使用Kafka Connect 同步Kafka数据到日志服务

2021-11-14 08:42:42

简介

Kafka作为最流行的消息队列，在业界有这非常广泛的使用。不少用户把日志投递到Kafka之后，再使用其他的软件如ElasticSearch进行分析。Kafka Connect 是一个专门用于在Kafka 和其他数据系统直接进行数据搬运插件，如将Kafka数据写入到S3，数据库等。

Kafka Connect

阿里云日志服务是一个日志采集，查询分析与可视化的平台，服务于阿里云上数十万用户。借助于日志服务提供的Kafka Connect插件，我们可以使用Kafka Connect 把Kafka里面的数据同步到阿里云日志服务，利用日志服务强大的查询能力与丰富的可视化图表类型，对数据进行分析与结果展示。

环境准备

如果还没有开通日志服务，前往日志服务控制台开通。
准备测试用的 Kafka 集群。
创建用于访问阿里云日志服务的Access Key。
在日志服务控制台创建Project 和Logstore，并开启索引。

Kafka Connect安装

下载Kafka 日志服务connect 插件并打包：

git clone https://github.com/liketic/kafka-connect-logservice.git
mvn clean compile assembly:single

打包之后，在项目根目录下，会生成一个压缩包 target/kafka-connect-logservice-1.0.0-jar-with-dependencies.jar 。这个文件包含了插件和所有依赖，把这个文件复制到Kafka运行的机器上。

Kafka connect的工作模式分为两种，分别是standalone模式和distributed模式。 standalone模式可以简单理解为只有一个单独的worker，只需在启动时指定配置文件即可。而distributed模式可以启动多个worker，可以水平扩展和failover，插件本身的配置通过REST API的方式传递。这里我们为了演示方便仅演示standalone模式，在生产环境中建议使用distributed模式。更多部署细节可以参考官方文档。

启动Connect

1）修改日志服务插件配置文件
在项目目录下config目录内有一个配置文件sink.properties，里面包含了日志服务插件运行所必须的配置信息：

name=LoghubSinkConnector
topics=<Kafka topic>
tasks.max=10
connector.class=com.aliyun.openservices.log.kafka.connect.LoghubSinkConnector
loghub.endpoint=your log service endpoint
loghub.project=your log service project
loghub.logstore=your log service logstore
loghub.accessKeyId=your access key id
loghub.accessKeySecret=your access key secret
loghub.batchSize=1000
format=json

除了放日志服务必需的配置外，还可以指定数据格式。目前日志服务Connector只支持字符串类型的数据，format可以选择 json 或者 raw：

json：每条纪录的value作为一个JSON字符串解析，自动提取字段并写入日志服务。
raw：每条纪录的value作为一个字段，写入日志服务。

2）修改connect配置文件
在Kafka下载目录下，找到 config/connect-standalone.properties，修改如下配置：

key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
plugin.path=

plugin.path即为上文构建的jar 所在目录。在Kafka 下载目录内执行启动命令：

./bin/connect-standalone.sh ./config/connect-standalone.properties <your sink config path>/sink.properties

生成测试数据

git clone https://github.com/liketic/logservice-samples.git
cd logservice-samples

替换其中的Kafka配置：

        String topicName = "mytopic";
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        props.put("key.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
                "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            for (int j = 0; j < randomNum(100); j++) {
                String r = generateLog();
                producer.send(new ProducerRecord<>(topicName, r));
            }
            Thread.sleep(randomNum(1000));
        }
        producer.close();

在IDE中运行产生测试数据的程序，会通过Kafka Producer往Kafka中写入一些模拟数据。

写入结果查询

日志服务控制台查看数据写入成功：

写入结果

参考资料

日志服务官方文档：https://help.aliyun.com/product/28958.html?spm=a2c4g.750001.list.102.4cc17b13hpRH8b
Kafka Connect 官方文档：https://kafka.apache.org/documentation/#connect

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