مقدمه
نوشتن رویدادها به Hub Event Azure با استفاده از Scala می تواند کاملاً چالش برانگیز باشد ، به خصوص اگر در اکوسیستم Scala و Azure تازه کار باشید. اگر در حال کار با Spark V3.4 در یک استخر Spark Azure Synapse هستید و قصد دارید از هویت های مدیریت شده برای تأیید اعتبار استفاده کنید ، در مسیر صحیح قرار دارید. این پست وبلاگ شما را از طریق نحوه تنظیم صحیح عملکرد SCALA برای ارسال پیام به Hub Azure Event ، در عین حال به موضوعات متداول ، مانند مواردی که با خطاهای بارگیری کلاس روبرو می شوید ، می پردازد.
درک مشکل
از توضیحات شما مشخص است که شما با IllegalAccessError هنگام تماس producer.createBatch() در عملکرد شما این مسئله زمانی بوجود می آید که در بارگیری کلاس درگیری وجود داشته باشد ، که اغلب می تواند در محیط هایی مانند Spark اتفاق بیفتد که در آن چندین کتابخانه ممکن است سعی کنند همان کلاس را از منابع مختلف بارگیری کنند.
پیام خطای خاص نشان می دهد که کلاس com.microsoft.aad.msal4j.AADAuthority از آن قابل دسترسی نیست com.microsoft.aad.msal4j.AbstractApplicationBase$Builderبشر این به طور معمول نشان می دهد که کلاس کلاس پروژه شما شامل کتابخانه های لازم نیست که انتظار می رود برای مدیریت احراز هویت Azure Active Directory (AAD) در آنجا حضور داشته باشند.
راه حل گام به گام
1. وابستگی های خود را تأیید کنید
اول و مهمتر ، بیایید اطمینان حاصل کنیم که شما build.gradle پرونده با وابستگی های مناسب کامل است. اگرچه شما قبلاً azure-messaging-eventhubs وت azure-identity بسته ها ، شما همچنین باید شامل شوید msal4j، از آنجا که برای احراز هویت AAD لازم است.
در اینجا چگونه وابستگی های شما باید به نظر برسد:
dependencies {
implementation 'com.azure:azure-messaging-eventhubs:5.20.2'
implementation 'com.azure:azure-identity:1.15.4'
implementation 'com.microsoft.azure:msal4j:1.10.0' // Add this dependency
}
2. مسائل بارگیری کلاس
همانطور که گمان می کنید ، جرقه می تواند به دلیل نحوه برخورد با لودرهای کلاس ، درگیری بین کتابخانه های مختلف ایجاد کند. این نکات پیکربندی را دنبال کنید:
این تغییر می تواند یک رفع بالقوه را فراهم کند و به جلوگیری از درگیری کمک کند.
3. نوشتن عملکرد خود
اکنون به این وابستگی ها و بارگیری کلاس پرداخته شده است ، بیایید عملکرد شما را دوباره بررسی کنیم:
import com.azure.messaging.eventhubs._
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder
def sendMessageToEventHub(json: String, eventHubNamespace: String, eventHubName: String): Unit = {
// Use managed identity for authentication
val credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build()
val producer = new EventHubClientBuilder()
.fullyQualifiedNamespace(eventHubNamespace)
.eventHubName(eventHubName)
.credential(credential)
.buildProducerClient()
val allEvents = Array(json)
println("Creating the batch")
try {
val eventDataBatch = producer.createBatch() // Create the batch
println("Batch created")
for (event <- allEvents) {
// Prepare your Event Data
val eventData = new EventData(event)
if (!eventDataBatch.tryAdd(eventData)) {
println("Event is too large for the current batch!")
}
}
// Send the event batch to Event Hub
producer.send(eventDataBatch)
println("Messages sent successfully.")
} catch {
case e: Exception => println(s"Failed to send messages: ${e.getMessage}")
} finally {
producer.close()
}
}
4. آزمایش اجرای خود
اکنون ، عملکرد خود را در Azure Synapse مستقر و آزمایش کنید. اطمینان حاصل کنید که شما در حال اجرا Spark V3.4 هستید و مرکز رویداد Azure شما به درستی با حقوق دسترسی اختصاص داده شده به هویت مدیریت شده شما از کد شما استفاده می شود.
سوالات متداول (متداول)
اگر مشکل پس از افزودن وابستگی ها ادامه یابد ، چه می شود؟
اگر هنوز با مشکلات روبرو هستید ، ممکن است بخواهید نسخه های تمام کتابخانه های Azure SDK را که از آنها استفاده می کنید بررسی کنید تا از سازگاری با Spark و Scala اطمینان حاصل کنید.
چگونه می توانم تأیید کنم که هویت مدیریت شده من به درستی تنظیم شده است؟
برای بررسی مجوزهای هویت مدیریت شده خود در مرکز رویداد ، از پورتال لاجورد یا CLI استفاده کنید. اطمینان حاصل کنید که از حقوق “فرستنده داده” در سطح فضای نام هاب رویداد برخوردار است.
آیا می توانم از سایر روش های احراز هویت استفاده کنم؟
در حالی که هویت مدیریت شده برای امنیت بهتر در محیط های لاجورد توصیه می شود ، در صورت مواجهه با مشکلات مداوم با هویت های مدیریت شده ، می توانید از رشته های اتصال برای Hub Event استفاده کنید.
پایان
با اطمینان از داشتن وابستگی و تنظیمات مناسب در محل ، باید بتوانید با استفاده از هویت های مدیریت شده ، رویدادهایی را از کار Scala Spark به مرکز رویداد لاجورد ارسال کنید. به یاد داشته باشید که سازگاری نسخه را بین کتابخانه های لاجورد مورد استفاده خود بررسی کنید ، به خصوص هنگام برخورد با محیط های Spark.
