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Apache Kafka Connectors 开发与高可用部署：构建健壮的流式 ETL

好的，各位听众，欢迎来到今天的Kafka Connectors“相声”专场！ 咳咳，不对，是技术讲座！今天咱们的主题是：Apache Kafka Connectors 开发与高可用部署：构建健壮的流式 ETL。

各位都知道，数据就像金矿，埋在各种犄角旮旯里，等着我们去挖掘。而Kafka Connectors就像是我们的矿铲、传送带，负责把数据从各个源头（比如数据库、文件、API等）挖掘出来，再安全地运送到Kafka这个数据高速公路上。有了它，我们才能方便地进行实时数据分析、构建流式应用，最终把数据变成真金白银。💰💰💰

所以，Kafka Connectors的重要性不言而喻。今天，我们就来好好唠唠嗑，看看怎么打造一个既能挖得快，又能抗得住各种风吹雨打的Kafka Connectors。

第一部分：Kafka Connectors：你的数据搬运工

首先，让我们来认识一下Kafka Connectors这位“搬运工”。

  • 什么是Kafka Connectors？

简单来说，Kafka Connectors是一个框架，它允许你构建可重用的、可配置的连接器（Connectors），用于将数据导入（Source Connector）或导出（Sink Connector）Kafka。

想象一下，你要把MySQL数据库里的数据实时同步到Kafka。如果没有Kafka Connectors，你可能需要自己写一大堆代码，处理各种数据库连接、数据转换、错误处理等等。但是有了Kafka Connectors，你只需要配置一下现成的MySQL Connector，就能轻松搞定。简直是懒人福音！😇

  • Connectors的两大阵营：Source & Sink

就像一支军队，Connectors也分为两大阵营：

*   **Source Connector（源连接器）：** 负责把数据从外部系统（比如数据库、文件系统、API）读取到Kafka。它就像是矿山的挖掘机，源源不断地把矿石（数据）挖出来。
*   **Sink Connector（目标连接器）：** 负责把数据从Kafka写入到外部系统（比如Elasticsearch、HDFS、数据库）。它就像是矿石加工厂，把Kafka里的矿石（数据）加工成各种产品。

  • Connectors的核心概念

    • Connector： 连接器的实例，负责定义连接的配置，比如连接哪个数据库，使用哪个表等等。
    • Task： 连接器中的任务，负责实际的数据传输工作。一个Connector可以包含多个Task，从而实现并行处理，提高吞吐量。Task就像是挖掘机的驾驶员，负责操作挖掘机进行挖掘。
    • Converter： 负责数据格式转换。Kafka Connector支持多种数据格式，比如JSON、Avro、Protobuf等。Converter就像是翻译官，负责把不同语言的数据翻译成统一的语言。
    • Transform： 负责数据转换和过滤。可以在数据写入Kafka之前，对数据进行一些处理，比如字段重命名、类型转换、数据过滤等。Transform就像是数据美容师，负责把数据打扮得漂漂亮亮的。

第二部分：Connector开发：手把手教你打造专属搬运工

好了，认识了Kafka Connectors的基本概念，接下来我们就来动手打造一个属于自己的Connector。这里我们以Source Connector为例，演示如何从一个简单的REST API读取数据到Kafka。

  • 准备工作

    • 开发环境： 你需要一个Java IDE（比如IntelliJ IDEA或Eclipse），以及Maven或Gradle构建工具。
    • Kafka环境： 你需要一个运行中的Kafka集群。
    • REST API： 你需要一个可以提供数据的REST API。为了方便演示，我们可以使用一个免费的在线API，比如https://jsonplaceholder.typicode.com/todos。

  • 创建Connector项目

    使用Maven或Gradle创建一个新的Java项目。

  • 添加依赖

    在pom.xml或build.gradle文件中添加Kafka Connect API的依赖。

    <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>connect-api</artifactId>
    <version>${kafka.version}</version>
</dependency>

  • 编写Connector代码

    我们需要创建三个类：

    • RestSourceConnector： Connector的入口类，负责配置和启动Task。
    • RestSourceTask： Task的实现类，负责实际的数据读取和写入Kafka。
    • RestSourceConnectorConfig： 配置类，负责定义Connector的配置参数。

    RestSourceConnectorConfig.java

    import org.apache.kafka.common.config.AbstractConfig;
import org.apache.kafka.common.config.ConfigDef;
import org.apache.kafka.common.config.ConfigDef.Importance;
import org.apache.kafka.common.config.ConfigDef.Type;

import java.util.Map;

public class RestSourceConnectorConfig extends AbstractConfig {

    public static final String TOPIC_CONFIG = "topic";
    private static final String TOPIC_DOC = "Topic to write to";

    public static final String API_URL_CONFIG = "api.url";
    private static final String API_URL_DOC = "The URL of the REST API to consume";

    public static final String POLL_INTERVAL_MS_CONFIG = "poll.interval.ms";
    private static final String POLL_INTERVAL_MS_DOC = "The interval in milliseconds to poll the REST API";
    private static final int POLL_INTERVAL_MS_DEFAULT = 5000;

    public RestSourceConnectorConfig(Map<?, ?> originals) {
        super(configDef(), originals);
    }

    public static ConfigDef configDef() {
        return new ConfigDef()
                .define(TOPIC_CONFIG, Type.STRING, Importance.HIGH, TOPIC_DOC)
                .define(API_URL_CONFIG, Type.STRING, Importance.HIGH, API_URL_DOC)
                .define(POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, Type.INT, POLL_INTERVAL_MS_DEFAULT, Importance.MEDIUM, POLL_INTERVAL_MS_DOC);
    }

    public String getTopic() {
        return getString(TOPIC_CONFIG);
    }

    public String getApiUrl() {
        return getString(API_URL_CONFIG);
    }

    public int getPollIntervalMs() {
        return getInt(POLL_INTERVAL_MS_CONFIG);
    }
}

    RestSourceConnector.java

    import org.apache.kafka.common.config.ConfigDef;
import org.apache.kafka.connect.connector.Task;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceConnector;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class RestSourceConnector extends SourceConnector {

    private Map<String, String> configProps;

    @Override
    public String version() {
        return "1.0"; // 版本号
    }

    @Override
    public void start(Map<String, String> props) {
        configProps = props;
    }

    @Override
    public Class<? extends Task> taskClass() {
        return RestSourceTask.class;
    }

    @Override
    public List<Map<String, String>> taskConfigs(int maxTasks) {
        List<Map<String, String>> taskConfigs = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < maxTasks; i++) {
            taskConfigs.add(configProps);
        }
        return taskConfigs;
    }

    @Override
    public void stop() {
        // Nothing to do since Tasks manage themselves.
    }

    @Override
    public ConfigDef config() {
        return RestSourceConnectorConfig.configDef();
    }
}

    RestSourceTask.java

    import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.SchemaBuilder;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceTask;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.time.Instant;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class RestSourceTask extends SourceTask {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(RestSourceTask.class);

    private String apiUrl;
    private String topic;
    private int pollIntervalMs;
    private HttpClient httpClient;
    private ObjectMapper objectMapper;

    private static final Schema VALUE_SCHEMA = SchemaBuilder.struct()
            .field("userId", Schema.INT32_SCHEMA)
            .field("id", Schema.INT32_SCHEMA)
            .field("title", Schema.STRING_SCHEMA)
            .field("completed", Schema.BOOLEAN_SCHEMA)
            .build();

    @Override
    public String version() {
        return "1.0";
    }

    @Override
    public void start(Map<String, String> props) {
        RestSourceConnectorConfig config = new RestSourceConnectorConfig(props);
        apiUrl = config.getApiUrl();
        topic = config.getTopic();
        pollIntervalMs = config.getPollIntervalMs();
        httpClient = HttpClient.newHttpClient();
        objectMapper = new ObjectMapper();
    }

    @Override
    public List<SourceRecord> poll() throws InterruptedException {
        try {
            HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                    .uri(URI.create(apiUrl))
                    .build();

            HttpResponse<String> response = httpClient.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
            String responseBody = response.body();

            List<SourceRecord> records = new ArrayList<>();
            JsonNode jsonArray = objectMapper.readTree(responseBody);

            jsonArray.forEach(jsonNode -> {
                Struct value = new Struct(VALUE_SCHEMA)
                        .put("userId", jsonNode.get("userId").asInt())
                        .put("id", jsonNode.get("id").asInt())
                        .put("title", jsonNode.get("title").asText())
                        .put("completed", jsonNode.get("completed").asBoolean());

                SourceRecord record = new SourceRecord(
                        Collections.singletonMap("api", apiUrl),  // source partition
                        null,                                    // source offset
                        topic,                                  // topic
                        VALUE_SCHEMA,                             // value schema
                        value                                     // value
                );
                records.add(record);
            });

            Thread.sleep(pollIntervalMs); // 控制API请求频率
            return records;

        } catch (IOException e) {
            log.error("Error while fetching data from API: {}", e.getMessage());
            return null;
        }
    }

    @Override
    public void stop() {
        // Clean resources if needed
    }
}

  • 打包Connector

    使用Maven或Gradle将项目打包成一个JAR文件。

  • 安装Connector

    将JAR文件复制到Kafka Connect的插件目录（plugin.path配置）。

  • 配置Connector

    创建一个Connector配置文件，比如rest-source.properties：

    name=rest-source-connector
connector.class=RestSourceConnector
tasks.max=1
topic=rest-api-topic
api.url=https://jsonplaceholder.typicode.com/todos
poll.interval.ms=5000 # 每5秒钟请求一次API
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false

  • 启动Connector

    使用Kafka Connect REST API启动Connector：

    curl -X POST -H "Content-Type: application/json" 
     --data @rest-source.properties 
     http://localhost:8083/connectors

  • 验证结果

    使用Kafka Consumer消费rest-api-topic主题的数据，验证Connector是否正常工作。

    kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --topic rest-api-topic --from-beginning

    如果一切顺利，你应该能看到从REST API读取的数据被成功写入Kafka。🎉🎉🎉

第三部分：高可用部署：让你的搬运工永不停歇

一个好的搬运工不仅要能搬得快，还要能抗得住各种突发情况。所以，高可用部署对于Kafka Connectors来说至关重要。

  • Kafka Connect的两种部署模式

    • Standalone Mode（独立模式）： 只有一个Kafka Connect进程。这种模式简单易用，适合开发测试环境。但是，如果这个进程挂了，所有Connector都会停止工作。
    • Distributed Mode（分布式模式）： 多个Kafka Connect进程组成一个集群。这种模式具有高可用性和可扩展性，适合生产环境。即使某个进程挂了，其他进程仍然可以继续工作。

  • 分布式模式的架构

    在分布式模式下，Kafka Connect集群依赖于Kafka本身来实现配置管理、状态管理和任务分配。

    • Configuration Topic： 用于存储Connector的配置信息。
    • Offset Topic： 用于存储Source Connector的偏移量信息，保证数据不会重复消费。
    • Status Topic： 用于存储Connector和Task的状态信息。
    • Group ID： 用于标识Kafka Connect集群。同一个Group ID的进程属于同一个集群。

  • 高可用部署的策略

    • 多节点部署： 部署多个Kafka Connect进程，组成一个集群。
    • 负载均衡： 使用负载均衡器（比如Nginx或HAProxy）将流量分发到不同的Kafka Connect进程。
    • 监控和告警： 监控Kafka Connect进程的状态，及时发现和处理问题。
    • 自动重启： 使用进程管理工具（比如Systemd或Supervisor）自动重启失败的进程。
    • 滚动升级： 逐步升级Kafka Connect集群的进程，避免服务中断。

  • 配置分布式模式

    要启用分布式模式，需要在connect-distributed.properties文件中配置以下参数：

    bootstrap.servers=localhost:9092
group.id=my-connect-cluster
config.storage.topic=connect-config
offset.storage.topic=connect-offsets
status.storage.topic=connect-status
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=false
value.converter.schemas.enable=false
offset.flush.interval.ms=10000
rest.port=8083

    然后，使用以下命令启动Kafka Connect进程：

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

    启动多个进程，组成一个集群。

第四部分：最佳实践：打造高效稳定的流式ETL

最后，我们来分享一些使用Kafka Connectors的最佳实践，帮助你打造高效稳定的流式ETL。

  • 选择合适的Connector： 根据你的数据源和目标系统，选择合适的Connector。尽量使用官方或社区维护的Connector，避免重复造轮子。
  • 合理配置Connector： 根据你的业务需求，合理配置Connector的参数，比如tasks.max、poll.interval.ms、batch.size等。
  • 监控Connector状态： 使用Kafka Connect REST API或监控工具，监控Connector的状态，及时发现和处理问题。
  • 处理错误和异常： Connector可能会遇到各种错误和异常，比如网络连接失败、数据格式错误等。要做好错误处理和异常处理，保证数据的完整性和一致性。
  • 使用Transforms进行数据转换： 使用Transforms对数据进行转换和过滤，可以简化下游应用的开发。
  • 测试和验证： 在生产环境部署之前，一定要进行充分的测试和验证，保证Connector的稳定性和可靠性。
  • 版本控制和管理： 对Connector的配置和代码进行版本控制和管理，方便回滚和升级。

总结

今天，我们一起学习了Kafka Connectors的开发和高可用部署。希望通过今天的“相声”，哦不，是技术讲座，大家对Kafka Connectors有了更深入的了解。记住，Kafka Connectors是构建健壮的流式ETL的关键组件，掌握它，你就能轻松驾驭数据，让数据为你创造价值！

最后，祝大家工作顺利，天天开心！ 谢谢大家！😊

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