Kafka Connect简介

Kafka Connect简介

http://colobu.com/2016/02/24/kafka-connect/#more

Kafka 0.9+增加了一个新的特性Kafka Connect,可以更方便的创建和管理数据流管道。它为Kafka和其它系统创建规模可扩展的、可信赖的流数据提供了一个简单的模型，通过connectors可以将大数据从其它系统导入到Kafka中，也可以从Kafka中导出到其它系统。Kafka Connect可以将完整的数据库注入到Kafka的Topic中，或者将服务器的系统监控指标注入到Kafka，然后像正常的Kafka流处理机制一样进行数据流处理。而导出工作则是将数据从Kafka Topic中导出到其它数据存储系统、查询系统或者离线分析系统等，比如数据库、Elastic Search、Apache Ignite等。

Kafka Connect特性包括：

• Kafka connector通用框架,提供统一的集成API
• 同时支持分布式模式和单机模式
• REST 接口，用来查看和管理Kafka connectors
• 自动化的offset管理，开发人员不必担心错误处理的影响
• 分布式、可扩展
• 流/批处理集成

流数据平台

基于Kafka， LinkedIn等一些大公司已经建立起架构类似的、可扩展的流数据平台。它包含两个功能，数据集成和流处理。
Kafka Connect则是为数据集成而生。

多年来，Kafka已经成为处理大数据流的平台标准，成千上万的公司在使用它。程序员在构建它们的平台的时候也遇到一些问题：

• Schema管理
• 容错
• 并行化
• 数据延迟
• 分发担保
• 运营与监控

这些棘手的问题都要程序员去处理，如果有一个统一的框架去完成这些事情，将可以大大减少程序员的工作量，因此Kafka 0.9中提供了这一特性，负责处理这些问题。

Kafka背后的公司confluent鼓励社区创建更多的开源的connector，将Kafka生态圈壮大起来，促进Kafka Connnect的应用。

Kafka Connnect有两个核心概念：Source和Sink。 Source负责导入数据到Kafka，Sink负责从Kafka导出数据，它们都被称为Connector。

当前Kafka Connect支持两种分发担保：at least once (至少一次) 和 at most once(至多一次)，exactly once将在未来支持。

当前已有的Connectors包括：

Connector Name	Owner	Status
HDFS	confluent-platform@googlegroups.com	Confluent supported
JDBC	confluent-platform@googlegroups.com	Confluent supported
Debezium - CDC Sources	debezium@gmail.com	Community project
MongoDB Source	a.patelli@reply.de  a.topchyan@reply.de	In progress
MQTT Source	tomasz.pietrzak@evok.ly	Community project
MySQL Binlog Source	wushujames@gmail.com	In progress
Twitter Source	rollulus@xs4all.nl	In progress
Cassandra Sink	Cassandra Sink	Community project
Elastic Search Sink	ksenji@gmail.com	Community project
Elastic Search Sink	hannes.stockner@gmail.com	In progress
Elastic Search Sink	a.patelli@reply.de  a.topchyan@reply.de	In progress
Apache Ignite Sink	Apache Ignite Project	Community project (Planned for Apache Ignite 1.6 Release)

Connectors的发布和开发可以参照官方文档。如果以前你通过producer API/consumer API写了一些导入导出的功能，不妨尝试一下换成Kafka Connect，看看是否简化了你的代码，提高了应用可扩展和容错的能力。

参考文档

1. http://www.confluent.io/blog/announcing-kafka-connect-building-large-scale-low-latency-data-pipelines
2. http://www.confluent.io/developers/connectors
3. http://kafka.apache.org/documentation.html#connect
4. Kafka Producer处理逻辑

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