1、kafka同步到Elasticsearch方式？

目前已知常用的方式有四種：
1）logstash_input_kafka插件；
缺點：不穩定（ES中文社區討論）
2）spark stream同步；
缺點：太龐大
3）kafka connector同步；
4）自寫程序讀取、解析、寫入

本文主要基于kafka connector實現kafka到Elasticsearch全量、增量同步。

2、從confluenct說起

LinkedIn有個三人小組出來創業了—正是當時開發出Apache Kafka實時信息列隊技術的團隊成員，基于這項技術Jay Kreps帶頭創立了新公司Confluent。Confluent的產品圍繞著Kafka做的。
Confluent Platform簡化了連接數據源到Kafka，用Kafka構建應用程序，以及安全，監控和管理您的Kafka的基礎設施。
confluent組成如下所示：

1）Apache Kafka 消息分發組件，數據采集后先入Kafka。 2）Schema Registry Schema管理服務，消息出入kafka、入hdfs時，給數據做序列化/反序列化處理。 3）Kafka Connect 提供kafka到其他存儲的管道服務，此次焦點是從kafka到hdfs，并建立相關HIVE表。 4）Kafka Rest Proxy 提供kafka的Rest API服務。 5）Kafka Clients 提供Client編程所需SDK。

默認端口對應表：

組件 | 端口

Apache Kafka brokers (plain text):9092

Confluent Control Center:9021

Kafka Connect REST API:8083

REST Proxy:8082

Schema Registry REST API:8081

ZooKeeper:2181

3、kafka connector介紹。

Kafka 0.9+增加了一個新的特性 Kafka Connect,可以更方便的創建和管理數據流管道。它為Kafka和其它系統創建規模可擴展的、可信賴的流數據提供了一個簡單的模型。

通過 connectors可以將大數據從其它系統導入到Kafka中，也可以從Kafka中導出到其它系統。

Kafka Connect可以將完整的數據庫注入到Kafka的Topic中，或者將服務器的系統監控指標注入到Kafka，然后像正常的Kafka流處理機制一樣進行數據流處理。

而導出工作則是將數據從Kafka Topic中導出到其它數據存儲系統、查詢系統或者離線分析系統等，比如數據庫、 Elastic Search、 Apache Ignite等。

KafkaConnect有兩個核心概念：Source和Sink。 Source負責導入數據到Kafka，Sink負責從Kafka導出數據，它們都被稱為Connector。

kafkaConnect通過Jest實現Kafka對接Elasticsearch。

4、kafka connector安裝

實操非研究性的目的，不建議源碼安裝。
直接從官網down confluent安裝即可。地址：https://www.confluent.io/download/

如下，解壓后既可以使用。

[root@kafka_no1 confluent-3.3.0]# pwd /home/confluent/confluent-3.3.0[root@kafka_no1 confluent-3.3.0]# ls -al total 32 drwxrwxr-x. 7 root root 4096 Dec 16 10:08 . drwxr-xr-x. 3 root root 4096 Dec 20 15:34 .. drwxr-xr-x. 3 root root 4096 Jul 28 08:30 bin drwxr-xr-x. 18 root root 4096 Jul 28 08:30 etc drwxr-xr-x. 2 root root 4096 Dec 21 15:34 logs -rw-rw-r--. 1 root root 871 Jul 28 08:45 README drwxr-xr-x. 10 root root 4096 Jul 28 08:30 share drwxrwxr-x. 2 root root 4096 Jul 28 08:45 src

5、kafka connector模式

Kafka connect 有兩種工作模式
1）standalone：在standalone模式中，所有的worker都在一個獨立的進程中完成。

2）distributed：distributed模式具有高擴展性，以及提供自動容錯機制。你可以使用一個group.ip來啟動很多worker進程，在有效的worker進程中它們會自動的去協調執行connector和task，如果你新加了一個worker或者掛了一個worker，其他的worker會檢測到然后在重新分配connector和task。

6、kafka connector同步步驟

前提：

$ confluent start

如下的服務都需要啟動：

Starting zookeeper zookeeper is [UP] ——對應端口：2181 Starting kafka kafka is [UP]——對應端口：9092 Starting schema-registry schema-registry is [UP]——對應端口：8081 Starting kafka-rest kafka-rest is [UP] Starting connect connect is [UP]

可以，netstat -natpl 查看端口是否監聽ok。

步驟1：創建topic

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 110.118.7.11 :2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test-elasticsearch-sink

步驟2：生產者發布消息

假定avrotest topic已經創建。

./kafka-avro-console-producer --broker-list 110.118.7.11:9092 --topic test-elasticsearch-sink \--property value.schema='{"type":"record","name":"myrecord","fields":[{"name":"f1","type":"string"}]}'{"f1": "value1"} {"f1": "value2"} {"f1": "value3"}

步驟3：消費者訂閱消息測試（驗證生產者消息可以接收到）

./kafka-avro-console-consumer --bootstrap-server 110.118.7.11:9092 :9092 --topic test-elasticsearch-sink --from-beginning

步驟4：connector傳輸數據操作到ES

./connect-standalone ../etc/schema-registry/connect-avro-standalone.properties \ ../etc/kafka-connect-elasticsearch/quickstart-elasticsearch.properties

注意此處： connect-standalone模式，對應 connect-avro-standalone.properties要修改；
如果使用connect-distribute模式，對應的connect-avro-distribute.properties要修改。
這里 quickstart-elasticsearch.properties ：啟動到目的Elasticsearch配置。

quickstart-elasticsearch.properties**設置**：

name=elasticsearch-sink connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector tasks.max=1 #kafka主題名稱，也是對應Elasticsearch索引名稱 topics= test-elasticsearch-sinkkey.ignore=true #ES url信息 connection.url=http://110.18.6.20:9200 #ES type.name固定 type.name=kafka-connect

7、同步效果。

curl -XGET 'http:// 110.18.6.20 :9200/test-elasticsearch-sink/_search?pretty'

8、連接信息查詢REST API

• -

GET /connectors – 返回所有正在運行的connector名。 - POST /connectors – 新建一個connector; 請求體必須是json格式并且需要包含name字段和config字段，name是connector的名字，config是json格式，必須包含你的connector的配置信息。 - GET /connectors/{name} – 獲取指定connetor的信息。 - GET /connectors/{name}/config – 獲取指定connector的配置信息。 - PUT /connectors/{name}/config – 更新指定connector的配置信息。 - GET /connectors/{name}/status – 獲取指定connector的狀態，包括它是否在運行、停止、或者失敗，如果發生錯誤，還會列出錯誤的具體信息。 - GET /connectors/{name}/tasks – 獲取指定connector正在運行的task。 - GET /connectors/{name}/tasks/{taskid}/status – 獲取指定connector的task的狀態信息。 - PUT /connectors/{name}/pause – 暫停connector和它的task，停止數據處理知道它被恢復。 - PUT /connectors/{name}/resume – 恢復一個被暫停的connector。 - POST /connectors/{name}/restart – 重啟一個connector，尤其是在一個connector運行失敗的情況下比較常用 - POST /connectors/{name}/tasks/{taskId}/restart – 重啟一個task，一般是因為它運行失敗才這樣做。 - DELETE /connectors/{name} – 刪除一個connector，停止它的所有task并刪除配置。

9、小結。

他山之石，可以攻玉。
kafka上的小學生，繼續加油！

參考：

[1]kafka-connect部署及簡介：http://t.cn/RiUCaWx
[2]connector介紹：http://orchome.com/344
[3]英文-同步介紹http://t.cn/RYeZm7P
[4]部署&開發http://t.cn/RTeyOEl
[5]confluent生態鏈http://t.cn/RTebVyL
[6]快速啟動參考：https://docs.confluent.io/3.3.0/quickstart.html
[7]ES-connector:http://t.cn/RTecXmc

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和你一起，死磕Elasticsearch！
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2017.12.21 23:24 于家中床前

作者：銘毅天下
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總結

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