": [
                        {
                            "server id": 1,
                            "server name": "HDInsight Kafka REST proxy server 1"
                        },
                        {
                            "server id": 2,
                            "server name": "HDInsight Kafka REST proxy server 2"
                        },
                        {
                            "server id": 3,
                            "server name": "HDInsight Kafka REST proxy server 3"
                        }
                    ]
                }
            }
        }
    ]
}

print("Payloads in a Producer request: \n", payload_json)
producer_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=producer_api_format.format(topic_name=new_topic))
response = requests.post(producer_url, headers=headers, json=payload_json, timeout=request_timeout, verify=verify_https)
print(response.content)

# Consume messages from the topic
partition_id = 0
offset = 0
count = 2

while True:
    consumer_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=consumer_api_format.format(topic_name=new_topic, partition_id=partition_id, offset=offset, count=count))
    print("Consuming " + str(count) + " messages from offset " + str(offset))

    response = requests.get(consumer_url, headers=headers, timeout=request_timeout, verify=verify_https)

    if response.ok:
        messages = response.json()
        print("Consumed messages: \n" + json.dumps(messages, indent=2))
        next_offset = response.headers.get("NextOffset")
        if offset == next_offset or not messages.get("records", []):
            print("Consumer caught up with producer. Exit for now...")
            break

        offset = next_offset

    else:
        print("Error " + str(response.status_code))
        break
        
# List partitions
get_partitions_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=partitions_api_format.format(topic_name=new_topic))
print("Fetching partitions from  " + get_partitions_url)

response = requests.get(get_partitions_url, headers={'Authorization': 'Bearer ' + accessToken}, timeout=request_timeout, verify=verify_https)
partition_list = response.json()
print("Partition list: \n" + json.dumps(partition_list, indent=2))

# List a partition
get_partition_url = api_format.format(api_version=api_version, rest_api=partition_api_format.format(topic_name=new_topic, partition_id=partition_id))
print("Fetching metadata of a partition from  " + get_partition_url)

response = requests.get(get_partition_url, headers={'Authorization': 'Bearer ' + accessToken}, timeout=request_timeout, verify=verify_https)
partition = response.json()
print("Partition metadata: \n" + json.dumps(partition, indent=2))

Nedan hittar du ett annat exempel på hur du hämtar en token från Azure för REST-proxy med hjälp av ett curl-kommando. Observera att vi behöver det scope=https://hib.azurehdinsight.net/.default angivna när vi hämtar en token.

curl -X POST -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" -d 'client_id=<clientid>&client_secret=<clientsecret>&grant_type=client_credentials&scope=https://hib.azurehdinsight.net/.default' 'https://login.microsoftonline.com/<tenantid>/oauth2/v2.0/token'

Nästa steg