如何使用kafka connect將數據批量寫到hdfs

小編給大家分享一下如何使用kafka connect將數據批量寫到hdfs，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

kafka-connect是以單節點模式運行，即standalone。

一. 首先，先對kafka和kafka connect做一個簡單的介紹

　　kafka：Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據。比較直觀的解釋就是其有一個生產者（producer）和一個消費者（consumer）。可以將kafka想象成一個數據容器，生產者負責發送數據到這個容器中，而消費者從容器中取出數據，在將數據做處理，如存儲到hdfs。

　　kafka connect：Kafka Connect是一種用于在Kafka和其他系統之間可擴展的、可靠的流式傳輸數據的工具。它使得能夠快速定義將大量數據集合移入和移出Kafka的連接器變得簡單。即適合批量數據導入導出操作。

二. 下面將介紹如何用kafka connect將數據寫入到hdfs中。包括在這個過程中可能碰到的一些問題說明。

首先啟動kafka-connect:

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

這個命令后面兩個參數，
　　第一個是指定啟動的模式，有分布式和單節點兩種，這里是單節點。kafka自帶，放于config目錄下。
　　第二個參數指向描述connector的屬性的文件，可以有多個，這里只有一個connector用來寫入到hdfs。需要自己創建。
接下來看看connector1.properties的內容，

name="test"    #該connector的名字
#將自己按connect接口規范編寫的代碼打包后放在kafka/libs目錄下，再根據項目結構引用對應connector
connector.class=hdfs.HdfsSinkConnector

#Task是導入導出的具體實現，這里是指定多少個task來并行運行導入導出作業，由多線程實現。由于hdfs中一個文件每次只能又一個文件操作，所以這里只能是1

tasks.max=1 

#指定從哪個topic讀取數據，這些其實是用來在connector或者task的代碼中讀取的。
topics=test

#指定key以那種方式轉換，需和Producer發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路徑，在Connector中會被讀取
hdfs.path=/test/file　　#hdfs文件路徑，同樣Connector中被讀取

key.converter.schemas.enable=true　　#稍后介紹，可以true也可以false，影響傳輸格式
value.converter.schemas.enable=true　　#稍后介紹，可以true也可以false

三. 接下來看代碼，connect主要是導入導出兩個概念，導入是source，導出時Sink。這里只使用Sink，不過Source和Sink的實現其實基本相同。

實現Sink其實不難，實現對應的接口，即SinkConnector和SinkTask兩個接口，再打包放到kafka/libs目錄下即可。其中SinkConnector只有一個，而Task可以有多

先是Connector

public class HdfsSinkConnector extends SinkConnector {
    //這兩項為配置hdfs的urlh和路徑的配置項，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方法會再初始的時候執行一次，這里主要用于配置
    @Override
    public void start(Map<String, String> props) {
        hdfsUrl = props.get(HDFS_URL);
        hdfsPath = props.get(HDFS_PATH);
    }
　　//這里指定了Task的類
    @Override
    public Class<? extends Task> taskClass() {
        return HdfsSinkTask.class;
    }
　　//用于配置Task的config，這些都是會在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;
    }
　　//關閉時的操作，一般是關閉資源。
    @Override
    public void stop() {
        // Nothing to do since FileStreamSinkConnector has no background monitoring.
    }

    @Override
    public ConfigDef config() {
        return CONFIG_DEF;
    }

}

接下來是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開始會執行的代碼，可能有多個Task，所以每個Task都會執行一次
    @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);
        //這兩個是與hdfs append相關的設置
        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就是將數據從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());
        }

    }
　　//同樣是結束時候所執行的代碼，這里用于關閉hdfs資源
    @Override
    public void stop() {
        try {
            os.close();
        }catch(IOException e){
            System.out.println(e.toString());
        }
    }

    private String logFilename() {
        return filename == null ? "stdout" : filename;
    }


}

這里重點提一下，因為在connector1.propertise中設置了key.converter=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter，所以不能用命令行形式的
producer發送數據，而是要用程序的方式，并且在producer總也要設置key的序列化形式為org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer。

編碼完成，先用idea以開發程序與依賴包分離的形式打包成jar包，然后將程序對應的jar包（一般就是“項目名.jar”）放到kafka/libs目錄下面，這樣就能被找到。

四. 接下來對這個過程的問題做一個匯總。

1.在connector1.properties中的key.converter.schemas.enable=false和value.converter.schemas.enable=false的問題。

這個選項默認在connect-standalone.properties中是true的，這個時候發送給topic的Json格式是需要使用avro格式，具體情況可以百度，這里給出一個樣例。

{
    "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這兩個，不按照這個格式會報錯如下

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)

如果想發送普通的json格式而不是avro格式的話，很簡單key.converter.schemas.enable和value.converter.schemas.enable設置為false就行。這樣就能發送普通的json格式數據。

2.在啟動的過程中出現各種各樣的java.lang.ClassNotFoundException。

在啟動connector的時候，一開始總是會報各個各樣的ClassNotFoundException，不是這個包就是那個包，查找問題一直說要么缺少包要么是包沖突。這個是什么原因呢？

其實歸根結底還是依賴沖突的問題，因為kafka程序自定義的類加載器加載類的目錄是在kafka/libs中，而寫到hdfs需要hadoop的包。

我一開始的做法是將hadoop下的包路徑添加到CLASSPATH中，這樣子問題就來了，因為kafka和hadoop的依賴包是有沖突的，比如hadoop是guava-11.0.2.jar，而kafka是guava-20.0.jar，兩個jar包版本不同，而我們是在kafka程序中調用hdfs，所以當jar包沖突時應該優先調用kafka的。但是注意kafka用的是程序自定義的類加載器，其優先級是低于CLASSPATH路徑下的類的，就是說加載類時會優先加載CLASSPATH下的類。這樣子就有問題了。

我的解決方案時將kafka和hadoop加載的jar包路徑都添加到CLASSPATH中，并且kafka的路徑寫在hadoop前面，這樣就可以啟動connector成功。

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