使用kafka connect，将数据批量写到hdfs完整过程

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本文是基于hadoop 2.7.1，以及kafka 0.11.0.0。kafka-connect是以单节点模式运行，即standalone。

一. 首先，先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍

　　kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。比较直观的解释就是其有一个生产者（producer）和一个消费者（consumer）。可以将kafka想象成一个数据容器，生产者负责发送数据到这个容器中，而消费者从容器中取出数据，在将数据做处理，如存储到hdfs。

　　kafka connect：Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的、可靠的流式传输数据的工具。它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单。即适合批量数据导入导出操作。

二. 下面将介绍如何用kafka connect将数据写入到hdfs中。包括在这个过程中可能碰到的一些问题说明。

首先启动kafka-connect:

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connector1.properties

这个命令后面两个参数，
　　第一个是指定启动的模式，有分布式和单节点两种，这里是单节点。kafka自带，放于config目录下。
　　第二个参数指向描述connector的属性的文件，可以有多个，这里只有一个connector用来写入到hdfs。需要自己创建。
 
接下来看看connector1.properties的内容，

name="test"    #该connector的名字
#将自己按connect接口规范编写的代码打包后放在kafka/libs目录下，再根据项目结构引用对应connector
connector.class=hdfs.HdfsSinkConnector 

#Task是导入导出的具体实现，这里是指定多少个task来并行运行导入导出作业，由多线程实现。由于hdfs中一个文件每次只能又一个文件操作，所以这里只能是1

tasks.max=1 

#指定从哪个topic读取数据，这些其实是用来在connector或者task的代码中读取的。
topics=test 

#指定key以那种方式转换，需和Producer发送方指定的序列化方式一致
key.converter=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter 
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter     #同上

hdfs.url=hdfs://127.0.0.1:9000　　#hdfs的url路径，在Connector中会被读取
hdfs.path=/test/file　　#hdfs文件路径，同样Connector中被读取
 
key.converter.schemas.enable=true　　#稍后介绍，可以true也可以false，影响传输格式
value.converter.schemas.enable=true　　#稍后介绍，可以true也可以false

 
三. 接下来看代码，connect主要是导入导出两个概念，导入是source，导出时Sink。这里只使用Sink，不过Source和Sink的实现其实基本相同。
实现Sink其实不难，实现对应的接口，即SinkConnector和SinkTask两个接口，再打包放到kafka/libs目录下即可。其中SinkConnector只有一个，而Task可以有多

先是Connector

public class HdfsSinkConnector extends SinkConnector {
    //这两项为配置hdfs的urlh和路径的配置项，需要在connector1.properties中指定
    public static final String HDFS_URL = "hdfs.url";
    public static final String HDFS_PATH = "hdfs.path";
    private static final ConfigDef CONFIG_DEF = new ConfigDef()
            .define(HDFS_URL, ConfigDef.Type.STRING, ConfigDef.Importance.HIGH, "hdfs url")
            .define(HDFS_PATH, ConfigDef.Type.STRING, ConfigDef.Importance.HIGH, "hdfs path");
    private String hdfsUrl;
    private String hdfsPath;
    @Override
    public String version() {
        return AppInfoParser.getVersion();
    }
　　//start方法会再初始的时候执行一次，这里主要用于配置
    @Override
    public void start(Map<String, String> props) {
        hdfsUrl = props.get(HDFS_URL);
        hdfsPath = props.get(HDFS_PATH);
    }
　　//这里指定了Task的类
    @Override
    public Class<? extends Task> taskClass() {
        return HdfsSinkTask.class;
    }
　　//用于配置Task的config，这些都是会在Task中用到
    @Override
    public List<Map<String, String>> taskConfigs(int maxTasks) {
        ArrayList<Map<String, String>> configs = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < maxTasks; i++) {
            Map<String, String> config = new HashMap<>();
            if (hdfsUrl != null)
                config.put(HDFS_URL, hdfsUrl);
            if (hdfsPath != null)
                config.put(HDFS_PATH, hdfsPath);
            configs.add(config);
        }
        return configs;
    }
　　//关闭时的操作，一般是关闭资源。
    @Override
    public void stop() {
        // Nothing to do since FileStreamSinkConnector has no background monitoring.
    }
 
    @Override
    public ConfigDef config() {
        return CONFIG_DEF;
    }
 
}

接下来是Task

public class HdfsSinkTask extends SinkTask {
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(HdfsSinkTask.class);
 
    private String filename;
 
    public static String hdfsUrl;
    public static String hdfsPath;
    private Configuration conf;
    private FSDataOutputStream os;
    private FileSystem hdfs;
 
    public HdfsSinkTask(){
 
    }
 
    @Override
    public String version() {
        return new HdfsSinkConnector().version();
    }
　　//Task开始会执行的代码，可能有多个Task，所以每个Task都会执行一次
    @Override
    public void start(Map<String, String> props) {
        hdfsUrl = props.get(HdfsSinkConnector.HDFS_URL);
        hdfsPath = props.get(HdfsSinkConnector.HDFS_PATH);
        System.out.println("----------------------------------- start--------------------------------");
 
        conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", hdfsUrl);
        //这两个是与hdfs append相关的设置
        conf.setBoolean("dfs.support.append", true);
        conf.set("dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy", "NEVER");
        try{
            hdfs = FileSystem.get(conf);
//            connector.hdfs = new Path(HDFSPATH).getFileSystem(conf);
            os = hdfs.append(new Path(hdfsPath));
        }catch (IOException e){
            System.out.println(e.toString());
        }
 
    }
　　//核心操作，put就是将数据从kafka中取出，存放到其他地方去
    @Override
    public void put(Collection<SinkRecord> sinkRecords) {
        for (SinkRecord record : sinkRecords) {
            log.trace("Writing line to {}: {}", logFilename(), record.value());
            try{
                System.out.println("write info------------------------" + record.value().toString() + "-----------------");
                os.write((record.value().toString()).getBytes("UTF-8"));
                os.hsync();
            }catch(Exception e){
                System.out.print(e.toString());
            }
        }
    }
 
    @Override
    public void flush(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {
        try{
            os.hsync();
        }catch (Exception e){
            System.out.print(e.toString());
        }
 
    }
　　//同样是结束时候所执行的代码，这里用于关闭hdfs资源
    @Override
    public void stop() {
        try {
            os.close();
        }catch(IOException e){
            System.out.println(e.toString());
        }
    }
 
    private String logFilename() {
        return filename == null ? "stdout" : filename;
    }
 
}

这里重点提一下，因为在connector1.propertise中设置了key.converter=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter，所以不能用命令行形式的
producer发送数据，而是要用程序的方式，并且在producer总也要设置key的序列化形式为org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer。

编码完成，先用idea以开发程序与依赖包分离的形式打包成jar包，然后将程序对应的jar包（一般就是“项目名.jar”）放到kafka/libs目录下面，这样就能被找到。
 

四. 接下来对这个过程的问题做一个汇总。

1.在connector1.properties中的key.converter.schemas.enable=false和value.converter.schemas.enable=false的问题。

这个选项默认在connect-standalone.properties中是true的，这个时候发送给topic的Json格式是需要使用avro格式，具体情况可以百度，这里给出一个样例。

{
    "schema": {
        "type": "struct",
        "fields": [{
            "type": "int32",
            "optional": true,
            "field": "c1"
        }, {
            "type": "string",
            "optional": true,
            "field": "c2"
        }, {
            "type": "int64",
            "optional": false,
            "name": "org.apache.kafka.connect.data.Timestamp",
            "version": 1,
            "field": "create_ts"
        }, {
            "type": "int64",
            "optional": false,
            "name": "org.apache.kafka.connect.data.Timestamp",
            "version": 1,
            "field": "update_ts"
        }],
        "optional": false,
        "name": "foobar"
    },
    "payload": {
        "c1": 10000,
        "c2": "bar",
        "create_ts": 1501834166000,
        "update_ts": 1501834166000
    }
}  

主要就是schema和payload这两个，不按照这个格式会报错如下

org.apache.kafka.connect.errors.DataException: JsonConverter with schemas.enable requires "schema" and "payload" fields and may not contain additional fields. If you are trying to deserialize plain JSON data, set schemas.enable=false in your converter configuration.
 
   at org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter.toConnectData(JsonConverter.java:308)

如果想发送普通的json格式而不是avro格式的话，很简单key.converter.schemas.enable和value.converter.schemas.enable设置为false就行。这样就能发送普通的json格式数据。

2.在启动的过程中出现各种各样的java.lang.ClassNotFoundException。

在启动connector的时候，一开始总是会报各个各样的ClassNotFoundException，不是这个包就是那个包，查找问题一直说要么缺少包要么是包冲突。这个是什么原因呢？

其实归根结底还是依赖冲突的问题，因为kafka程序自定义的类加载器加载类的目录是在kafka/libs中，而写到hdfs需要hadoop的包。

我一开始的做法是将hadoop下的包路径添加到CLASSPATH中，这样子问题就来了，因为kafka和hadoop的依赖包是有冲突的，比如hadoop是guava-11.0.2.jar，而kafka是guava-20.0.jar，两个jar包版本不同，而我们是在kafka程序中调用hdfs，所以当jar包冲突时应该优先调用kafka的。但是注意kafka用的是程序自定义的类加载器，其优先级是低于CLASSPATH路径下的类的，就是说加载类时会优先加载CLASSPATH下的类。这样子就有问题了。

我的解决方案时将kafka和hadoop加载的jar包路径都添加到CLASSPATH中，并且kafka的路径写在hadoop前面，这样就可以启动connector成功。

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