kafka connect 数据写hdfs详解

曾经有位学者说过，“read the F**K code”。不多说，从TopicPartitionWriter的write方法中可以得到如下状态机：

Created with Raphaël 2.1.0 WRITE_STARTED WRITE_PARTITION_PAUSED shouldRotate() SHOULD_ROTATE TEMP_FILE_CLOSED FILE_COMMITTED yes no

1. 状态机中各状态说明

WRITE_STARTED

初始状态，无条件进入下一状态

WRITE_PARTITION_PAUSED

如果缓冲区中有数据，将缓冲区中数据写入hdfs tmp文件。

SHOULD_ROTATE

关闭hdfs tmp文件。

TEMP_FILE_CLOSED

数据到目标文件的准备工作，写WAL。

WAL_APPENDED

将TMP文件转化为目标文件。

FILE_COMMITTED

无条件跳转到 WRITE_PARTITION_PAUSED状态。

2. 状态机中条件说明

shouldRotate()

满足两个条件中任意一个就开始写：
1. 时间到，可配置，例如15分钟/60分钟写入一次等（非定时器实现）；
2. 读取的record数量达到配置值；
代码详见，下类的shouldRotate方法：

kafka-connect-hdfs-2.0.0\src\main\java\io\confluent\connect\hdfs\TopicPartitionWriter.java

3 . 附加说明

1. TMP文件

每次kafka connector从kafka中poll数据后，先将数据写往hdfs的tmp目录。
1. 线程为每个kafka分区分配一个tmp文件；
2. 文件放在/topic/+tmp/分区/目录下；
3. 文件名为随机产生的UUID_tmp.parquet；
4. 不是每条记录都会直接和hdfs交互，parquet有内存缓存，写hdfs时机可以参见：

\org\apache\parquet\hadoop\InternalParquetRecordWriter.java

2. WAL

全名”Write Ahead Log”，当异常发生时，可基于日志进行恢复，恢复过程详细下类的recover方法：

kafka-connect-hdfs-2.0.0\src\main\java\io\confluent\connect\hdfs\TopicPartitionWriter.java

3. 写入目标文件

从Tmp目录到目标目录不会发生大规模的IO，只是做了hdfs文件的重命名，详见下类中的commit方法

kafka-connect-hdfs-2.0.0\src\main\java\io\confluent\connect\hdfs\storage\HdfsStorage.java

4. 目标文件的隐藏地图

目标文件的命名实际很讲究，看

 /topics/topic名称/ hive分区列和值/ kafka分区+开始offset+结束offset

暗藏恢复处理流程：当新的thread接管分区的处理，或者thread从异常中恢复。会先根据该分区下最后写入的文件名获取最后的offset。
Kafka connect commit offset是不按套路出牌的，读了数据有个记录，然后定时commit。Image这种情况：数据已经写入了目标文件，但是还没有commit，那再读的时候，就会重复读数据。如果知道写入hdfs最后的offset就不一样了，重复的数据直接忽略掉。具体过程请参考下类的resetOffsets方法。

kafka-connect-hdfs-2.0.0\src\main\java\io\confluent\connect\hdfs\TopicPartitionWriter.java