kafka(15) kafka connect

2023-12-16 17:15:33

Kafka Connect 是一款可扩展并且可靠地在 Apache Kafka 和其他系统之间进行数据传输的工具。可以很简单的定义 connectors（连接器）将大量数据迁入、迁出Kafka。

连接器，分为两种 Source（从源数据库拉取pull数据写入Kafka），Sink（从Kafka消费数据写入push目标数据）

连接器其实并不参与实际的数据copy，连接器负责管理Task。连接器中定义了对应Task的类型，对外提供配置选项（用户创建连接器时需要提供对应的配置信息）。并且连接器还可以决定启动多少个Task线程。

用户可以通过Rest API 启停连接器，查看连接器状态

Confluent 已经提供了许多成熟的连接器，官网地址：Confluent Connector Portfolio

实际进行数据传输的单元，和连接器一样同样分为 Source和Sink

Task的配置和状态存储在Kafka的Topic中，config.storage.topic和status.storage.topic。我们可以随时启动，停止任务，以提供弹性、可扩展的数据管道

刚刚我们讲的Connectors 和Task 属于逻辑单元，而Worker 是实际运行逻辑单元的进程，Worker 分为两种模式，单机模式和分布式模式

单机模式：比较简单，但是功能也受限，只有一些特殊的场景会使用到，例如收集主机的日志，通常来说更多的是使用分布式模式

分布式模式：为Kafka Connect提供了可扩展和故障转移。相同group.id的Worker，会自动组成集群。当新增Worker，或者有Worker挂掉时，集群会自动协调分配所有的Connector 和 Task（这个过程称为Rebalance）

当使用Worker集群时，创建连接器，或者连接器Task数量变动时，都会触发Rebalance 以保证集群各个Worker节点负载均衡。但是当Task 进入Fail状态的时候并不会触发 Rebalance，只能通过Rest Api 对Task进行重启。

Kafka Connect 通过 Converter 将数据在Kafka（字节数组）与Task（Object）之间进行转换

默认支持以下Converter

AvroConverter io.confluent.connect.avro.AvroConverter: 需要使用 Schema Registry
ProtobufConverter io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter: 需要使用 Schema Registry
JsonSchemaConverter io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter: 需要使用 Schema Registry
JsonConverter org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter (无需 Schema Registry): 转换为json结构
StringConverter org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter: 简单的字符串格式
ByteArrayConverter org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter: 不做任何转换

Converters 与 Connector 是解耦的，下图展示了在Kafka Connect中，Converter 在何时进行数据转换

连接器可以通过配置Transform 实现对单个消息（对应代码中的Record）的转换和修改，可以配置多个Transform 组成一个链。例如让所有消息的topic加一个前缀、sink无法消费source 写入的数据格式，这些场景都可以使用Transform 解决

Transform 如果配置在Source 则在Task之后执行，如果配置在Sink 则在Task之前执行。

使用步骤：

1. 启动zookeeper

bin/zookeeper-server-start.sh  config/zookeeper.properties

2.启动kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

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