Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能。可以很简单的快速定义 connectors 将大量数据从 Kafka 移入和移出. Kafka Connect 可以摄取数据库数据或者收集应用程序的 metrics 存储到 Kafka topics，使得数据可以用于低延迟的流处理。一个导出的 job 可以将来自 Kafka topic 的数据传输到二级存储，用于系统查询或者批量进行离线分析。
很多同学可能没有接触过 Kafka Connect，大家要注意不是Connector。 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。
在“当Elasticsearch遇见Kafka--Logstash kafka input插件”一文中，我对Logstash的Kafka input插件进行了简单的介绍，并通过实际操作的方式，为大家呈现了使用该方式实现Kafka与Elastisearch整合的基本过程。可以看出使用Logstash input插件的方式，具有配置简单，数据处理方便等优点。然而使用Logstash Kafka插件并不是Kafka与Elsticsearch整合的唯一方案，另一种比较常见的方案是使用Kafka的开源组件Kafka Connect。
产生该问题的原因主要是zookeeper中存在旧版本的kafka-connect topic信息，导致新版本的kafka-connect启动异常：
Kafka原生没有提供SAP HANA的Connector，GitHub开源项目Kafka Connectors for SAP提供了kafka与SAP之间的Connector，可实现定时全量或增量的拉取SAP HANA数据发送到Kafka。详细信息，参考GitHub：https://github.com/SAP/kafka-connect-sap/tree/master
从数据库获取数据到 Apache Kafka 无疑是 Kafka Connect 最流行的用例。Kafka Connect 提供了将数据导入和导出 Kafka 的可扩展且可靠的方式。由于只用到了 Connector 的特定 Plugin 以及一些配置（无需编写代码），因此这是一个比较简单的数据集成方案。下面我们会介绍如何使用 Kafka Connect 将 MySQL 中的数据流式导入到 Kafka Topic。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Kafka Connect 旨在通过将数据移入和移出 Kafka 进行标准化，以更轻松地构建大规模的实时数据管道。我们可以使用 Kafka Connector 读取或写入外部系统、管理数据流以及扩展系统，所有这些都无需开发新代码。Kafka Connect 管理与其他系统连接时的所有常见问题（Schema 管理、容错、并行性、延迟、投递语义等），每个 Connector 只关注如何在目标系统和 Kafka 之间复制数据。
一 kafka Connector介绍 Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间进行可扩展和可靠数据流传输的工具。这使得快速定义将大量数据传入和传出Kafka的连接器变得很简单。Kafka Connect可以接收整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题中，使得数据可用于低延迟的流处理。导出作业可以将来自Kafka主题的数据传送到二级存储和查询系统或批处理系统中进行离线分析。 Kafka Connect功能包括： Kafka连接器的通用框架 - Kafk
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
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 设计为可扩展的，因此开发人员可以创建自定义 Connector、Transform 或者 Converter。Kafka Connect Plugin 是一组 Jar 文件，其中包含一个或多个 Connector、Transform 或者 Converter 的实现。Connect 将每个 Plugin 相互隔离，以便一个 Plugin 中的库不受任何其他 Plugin 中的库的影响。这在使用来自多个提供商的 Connector 时非常重要。
kafka-connect-hive是基于kafka-connect平台实现的hive数据读取和写入插件，主要由source、sink两部分组成，source部分完成hive表数据的读取任务，kafka-connect将这些数据写入到其他数据存储层中，比如hive到ES数据的流入。sink部分完成向hive表写数据的任务，kafka-connect将第三方数据源（如MySQL）里的数据读取并写入到hive表中。
连接器作为 Kafka 的一部分，是随着 Kafka 系统一起发布的，无须独立安装。
F5 HSL–>logstash(流处理）–> kafka –>elasticsearch
简介： 1、kafka同步到Elasticsearch方式？ 目前已知常用的方式有四种： 1）logstash_input_kafka插件； 缺点：不稳定（ES中文社区讨论） 2）spark stream同步； 缺点：太庞大 3）kafka connector同步； 4）自写程序读取、解析、写入
Kafka是一个使用越来越广的消息系统，尤其是在大数据开发中（实时数据处理和分析）。为何集成其他系统和解耦应用，经常使用Producer来发送消息到Broker，并使用Consumer来消费Broker中的消息。Kafka Connect是到0.9版本才提供的并极大的简化了其他系统与Kafka的集成。Kafka Connect运用用户快速定义并实现各种Connector(File,Jdbc,Hdfs等)，这些功能让大批量数据导入/导出Kafka很方便。
我们看到Kafka最新的定义是：Apache Kafka® is a distributed streaming platform
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
安装jdk 安装kafka [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# wget http://mirrors.shuosc.org/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# cd kafka_2.11-1.0.0/ #启动zookeeper [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/zookeeper-server-start.sh -d
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
Kafka除了生产者和消费者的核心组件外，它的另外一个核心组件就是连接器，简单的可以把连接器理解为是Kafka系统与其他系统之间实现数据传输的通道。通过Kafka的连接器，可以把大量的数据移入到Kafka的系统，也可以把数据从Kafka的系统移出。具体如下显示：
我们知道过去对于Kafka的定义是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。也就是一个分布式的消息队列，这也是他最常见的用法。但是Kafka不止于此，打开最新的官网。
GitHub地址: https://github.com/apache/flume
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
在分布式系统中，数据镜像是一项重要的功能，它可以将数据从一个集群复制到另一个集群，以保证数据的高可用性和容错性。Apache Kafka是一个流处理平台，它提供了一种跨集群数据镜像的解决方案，可以让用户轻松地将数据从一个Kafka集群复制到另一个Kafka集群。
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
总结：Apache Kafka Mirrormaker V1的解决方案在提供企业管理的灾难恢复方面存在局限性。MM V2（KIP-382）针对MM V1 进行了扩展，并修复了MM V1的局限性，使其能够动态修改配置，并且能够将Topic在群集之间保持同步，同时尽可能地降低触发Rebalance的情况以提高性能。此外，Active-Active群集和Disaster Recover在MM V2中已经属于开箱即用（Out-of-the-box）功能。
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。
kafka 早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
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本文详细讲述clickhouse-kafka-connect项目“有且仅有一次”语义的实现方案和案例实践总结。该项目基于Kafka connect框架和ClickHouse新特性KeeperMap(状态存储)、实现基于exactly-once语义的kafka数据实时同步到clickhouse的功能；该项目基于ClickHouse官网JavaAPI实现支持所有数据类型(包括复杂数据类型：Map/Tuple/Json等)；该项目遵循Apache2.0 License。
Mysql 作为传统的关系型数据库，主要面向 OLTP，性能优异，支持事务，但是在一些全文检索，复杂查询上面并不快。Elasticsearch 底层基于 Lucense 实现，天然分布式，采用倒排索引存储数据，全文检索效率很高，使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。相关软件版本如下：
本文介绍从 MySQL 作为源到 ClickHouse 作为目标的整个过程。MySQL 数据库更改通过 Debezium 捕获，并作为事件发布在到 Kafka 上。ClickHouse 通过 Kafka 表引擎按部分顺序应用这些更改，实时并保持最终一致性。相关软件版本如下：
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中，我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用，但并不是所有场景都需要批量全部同步，有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力，将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列（例如，递增的主键）或者时间戳列（例如，上次更新的时间戳）来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式：
主要内容： 1. kafka 安装、启动 2. 消息的 生产、消费 3. 配置启动集群 4. 集群下的容错测试 5. 从文件中导入数据，并导出到文件 单机示例 安装 tar -xzf kafka_2.10-0.10.1.1.tgz cd kafka_2.10-0.10.1.1 启动 > bin/zookeeper-server-start.sh \ config/zookeeper.properties > bin/kafka-server-start.sh \ config/server.properti
本文将会实现一套完整的Debezium结合Kafka Connect实时捕获MySQL变更事件写入Elasticsearch并实现查询的流程.
rd_kafka_recv按kafka的协议来收包, 先收4字节,拿到payload长度, 再根据这个长度收够payload内容, 这样一个完整的response就接收到了
Step 1: 下载代码 http://kafka.apache.org/downloads.html 0.10.0.0是最新版本。 当前的稳定版本是0.10.0.0。 下载0.10.0.0版本并且解压它。 > tar -zxvf kafka_2.10-0.10.0.0.tgz > cd kafka_2.11-0.10.0.0 Step 2: 启动服务 运行kafka需要使用Zookeeper，所有你需要先启动一个Zookeeper服务器，如果你没有Zookeeper，你可以使用kafka自带打包
上节讲述了Kafka OffsetMonitor：监控消费者和延迟的队列，本节更详细的介绍如何配置，运行和管理Kafka Connect，有兴趣的请关注我们的公众号。
在研究 Flink CDC 时，其中涉及了 Debezium，便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么，以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
以docker的方式启动debezium。 Start Zookeeper 1 docker run -it --rm --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 debezium/zookeeper:0.8 Start Kafka 1 docker run -it --rm --name kafka -p 9092:9092 --link zookeeper:zookeeper debezium/kafka:0
在这篇文章中，将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中，从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器，同时还涉及安全功能，例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家，那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前，让我们先从基础开始。
confluent的安装部署相对比较简单，confluent为我们提供了Confluent Platform,我们即可以快速启动整个confluent平台，也可以单独启动想要的组件。接下来我们详细介绍如何操作。
如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？
把 mysql 的数据迁移到 es 有很多方式，比如直接用 es 官方推荐的 logstash 工具，或者监听 mysql 的 binlog 进行同步，可以结合一些开源的工具比如阿里的 canal。
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