Kafka核心API——Connect API

时间:2022-07-25
本文章向大家介绍Kafka核心API——Connect API，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。

Kafka Connect基本概念介绍

Kafka Connect是一个用于将数据流输入和输出Kafka的框架。Confluent平台附带了几个内置connector，可以使用这些connector进行关系数据库或HDFS等常用系统到Kafka的数据传输，也是用来构建ETL的一种方案。

Kafka Connect基本概念：

  • Kafka Connect实际上是Kafka流式计算的一部分
  • Kafka Connect主要用来与其他中间件建立流式通道
  • Kafka Connect支持流式和批处理集成

Kafka Connect的架构如下图所示：

Kafka Connect关键词：

  • Connectors：通过管理task来协调数据流的高级抽象
  • Tasks：如何将数据复制到Kafka或从Kafka复制数据的实现
  • Workers：执行Connector和Task的运行进程
  • Converters： 用于在Connect和外部系统发送或接收数据之间转换数据的代码
  • Transforms：更改由连接器生成或发送到连接器的每个消息的简单逻辑

Connectors

Kafka Connect中的connector定义了数据应该从哪里复制到哪里。connector实例是一种逻辑作业，负责管理Kafka与另一个系统之间的数据复制。

我们在大多数情况下都是使用一些平台提供的现成的connector。但是，也可以从头编写一个新的connector插件。在高层次上，希望编写新连接器插件的开发人员遵循以下工作流：

Task

Task是Connect数据模型中的主要处理数据的角色，也就是真正干活的。每个connector实例协调一组实际复制数据的task。通过允许connector将单个作业分解为多个task，Kafka Connect提供了内置的对并行性和可伸缩数据复制的支持，只需很少的配置。

这些任务没有存储任何状态。任务状态存储在Kafka中的特殊主题config.storage.topic和status.storage.topic中。因此，可以在任何时候启动、停止或重新启动任务，以提供弹性的、可伸缩的数据管道。

Workers

Workers是负责管理和执行connector和task的，Workers有两种模式，Standalone（单机）和Distributed（分布式）。

Standalone Workers：

Standalone模式是最简单的模式，用单一进程负责执行所有connector和task

Distributed Workers：

Distributed模式为Kafka Connect提供了可扩展性和自动容错能力。在分布式模式下，你可以使用相同的组启动许多worker进程。它们自动协调以跨所有可用的worker调度connector和task的执行。 如果你添加一个worker、关闭一个worker或某个worker意外失败，那么其余的worker将检测到这一点，并自动协调，在可用的worker集重新分发connector和task。

Task Rebalance

当connector首次提交到集群时，workers会重新平衡集群中的所有connector及其tasks，以便每个worker的工作量大致相同。当connector增加或减少它们所需的task数量，或者更改connector的配置时，也会使用相同的重新平衡过程。

当一个worker失败时，task在活动的worker之间重新平衡。当一个task失败时，不会触发再平衡，因为task失败被认为是一个例外情况。因此，失败的task不会被框架自动重新启动，应该通过REST API重新启动。

Converters

在向Kafka写入或从Kafka读取数据时，Converter是使Kafka Connect支持特定数据格式所必需的。task使用Converters将数据格式从字节转换为连接内部数据格式，反之亦然。并且Converter与Connector本身是解耦的，以便在Connector之间自然地重用Converter。

默认提供以下Converters：

  • AvroConverter（建议）：与Schema Registry一起使用
  • JsonConverter：适合结构数据
  • StringConverter：简单的字符串格式
  • ByteArrayConverter：提供不进行转换的“传递”选项

AvroConverter处理数据的流程图：

Transforms

Connector可以配置Transforms，以便对单个消息进行简单且轻量的修改。这对于小数据的调整和事件路由十分方便，且可以在connector配置中将多个Transforms连接在一起。然而，应用于多个消息的更复杂的Transforms最好使用KSQL和Kafka Stream来实现。

Transforms是一个简单的函数，输入一条记录，并输出一条修改过的记录。Kafka Connect提供许多Transforms，它们都执行简单但有用的修改。可以使用自己的逻辑定制实现转换接口，将它们打包为Kafka Connect插件，将它们与connector一起使用。

当Transforms与Source Connector一起使用时，Kafka Connect通过第一个Transforms传递connector生成的每条源记录，第一个Transforms对其进行修改并输出一个新的源记录。将更新后的源记录传递到链中的下一个Transforms，该Transforms再生成一个新的修改后的源记录。最后更新的源记录会被转换为二进制格式写入到Kafka。Transforms也可以与Sink Connector一起使用。

以下为Confluent平台提供的Transforms：

Kakfa Connect环境准备

前面已经铺垫了Kakfa Connect的基本概念，接下来用一个简单的例子演示一下Kakfa Connect的使用方式，以便对其作用有一个直观的了解。

在演示Kakfa Connect的使用之前我们需要先做一些准备，因为依赖一些额外的集成。例如在本文中使用MySQL作为数据源的输入和输出，所以首先得在MySQL中创建两张表（作为Data Source和Data Sink）。建表SQL如下：

CREATE TABLE `users_input` (
  `uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

CREATE TABLE `users_output` (
  `uid` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`uid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

接下来就是考虑怎么实现Kafka Connect了，前面有提到过Kafka Connect中的connector定义了数据应该从哪里复制到哪里。connector实例是一种逻辑作业，负责管理Kafka与另一个系统之间的数据复制。

因此，如果要自己实现一个Connect的话还是稍微有些复杂的，好在Confluent平台有些现成的Connect。例如Confluent平台就有JDBC的Connect，下载地址如下：

我们需要到Kafka Server上进行相应的配置才能使用该Connect，所以复制下载链接到服务器上使用wget命令进行下载：

[root@txy-server2 ~]# cd /usr/local/src
[root@txy-server2 /usr/local/src]# wget https://d1i4a15mxbxib1.cloudfront.net/api/plugins/confluentinc/kafka-connect-jdbc/versions/5.5.0/confluentinc-kafka-connect-jdbc-5.5.0.zip

除此之外，由于要连接MySQL，所以还得去maven仓库上复制mysql-connector驱动包的下载链接，然后使用同样命令进行下载：

[root@txy-server2 /usr/local/src]# wget https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/8.0.20/mysql-connector-java-8.0.20.jar

解压下载好的Connect压缩包，创建一个存放目录，将解压后的文件移到到该目录下，并将MySQL驱动包移动到kafka-connect-jdbc的lib目录下：

[root@txy-server2 /usr/local/src]# unzip confluentinc-kafka-connect-jdbc-5.5.0.zip
[root@txy-server2 /usr/local/src]# mkdir -p /opt/kafka/plugins
[root@txy-server2 /usr/local/src]# mv confluentinc-kafka-connect-jdbc-5.5.0 /opt/kafka/plugins/kafka-connect-jdbc
[root@txy-server2 /usr/local/src]# mv mysql-connector-java-8.0.20.jar /opt/kafka/plugins/kafka-connect-jdbc/lib/

Connect包准备好后，编辑connect-distributed.properties配置文件，修改如下配置项：

[root@txy-server2 ~]# vim /usr/local/kafka/config/connect-distributed.properties
# Broker Server的访问ip和端口号
bootstrap.servers=172.21.0.10:9092
# 指定集群id
group.id=connect-cluster
# 指定rest服务的端口号
rest.port=8083
# 指定Connect插件包的存放路径
plugin.path=/opt/kafka/plugins

由于rest服务监听了8083端口号，如果你的服务器开启了防火墙就需要使用以下命令开放8083端口，否则外部无法访问：

[root@txy-server2 ~]# firewall-cmd --zone=public --add-port=8083/tcp --permanent
[root@txy-server2 ~]# firewall-cmd --reload

完成前面的步骤后，我们就可以启动Kafka Connect了。有两种启动方式，分别是：前台启动和后台启动，前者用于开发调试，后者则通常用于正式环境。具体命令如下：

# 前台启动
[root@txy-server2 ~]# connect-distributed.sh /usr/local/kafka/config/connect-distributed.properties

# 后台启动
[root@txy-server2 ~]# connect-distributed.sh -daemon /usr/local/kafka/config/connect-distributed.properties

启动成功后，使用浏览器访问http://{ip}:8083/connector-plugins，正常情况下会返回这样一段JSON数据：

到此为止，我们就已经完成Kafka Connect的环境准备了，接下来演示一下Source Connector与Sink Connector如何与MySQL做集成。

Kafka Connect Source和MySQL集成

首先我们要知道rest服务提供了一些API去操作connector，如下表：

使用浏览器访问http://{ip}:8083/connectors，可以查看所有的connector，此时返回的是一个空数组，说明没有任何的connector：

此时我们可以使用POST方式请求/connectors接口来新增一个connector，这里以curl命令为例，调用示例如下：

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -i 'http://{ip}:8083/connectors' 
--data 
'{"name":"test-upload-mysql","config":{
"connector.class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
"connection.url":"jdbc:mysql://{ip}:3306/kafka_store?user=root&password=123456a.",
"table.whitelist":"users_input",
"incrementing.column.name": "uid",
"mode":"incrementing",
"topic.prefix": "test-mysql-"}}'

参数说明：

  • name：指定新增的connector的名称
  • config：指定该connector的配置信息
  • connector.class：指定使用哪个Connector类
  • connection.url：指定MySQL的连接url
  • table.whitelist：指定需要加载哪些数据表
  • incrementing.column.name：指定表中自增列的名称
  • mode：指定connector的模式，这里为增量模式
  • topic.prefix：Kafka会创建一个Topic，该配置项就是用于指定Topic名称的前缀，后缀为数据表的名称。例如在本例中将生成的Topic名称为：test-mysql-users_input

调用成功后，会返回如下响应数据：

HTTP/1.1 201 Created
Date: Mon, 25 May 2020 13:48:16 GMT
Location: http://{ip}:8083/connectors/test-upload-mysql
Content-Type: application/json
Content-Length: 368
Server: Jetty(9.4.24.v20191120)

{"name":"test-upload-mysql","config":{"connector.class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector","connection.url":"jdbc:mysql://{ip}:3306/kafka_store?user=root&password=123456a.","table.whitelist":"users_input","incrementing.column.name":"uid","mode":"incrementing","topic.prefix":"test-mysql-","name":"test-upload-mysql"},"tasks":[],"type":"source"}

然后刷新浏览器页面，可以看到test-upload-mysql这个connector已经能被列出来了：

新增connector完成后，我们尝试往数据表里添加一些数据，具体的sql如下：

insert into users_input(`name`, `age`) values('小明', 15);
insert into users_input(`name`, `age`) values('小白', 13);
insert into users_input(`name`, `age`) values('小李', 17);

接着使用kafka-console-consumer.sh脚本命令去拉取test-mysql-users_input中的数据：

[root@txy-server2 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic test-mysql-users_input --from-beginning

拉取出来的数据是JSON结构的，其中的payload就是数据表中的数据，如下：

{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"uid"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"},{"type":"int32","optional":false,"field":"age"}],"optional":false,"name":"users_input"},"payload":{"uid":1,"name":"小明","age":15}}
{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"uid"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"},{"type":"int32","optional":false,"field":"age"}],"optional":false,"name":"users_input"},"payload":{"uid":2,"name":"小白","age":13}}
{"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"uid"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"},{"type":"int32","optional":false,"field":"age"}],"optional":false,"name":"users_input"},"payload":{"uid":3,"name":"小李","age":17}}

能拉取到这样的数据就代表已经成功将MySQL数据表中的数据传输到Kafka Connect Source里了，也就是完成输入端的工作了。

Kafka Connect Sink和MySQL集成

现在我们已经能够通过Kafka Connect将MySQL中的数据写入到Kafka中了，接下来就是完成输出端的工作，将Kafka里的数据输出到MySQL中。

首先，我们需要调用Rest API新增一个Sink类型的connector。具体请求如下：

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -i 'http://{ip}:8083/connectors' 
--data 
'{"name":"test-download-mysql","config":{
"connector.class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector",
"connection.url":"jdbc:mysql://{ip}:3306/kafka_store?user=root&password=123456a.",
"topics":"test-mysql-users_input",
"auto.create":"false",
"insert.mode": "upsert",
"pk.mode":"record_value",
"pk.fields":"uid",
"table.name.format": "users_output"}}'

参数说明：

  • name：指定新增的connector的名称
  • config：指定该connector的配置信息
  • connector.class：指定使用哪个Connector类
  • connection.url：指定MySQL的连接url
  • topics：指定从哪个Topic中读取数据
  • auto.create：是否自动创建数据表
  • insert.mode：指定写入模式，upsert表示可以更新及写入
  • pk.mode：指定主键模式，record_value表示从消息的value中获取数据
  • pk.fields：指定主键字段的名称
  • table.name.format：指定将数据输出到哪张数据表上

调用成功后，会返回如下响应数据：

HTTP/1.1 201 Created
Date: Mon, 25 May 2020 14:37:41 GMT
Location: http://49.232.153.84:8083/connectors/test-download-mysql
Content-Type: application/json
Content-Length: 409
Server: Jetty(9.4.24.v20191120)

{"name":"test-download-mysql","config":{"connector.class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector","connection.url":"jdbc:mysql://47.106.206.51:3306/kafka_store?user=root&password=Zero-One1.","topics":"test-mysql-users_input","auto.create":"false","insert.mode":"upsert","pk.mode":"record_value","pk.fields":"uid","table.name.format":"users_output","name":"test-download-mysql"},"tasks":[],"type":"sink"}

刷新浏览器页面，此时就有两个connector了：

该Sink类型的connector创建完成后，就会读取Kafka里对应Topic的数据，并输出到指定的数据表中。如下：

小结

回顾一下本文中的示例，可以直观的看到Kafka Connect实际上就做了两件事情：使用Source Connector从数据源（MySQL）中读取数据写入到Kafka Topic中，然后再通过Sink Connector读取Kafka Topic中的数据输出到另一端（MySQL）。

虽然本例中的Source端和Sink端都是MySQL，但是不要被此局限了，因为Source端和Sink端可以是不一样的，这也是Kafka Connect的作用所在。它就像一个倒卖数据的中间商，将Source端的数据读取出来写到自己的Topic，这就像进货一样，然后再将数据输出给Sink端。至此，就完成了一个端到端的数据同步，其实会发现与ETL过程十分类似，这也是为啥Kafka Connect可以作为实现ETL方案的原因。

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