Documentação do Projeto: Sistema de Processamento de Dados em Streaming com Apache Kafka, Apache Spark e MongoDB

1. Visão Geral do Projeto

Objetivo: Criar um sistema de processamento de dados em streaming que coleta dados de uma API, processa e analisa esses dados em tempo real e os armazena em um banco de dados distribuído.

2. Arquitetura do Sistema

Explique a arquitetura do sistema conforme ilustrado no diagrama:

API: Ponto de entrada dos dados. Pode ser configurada para consumir dados de uma API RESTful.
Apache Airflow: Utilizado para orquestrar e gerenciar(agendar) o pipeline ETL.
PostgreSQL: Banco de dados relacional para armazenar metadados providos do Airflow.
Apache Kafka: Middleware de streaming para transmissão de dados em tempo real.
Apache Zookeeper: Coordena o Kafka, gerenciando os brokers e tópicos.
Control Center e Schema Registry: Monitoramento e gerenciamento de schemas de dados.
Apache Spark: Plataforma de processamento distribuído usada para processar os dados em tempo real.
MongoDB: Banco de dados NoSQL para armazenamento de dados não estruturados com alta flexibilidade e escalabilidade.
Docker: Ambientes de contêiner para cada serviço, facilitando o deployment e a manutenção.

3. Configuração do Ambiente

Pré-requisitos: - Instalação do Docker e Docker Compose - Python 3.8 ou superior - Instalação dos pacotes necessários: - kafka-python para Kafka - pymongo para MongoDB - pyspark para Spark - psycopg2 para PostgreSQL - apache-airflow para Airflow

Configuração do Docker: - Criação de arquivos Dockerfile para cada serviço, se necessário. - Configuração de um docker-compose.yml para orquestrar todos os serviços. - Instruções para executar docker-compose up para iniciar todos os contêineres.

4. Estrutura do Código

Diretórios e arquivos principais: - /src: Contém o código-fonte principal. - /src/api: Código para consumir dados da API. - /src/airflow: Pipelines e DAGs do Apache Airflow. - /src/kafka: Configurações e scripts para o Kafka. - /src/spark: Scripts para processamento de dados no Apache Spark. - /src/mongodb: Scripts para manipulação de dados no MongoDB. - /docker: Configurações e scripts Docker. - requirements.txt: Dependências do projeto.

5. Componentes Principais e Implementação

1. Coleta de Dados (API): - Iremos usar a API CoinGecko (para dados de criptomoedas) - Descrição: Criação de um script Python que coleta dados de uma API externa. - Exemplo de Código: ```python import requests

 def get_data():
     response = requests.get("URL_DA_API")
     data = response.json()
     # Processamento inicial dos dados
     return data
 ```

2. Orquestração com Apache Airflow: - Descrição: Configuração de DAGs no Airflow para agendar e gerenciar o pipeline de coleta e envio de dados. - Exemplo de DAG: ```python from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from datetime import datetime

 def my_task():
     # Tarefa de coleta de dados
     pass

 with DAG("meu_dag", start_date=datetime(2023, 1, 1), schedule_interval="*/10 * * * *") as dag:
     task = PythonOperator(
         task_id="coleta_dados",
         python_callable=my_task
     )
 ```

3. Streaming de Dados com Apache Kafka: - Descrição: Configuração do Kafka para transmitir dados da API em tempo real para os consumidores. - Exemplo de Produção de Mensagens: ```python from kafka import KafkaProducer import json

 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')

 def send_data(data):
     producer.send('topico', json.dumps(data).encode('utf-8'))
 ```

4. Processamento com Apache Spark: - Descrição: Spark é usado para processar e transformar os dados que chegam pelo Kafka. - Exemplo de Transformação no Spark: ```python from pyspark.sql import SparkSession

 spark = SparkSession.builder.appName("StreamingApp").getOrCreate()

 def process_streaming_data():
     # Código para consumir do Kafka e processar com Spark
     pass
 ```

5. Armazenamento no MongoDB: - Descrição: Salvamento dos dados processados no MongoDB para consultas futuras. - Exemplo de Inserção no MongoDB: ```python from pymongo import MongoClient

 client = MongoClient('localhost', 27017)
 db = client['meu_banco']
 collection = db['minha_colecao']

 def insert_data(data):
     collection.insert_one(data)
 ```

6. Configuração dos Tópicos do Kafka

Criação de tópicos específicos no Kafka para diferentes tipos de dados ou para dividir o processamento em várias etapas.
Exemplo de comando Kafka: bash kafka-topics.sh --create --topic meu_topico --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 3

7. Monitoramento e Gestão de Schemas

Control Center: Utilizado para monitorar a performance e as métricas do Kafka. Schema Registry: Registro dos schemas de dados para garantir a consistência entre produtores e consumidores.

8. Considerações de Desempenho e Escalabilidade

Configuração de partições no Kafka para suportar alta ingestão de dados.
Uso de cluster Spark com vários workers para distribuir o processamento.
Configuração de sharding e replicação no MongoDB para escalabilidade.

9. Testes e Validação

Testes Unitários: Scripts para testar cada componente individual (API, Kafka, Spark, MongoDB).
Testes de Integração: Testar o fluxo completo para garantir que os dados fluem corretamente entre todos os componentes.
Testes de Desempenho: Avaliação de desempenho sob carga para identificar gargalos e otimizar o sistema.

10. Deploy e Manutenção

Docker Compose: Script para facilitar o deploy de todos os componentes em um ambiente de desenvolvimento.
Ambientes: Explicação sobre ambientes (desenvolvimento, staging, produção) e como configurar variáveis para cada um.
Monitoramento Contínuo: Configuração de alertas e monitoramento para verificar o desempenho e a saúde do sistema.

Estrutura do Projeto

end-to-end-pipeline-etl/
│
├── docker/                           # Arquivos de configuração para Docker
│   ├── docker-compose.yml            # Docker Compose para orquestrar todos os serviços
│   ├── Dockerfile_airflow             # Dockerfile para o serviço Airflow (se necessário)
│   └── Dockerfile_spark               # Dockerfile para o serviço Spark (se necessário)
│
├── requirements.txt                  # Dependências Python do projeto
│
├── src/                              # Código-fonte principal
│   ├── api/                          # Código para consumir dados da API externa
│   │   └── fetch_data.py             # Script para coleta de dados da API e envio ao Kafka (função `extract_data`)
│   │
│   ├── airflow/                      # Pipelines e DAGs do Apache Airflow
│   │   └── dags/
│   │       └── etl_dag.py            # DAG principal do pipeline ETL, importando as funções
│   │
│   ├── kafka/                        # Configuração e scripts para Kafka
│   │   └── producer.py               # Script do produtor Kafka para enviar dados (função `send_to_kafka`)
│   │
│   ├── spark/                        # Scripts para o processamento no Apache Spark
│   │   └── transform_data.py         # Script para transformação de dados com Spark (função `transform_data`)
│   │
│   └── mongodb/                      # Scripts para manipulação de dados no MongoDB
│       └── load_data.py              # Script para salvar dados no MongoDB (função `load_data`)
│
└── README.md                         # Documentação do projeto