Kafka Connector深度解读之JDBC源连接器

摘要

项目需要使用Kafka Stream通过加载mysql数据库里面的数据,然后做一个类似于ETL数据过滤功能。以此将导入到某一个主题的kafka数据跟通过kafka connect连接mysql的数据库里面的数据进行过滤去重。

内容

一.kafka安装

• kafka连接器功能是kafka1.0版本以上引入的,我们首先需要查看对应版本是否支持connect(直观的方式是:bin目录包含connect，conf目录包含connect);

bin目录下:

conf目录下:

• 我们使用版本:kafka_2.11-1.0.1.jar. 其中2.11是Scala版本,1.0.1是Kafka版本;

二.下载kafka-connect-jdbc插件

去网站:https://www.confluent.io/hub/confluentinc/kafka-connect-jdbc
下载；

选择对应的版本

解压得到以下目录结构:

得到:

将插件中lib里面的jar文件提取出来，放到kafka的libs目录:

三.将java的MySQL驱动拷贝到到kafka的libs目录

四:connect-mysql-source.properties配置文件

将kafka-connect-jdbc中etc目录下文件复制到kafka的config目录下，并修改为connect-mysql-source.properties;

拷贝到kafka的config下:

根据本地数据源修改配置:

# A simple example that copies all tables from a SQLite database. The first few settings are
# required for all connectors: a name, the connector class to run, and the maximum number of
# tasks to create:
name=test-source-mysql-jdbc-autoincrement
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
tasks.max=10
# The remaining configs are specific to the JDBC source connector. In this example, we connect to a
# SQLite database stored in the file test.db, use and auto-incrementing column called 'id' to
# detect new rows as they are added, and output to topics prefixed with 'test-sqlite-jdbc-', e.g.
# a table called 'users' will be written to the topic 'test-sqlite-jdbc-users'.
#connection.url=jdbc:mysql://192.168.101.3:3306/databasename?user=xxx&password=xxx
connection.url=jdbc:mysql://127.0.01:3306/us_app?user=root&password=root
table.whitelist=ocm_blacklist_number
#bulk为批量导入，此外还有incrementing和imestamp模式
mode=bulk
#timestamp.column.name=time
#incrementing.column.name=id
topic.prefix=connect-mysql-

配置说明参考:https://www.jianshu.com/p/9b1dd28e92f0

五.修改kafka目录下config/connect-standalone.properties.

bootstrap.servers=localhost:9092
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=true

internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
internal.key.converter.schemas.enable=false
internal.value.converter.schemas.enable=false

offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
offset.flush.interval.ms=10000

六.启动kafka connect

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-mysql-source.properties

注意:connect-standalone.sh为单节点模式，此外还有connect-distributed集群模式，使用集群模式则需修改connect-distributed.properties

七.消费kafka,查看是否导入成功

你可以启动一个消费者，从起始点开始消费connect-mysql-ocm_blacklist_number这个主题，如果能看到输出说明你的连接器配置成功了。

./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic connect-mysql-ocm_blacklist_number --from-begin

参考:

https://blog.csdn.net/u014686399/article/details/84962377