1. setup debug configuration mainClass: org.apache.kafka.connect.cli.ConnectDistributed VMOption: -Dkafka.logs.-/bin/logs -Dlog4j.configuration=-/config/log4j.properties Program Arguments: /home/lenmom/workspace/open-source/kafka--src/connect/kafka-c…

1. Deep inside of kafka-connect start up To begin with, let's take a look at how kafka connect start. 1.1  start command # background running mode cd /home/lenmom/workspace/software/confluent-community--2.11/ &&./bin/connect-distributed -daemon ./…

KAFKA CONNECT 使用说明 一.概述 kafka connect 是一个可扩展的.可靠的在kafka和其他系统之间流传输的数据工具.简而言之就是他可以通过Connector(连接器)简单.快速的将大集合数据导入和导出kafka.可以接收整个数据库或收集来自所有的应用程序的消息到kafka的topic中,kafka connect 功能包括: 1,kafka连接器通用框架:kafka connect 规范了kafka和其他数据系统集成,简化了开发.部署和管理. 2,分布式和单机式:扩展到…

In the previous post Kafka connect in practice(1): standalone, I have introduced about the basics of kafka connect  configuration and demonstrate a local standalone demo. In this post we will show the knowledge about distributed data pull an sink. To…

This is a guest blog from Robin Moffatt. Robin Moffatt is Head of R&D (Europe) at Rittman Mead, and an Oracle ACE. His particular interests are analytics, systems architecture, administration, and performance optimization. This blog is also posted on…

This article is an in-depth tutorial for using Kafka to move data from PostgreSQL to Hadoop HDFS via JDBC connections. Read this eGuide to discover the fundamental differences between iPaaS and dPaaS and how the innovative approach of dPaaS gets to t…

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 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. 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…

DataPipeline已经完成了很多优化和提升工作,可以很好地解决当前企业数据集成面临的很多核心难题. 1. 任务的独立性与全局性. 从Kafka设计之初,就遵从从源端到目的的解耦性.下游可以有很多个Consumer,如果不是具有这种解耦性,消费端很难扩展.企业做数据集成任务的时候,需要源端到目的端的协同性,因为企业最终希望把握的是从源端到目的端的数据同步拥有一个可控的周期,并能够持续保持增量同步.在这个过程中,源端和目的端相互独立的话,会带来一个问题,源端和目的端速度不匹配,一快一慢,造成数…

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…