Kafka——Kafka Connect详解

07-06 1705阅读

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  • Kafka Connect
    • 1、概要介绍
    • 2、standalone Connect
      • 2.1、数据抽取与加载示例
      • 2.2、数据抽取、转换与加载示例
      • 3、distributed Connect
        • 3.1、示例
        • 3.2、REST API
        • 3.3、其它连接器类
        • 4、示例MySQL数据同步到Redis
          • 4.1、准备连接器
          • 4.2、准备MySQL
          • 4.3、准备redis

            Kafka Connect

            1、概要介绍

            Kafka Connect是一个高伸缩性、高可靠性的数据集成工具，用于在Apache Kafka与其他系统间进行数据搬运以及执行ETL操作，比如Kafka Connect能够将文件系统中某些文件的内容全部灌入Kafka topic中或者是把Kafka topic中的消息导出到外部的数据库系统，如图所示。

            Kafka——Kafka Connect详解

            如图所示，Kafka Connect主要由source connector和sink connector组成。事实上，几乎大部分的ETL框架都是由这两大类逻辑组件组成的，如Apache Flume、Kettle等。source connector负责把输入数据从外部系统中导入到Kafka中，而sink connector则负责把输出数据

            导出到其他外部系统。

            根据Kafka Connect官网的介绍，目前其主要的设计特点如下。

            • 通用性：依托底层的Kafka核心系统封装了connector接口，方便开发、部署和管理。
            • 兼具分布式(distributed)和单体式(standalone)两种模式：既可以以standalone单进程的方式运行，也可以扩展到多台机器成为分布式ETL系统。
            • REST接口：提供常见的REST API方便管理和操作，只适用于分布式模式。
            • 自动位移管理：connector自动管理位移，无须开发人员干预，降低开发成本。
            • 集成性：方便与流/批处理系统对接。

              显然，一个ETL框架或connector系统是否好用的主要标志之一就是，看source connector和sink connector的种类是否丰富。默认提供的connector越多，我们就能集成越多的外部系统，免去了用户自行开发的成本。

              2、standalone Connect

              在standalone模式下所有的操作都是在一个进程中完成的。这种模式非常适合运行在测试或功能验证环境，抑或是必须是单线程才能完成的场景（比如收集日志文件）。由于是单进程，standalone模式无法充分利用Kafka天然提供的负载均衡和高容错等特性。

              2.1、数据抽取与加载示例

              下面我们在一个单节点的Kafka集群上运行standalone模式的Kafka Connect,把输入文件foo.txt中的数据通过Kafka传输到输出文件bar.txt中。首先我们制作配置文件。Kafka Connectstandalone模式下通常有3类配置文件：connect配置文件，若干source connector配置文件和若干sink connector配置文件。由于本例分别启动一个source connector读取foo.txt和一个sink connector写入bar.txt,故source和sink配置文件都只有一个，所以总共有如下3个配置文件。

              • connect-standalone.properties:connect standalone模式下的配置文件。
              • connect--file-source.properties:file source connector配置文件。
              • connect-file-sink.properties:file sink connector配置文件。

                首先来编辑connect-standalone.properties文件。实际上，Kafka已经在config目录下为我们提供了一个该文件的模板。我们直接使用该模板并修改对应的字段即可，如下：

                # connect-standalone.properties
bootstrap.servers=localhost:9092
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=true
offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
                • bootstrap.servers:指定Connect要连接的Kafka集群主机名和端口号。本例使用localhost::9092。
                • key/value.converter:设置Kafka消息key/value的格式转化类，本例使用JsonConverter,即把每条Kafka消息转化成一个JSON格式。
                • key/value.converter.schemas.enable:设置是否需要把数据看成纯JSON字符串或者JSON格式的对象。本例设置为tue,即把数据转换成JSON对象。
                • offset.storage.file.filename:connector会定期地将状态写入底层存储中。该参数设定了状态要被写入的底层存储文件的路径。本例使用/tmp/connect.offsets保存connector的

                  状态。

                  下面编辑connect-file-source.properties,它在Kafka的config目录下也有一份模板，本例直接在该模板的基础上进行修改：

                  # connect-file-source.properties
name=test-file-source
connector.class=FileStreamSource
tasks.max=1
file=foo.txt
topic=connect-file-test
                  • name:设置该file source connector的名称。
                  • connector.class:设置source connector类的全限定名。有时候设置为类名也是可以的，Kafka Connect可以在classpath中自动搜寻该类并加载。
                  • tasks.max:每个connector下会创建若干个任务（task)执行connector逻辑以期望增加并行度，但对于从单个文件读/写数据这样的操作，任意时刻只能有一个ask访问文件，故这里设置最大任务数为1。
                  • file:输入文件全路径名。本例为foo.txt,即表示该文件位于Kafka目录下。实际使用时最好使用绝对路径。
                  • topic:设置source connector把数据导入到Kafka的哪个topic,若该topic之前不存在，则source connector会自动创建。最好提前手工创建出该topic。.本例使用connect-file-test.

                    最后，我们编辑connect-file-sink.properties。同理，直接修改位于config目录下的connect-file-sink.properties模板文件：

                    # connect-file-sink.properties
name=test-file-sink
connector.class=FileStreamSink
tasks.max=1
file=bar.txt
topics=connect-file-test
                    • name:设置该sink connector名称。
                    • connector.class:设置sink connector类的全限定名。有时候设置为类名也是可以的，Kafka Connect可以在classpath中自动搜寻该类并加载。
                    • tasks.max:依然设置为l,原理与source connector中配置设置相同。
                    • file:输出文件全路径名。本例为bar.txt,即表示该文件位于Kafka目录下。实际使用时最好使用绝对路径。
                    • topic:设置sink connector导出Kafka中的哪个topic的数据。

                      启动Kafka Connect的standalone模式：

                      ./connect-standalone.sh ../config/connect-standalone.properties ../config/connect-file-source.properties ../config/connect-file-sink.properties

                      启动之后，应该可以看到控制台不断地打印“Couldn’t find file foo.txt for FileStreamSourceTask,sleeping to wait for it to be created”之类的日志。这是正常的，因为我们尚未创建输入文件foo.txt。

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      下面我们在Kafka的目录下创建foo.txt并写入一些文本行：

                      echo 'hello' >> ./foo.txt
echo 'kafka connect test exaple' >> ./foo.txt
echo 'this is a file connector test.' >> ./foo.txt

                      如果一切正常，可以看到在当前目录下生成一个名为bar.txt的文件：

                      hello
kafka connect test exaple
this is a file connector test.

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      可见，foo.txt文件的内容已经成功地被file connector通过Kafka搬运到bar.txt文件中了。

                      为了验证数据的确是通过Kafka topic进行转移的，我们读取一下topic(connect-file-test)的数据，如：

                      ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic connect-file-test --from-beginning
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"hello"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"kafka connect test exaple"}
{"schema":{"type":"string","optional":false},"payload":"this is a file connector test."}

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      2.2、数据抽取、转换与加载示例

                      上面的例子只涉及ETL中的E和L,即数据抽取(extract.)与加载(load)。作为一个ETL框架，Kafka Connect也支持相当程度的数据转换操作。下面演示在将文件数据导出到目

                      标文件之前为每条消息增加一个IP字段。如果要插入P静态字段，我们必须修改source connector的配置文件，增加以下这些行：

                      transforms=WrapMap,InsertHost
transforms.WrapMap.type=org.apache.kafka.connect.transforms.HoistField$Value
transforms.WrapMap.field=line
transforms.InsertHost.type=org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value
transforms.InsertHost.static.field=ip
transforms.InsertHost.static.value=com.connector.machinel

                      然后重启kafka Connect，然后写入foo.txt文件：

                      ./connect-standalone.sh ../config/connect-standalone.properties ../config/connect-file-source.properties ../config/connect-file-sink.properties

                      echo 'this is a transformation test' >> ./foo.txt

                      然后查看bar.txt：

                      hello
kafka connect test exaple
this is a file connector test.
Struct{line=this is a transformation test,ip=com.connector.machinel}

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      显然，新增的数据被封装成一个结构体（Struct)，并增加了ip字段。这就是上面WrapMap和InsertHost的作用。

                      3、distributed Connect

                      和standalone模式不同，distributed Connect天然地结合了Kafka提供的负载均衡和故障转移功能，能够自动地在多节点机器上平衡负载。用户可以增减机器来实现整体系统的高伸缩性。用户需要执行下列命令来启动distributed模式的Connect,假设我们依然使用Kafka config目录下的配置文件模板：

                      bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties

                      和standalone模式不同的是，在distributed模式中我们不需要指定source和sink的配置文件。distributed模式中的connector只能通过REST API来创建和管理。

                      3.1、示例

                      依然以FileStreamSourceConnector/FileStreamSinkConnector为例来演示如何在distributed模式下运行Kafka Connect。上述命令启动成功后，我们可以执行以下命令来获取当

                      前所有connector:

                      curl http://localhost:8083/connectors
[]

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      值得注意的是，distributed模式下默认的REST端口是8083，用户可以修改connect-distributed.properties文件中的rest.port属性来变更这一端口。如上可见，当前集群中没有创建任何的connector。

                      下面分别创建file source connector和file sink connector,命令如下：

                      curl -i -X POST -H "Content-type:application/json" -H "Accept:application/json" -d '{"name":"test-file-source","config":{"connector.class":"FileStreamSource","tasks.max":"1","topic":"connect-file-test","file":"foo.txt"}}' http://localhost:8083/connectors

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      curl -i -X POST -H "Content-type:application/json" -H "Accept:application/json" -d '{"name":"test-file-sink","config":{"connector.class":"FileStreamSink","tasks.max":"1","topics":"connect-file-test","file":"bar.txt"}}' http://localhost:8083/connectors

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      本例中使用curl工具给Kafka Connect发送POST请求。当前REST API只支持application/json作为请求(request)和响应(response)的内容类型(content type),因此在发送POST请求时必须显式指定HTTP的Accept头部为application/json,以设置response的content type。另外，我们还需要设置Content-Type头部信息为application/json,以指定request

                      的content type。在上面命令中我们只是把standalone模式下配置文件中的所有属性封装成JSON字符串传递给curl工具。注意，connector的name字段和其他字段是分开的，即其他字段首先要被封装到config下，然后和name一起做成JSON串。

                      下面再次获取当前所有connector以检查之前的两个connector是否已被创建出来：

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      这次我们可以看到两个connector都已经被创建出来了。REST API还提供了/connectors//{name}/config,允许用户查询某个connector的具体配置信息，我们使用这个endpoint来查询file sink connector的信息：

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      同时使用GET/connectors//{name}/status查询两connector的运行状态：

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      目前两个connector都正常工作。下面开始写入输入文件foo.txt:

                      echo 'one' >> ./foo.txt
echo 'two' >> ./foo.txt
echo 'three' >> ./foo.txt

                      查看bar.txt：

                      Kafka——Kafka Connect详解

                      做完这些之后，我们删除这两个connector把系统还原回初始状态。若要删除connector,可以使用REST API–DELETE/connectors/.{name},如下：

                      curl -i -X DELETE http://localhost:8083/connectors/test-file-source
curl -i -X DELETE http://localhost:8083/connectors/test-file-sink

                      3.2、REST API

                      我们可以通过Kafka Connect提供的基于REST风格的API接口来管理连接器，默认端口号为8083，可以通过Worker进程的配置文件中的rest,port参数来修改端口号。Kafka ConnectREST API接口如表所示。

                      REST API描述
                      GET /查看Kafka集群版本信息
                      GET /connectors查看当前活跃的连接器列表，显示连接器的名字
                      POST /connectors根据指定配置，创建一个新的连接器
                      GET /connectors/{name}查看指定连接器的信息
                      GET /connectors/{name}/config查看指定连接器的配置信息
                      PUT /connectors/{name}/config修改指定连接器的配置信息
                      GET /connectors/{name}/status查看指定连接器的状态
                      POST /connectors/{name}/restart重启指定的连接器
                      PUT /connectors/{name}/pause暂停指定的连接器
                      GET /connectors/{name}/tasks查看指定连接器正在运行的Task
                      POST /connectors/{name}/tasks修改Task的配置
                      GET /connectors/{name}/tasks/{taskId}/status查看指定连接器中指定Task的状态
                      POST /connectors/{name}/tasks/{tasked}/restart重启指定连接器中指定的Task
                      DELETE /connectors/{name}/删除指定的连接器

                      3.3、其它连接器类

                      connector.class用来设置连接器类的全限定名称，有时候设置为类名也是可以的，Kafka Connect会在classpath中自动搜索这个类并加载。Kafka中默认只提供了与文件相关的连接器，如果要实现与其他数据存储系统相连接，那么可以参考文件连接器的具体实现来自定义一套连接器，或者搜寻开源的实现，比如Confluent公司提供的

                      一些产品：

                      • kafka-connect-elasticsearch(https://github.com/confluentinc/kafka-connect-elasticsearch);
                      • kafka-connect-jdbc (https://github.com/confluentinc/kafka-connect-jdbc);
                      • kafka-connect-hdfs (https://github.com/confluentinc/kafka-connect-hdfs);
                      • kafka-connect-storage-cloud (https://github.com/confluentinc/kafka-connect-storage-cloud).

                        4、示例MySQL数据同步到Redis

                        4.1、准备连接器

                        下载连接器

                        MySQL连接器：https://www.confluent.io/hub/confluentinc/kafka-connect-jdbc

                        Redis连接器：https://www.confluent.io/hub/jcustenborder/kafka-connect-redis

                        安装插件

                        在kafka目录下新建connect文件夹：

                        cd /usr/local/kafka_2.12-3.1.0
mkdir connect

                        将下载的插件移动到connect文件夹中：

                        cp confluentinc-kafka-connect-jdbc-10.7.4 /usr/local/kafka_2.12-3.1.0/confluentinc-kafka-connect-jdbc-10.7.4
cp jcustenborder-kafka-connect-redis-0.0.4 /usr/local/kafka_2.12-3.1.0/jcustenborder-kafka-connect-redis-0.0.4

                        下载mysql对应的驱动，放到confluentinc-kafka-connect-jdbc-10.7.4/lib目录下

                        mv mysql-connector-java-8.0.20.jar /usr/local/kafka_2.12-3.1.0/confluentinc-kafka-connect-jdbc-10.7.4/lib/mysql-connector-java-8.0.20.jar

                        修改distributed配置：

                        vim /usr/local/kafka_2.12-3.1.0/config/connect-distributed.properties

                        指定插件位置：

                        plugin.path=../connect

                        启动Connect，查看插件是否加载成功：

                        ./connect-distributed.sh ../config/connect-distributed.properties

                        Kafka——Kafka Connect详解

                        4.2、准备MySQL

                        创建表及数据

                        CREATE TABLE `login` (
	`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  	`username` varchar(30) DEFAULT NULL,
	`login_time` datetime
);
INSERT INTO `login` VALUES(1, 'aaa', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(2, 'bbb', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(3, 'ccc', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(4, 'ddd', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(5, 'eee', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(6, 'fff', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(7, 'ggg', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(8, 'hhh', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(9, 'iii', NOW());
INSERT INTO `login` VALUES(10, 'jjj', NOW());

                        创建连接器，新建source.json

                        {
	"name": "example-source",
	"config": {
		"connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
		"tasks.max": "1",
		"connection.url": "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/kafka_db",
		"connection.user": "root",
		"connection.password": "123456",
		"table.whitelist": "login",
        "mode":"incrementing",
        "incrementing.column.name":"id"
	}
}

                        向Worker发送请求，创建连接器：

                        curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors -d @source.json

                        确认数据是否写入kafka

                        ./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list

                        Kafka——Kafka Connect详解

                        __consumer_offsets: 记录所有Kafka Consumer Group的Offset
connect-configs: 存储连接器的配置，对应Connect 配置文件中config.storage.topic
connect-offsets: 存储Source 的Offset，对应Connect 配置文件中offset.storage.topic
connect-status: 连接器与Task的状态，对应Connect 配置文件中status.storage.topic

                        ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic login --from-beginning

                        Kafka——Kafka Connect详解

                        4.3、准备redis

                        创建sink.json

                        {
	"name": "example-sink",
	"config": {
		"connector.class": "com.github.jcustenborder.kafka.connect.redis.RedisSinkConnector",
        "topics": "login",
        "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
        "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
        "tasks.max": "1",
	    "redis.client.mode": "Standalone",
	    "redis.database": "1",
	    "redis.hosts": "localhost:6379",
	    "redis.password": "123456"
	}
}

                        启动：

                        curl -i -X POST -H "Accept:application/json" -H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors -d @sink.json
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