Kafka Connect - 技术栈

1. 概念

Kafka Connect 是什么？

Kafka Connect 是 Apache Kafka 提供的一个配置驱动框架，用于在 Kafka 和外部系统之间高效传输数据，无需开发复杂代码。

核心组件

Connector（连接器） - Source Connector ：从外部系统读取数据写入 Kafka。 - Sink Connector：从 Kafka 读取数据写入外部系统。 - 连接器负责定义、管理和启动实际运行的任务。
Task（任务） 执行数据移动的最小单元，由连接器创建，Worker 调度和运行。
Worker（工作进程） Kafka Connect 的运行容器，负责：
执行 Connector 和 Task；
接收 REST API 请求；
管理配置、状态和任务调度；
负载均衡和高可用。
Converter（转换器） 转换 Kafka 中存储的原始数据与 Connect 内部数据结构之间的格式。常见的转换器有：
JSONConverter（默认）
AvroConverter（结合 Confluent Schema Registry）
ProtobufConverter
StringConverter
Single Message Transformation（SMT） 用于轻量、无状态的数据转换操作，例如字段过滤、字段重命名等。

部署模式

Standalone（单机模式） - 适合开发、测试、小型任务。
无高可用性，扩展性有限。
Distributed（ 分布式 模式） - 推荐生产环境使用。
Worker 组成集群，任务自动分配、重平衡，具备高可用性。

数据模型与可靠性

Kafka Connect 利用 Kafka 内部的三个主题实现可靠性：

配置主题：保存 Connector 配置。
状态主题：存储 Connector 和 Task 的状态。
偏移主题：保存任务的消费偏移量。

2. 应用场景

实时数据管道

通过 Source Connector 把数据流式写入 Kafka，或者使用 Sink Connector 把 Kafka 数据推送到外部系统，支持实时分析和监控。

数据同步

例如将生产数据库的数据持续同步到数据仓库，或在多系统之间保持数据一致性。

ELT / ETL 任务

ELT：Kafka Connect 完成 Extract（提取）和 Load（加载），复杂转换由 Kafka Streams、Flink 等完成。
ETL：简单转换可直接通过 SMT 在 Kafka Connect 内部完成。

CDC（Change Data Capture）

利用 Debezium 等 Source Connector，通过读取数据库事务日志（binlog、oplog），捕获增量变更，避免轮询，提高效率和准确性。

多系统集成

Kafka Connect 提供丰富的现成连接器，支持：

关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server
NoSQL：MongoDB、Cassandra
搜索与分析：Elasticsearch、OpenSearch
云存储：S3、GCS、Azure Blob
数据仓库：BigQuery、Snowflake、Redshift
消息中间件：RabbitMQ、ActiveMQ、JMS

3. 处理流程

Kafka Connect 的数据处理流程分为以下几个阶段：

1. Connector 配置与启动

用户通过 REST API 或配置文件定义 Connector：
数据源 / 目标系统参数
转换器类型
SMT 策略
任务并行数
Worker 接收配置并存储到 Kafka 的配置主题中。

2. 任务划分

Connector 根据配置拆分任务（Task），如：

数据库表分片
分区拆分
分布式 offset 分配

3. 任务调度与运行

Worker 集群自动分配任务。
若某个 Worker 挂掉，任务会在其他 Worker 上重新启动。

4. 数据读取与转换

Source Task
从源系统读取数据。
构造 Schema + Value 对象。
提供给 Worker。
转换器
Worker 根据配置调用 Converter，将数据转换为 Kafka 支持的存储格式（JSON、Avro、Protobuf）。
SMT
在数据写入 Kafka 前对消息做轻量的转换处理（例如删除字段、增加时间戳等）。

5. 数据写入 Kafka

Worker 将转换后的消息写入 Kafka Topic。
如果使用 Avro / Protobuf，Schema 信息会存储在 Schema Registry 中。

6. Sink Task 处理

Worker 从 Kafka 读取数据。
使用 Converter 反序列化数据。
可选 SMT 处理。
Sink Task 按目标系统要求写入外部存储。

7. 偏移量管理

Kafka Connect 自动管理偏移量。
偏移量存储在 Kafka 内部主题中，保证任务恢复后可以精确恢复到上一次处理的位置。

4. 执行逻辑（Execution Logic）

分层职责

层级	职责
Worker	任务调度、配置管理、REST 接口、伸缩与高可用
Connector	定义任务、拆分任务、数据管道管理
Task	执行数据读取或写入
Converter	格式转换：Kafka ↔ 数据源
SMT	单条消息轻量级处理

高可用与扩展性

分布式 Worker 模式支持横向扩展。
Worker 故障时任务会自动迁移。
状态和偏移量保存在 Kafka 内部主题中，实现断点续传。

插件化架构

Kafka Connect 提供丰富的扩展点：

Connector 插件：支持各种外部系统。
Converter 插件：支持多种数据格式。
SMT 插件：支持多种单条消息转换。
自定义 Connector：通过实现 API 可支持企业内部系统。

Schema 驱动的数据模型

支持 Avro / Protobuf / JSON Schema。
集成 Schema Registry，可进行 Schema 演进与兼容性检查。

配置驱动、低代码

提供 REST API 管理 Connector。
Pipeline 通过 JSON 或 properties 文件定义。
无需编写业务逻辑代码即可完成数据管道搭建。

总结一览表

方面	核心要点
概念	Connector / Task / Worker / Converter / SMT，多种部署模式，状态存储于 Kafka 内部。
场景	实时管道、数据同步、ELT/ETL、CDC、多系统集成。
流程	配置 → 任务划分 → 调度 → 数据读取 → 转换 → 写 Kafka → Sink 写入 → 偏移管理。
执行逻辑	分层职责、分布式容错、插件扩展、Schema 管理、配置即代码。