使用EMR-Kafka Connect进行数据迁移

本文介绍如何使用EMR Kafka Connect的REST API在Kafka集群间进行数据迁移,包括环境准备、配置修改、数据迁移步骤及结果验证。

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简介: 流式处理中经常会遇到Kafka与其他系统进行数据同步或者Kafka集群间数据迁移的情景。使用EMR Kafka Connect可以方便快速的实现数据同步或者数据迁移。本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移。

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原文出处:阿里云大学开发者社区

1.背景

流式处理中经常会遇到Kafka与其他系统进行数据同步或者Kafka集群间数据迁移的情景。使用EMR Kafka Connect可以方便快速的实现数据同步或者数据迁移。

Kafka Connect是一种可扩展的、可靠的,用于在Kafka和其他系统之间快速地进行流式数据传输的工具。例如可以使用Kafka Connect获取数据库的binglog数据,将数据库的数据迁入Kafka集群,以同步数据库的数据,或者对接下游的流式处理系统。同时,Kafka Connect提供的REST API接口可以方便的进行Kafka Connect的创建和管理。
Kafka Connect分为standalone和distributed两种运行模式。standalone模式下,所有的worker都在一个进程中运行;相比之下,distributed模式更具扩展性和容错性,是最常用的方式,也是生产环境推荐使用的模式。

本文介绍使用EMR Kafka Connect的REST API接口在Kafka集群间进行数据迁移,使用distributed模式。

2.环境准备

创建两个EMR集群,集群类型为Kafka。EMR Kafka Connect安装在task节点上,进行数据迁移的目的Kafka集群需要创建task节点。集群创建好后,task节点上EMR Kafka Connect服务会默认启动,端口号为8083。

注意要保证两个集群的网路互通,详细的创建流程见创建集群

3.数据迁移

3.1准备工作

EMR Kafka Connect的配置文件路径为/etc/ecm/kafka-conf/connect-distributed.properties,可以查看所有的配置。修改配置项请参考组件参数配置

在源Kafka集群创建需要同步的topic,例如

1

另外,Kafka Connect会将offsets, configs和任务状态保存在topic中,topic名对应配置文件中的offset.storage.topic、config.storage.topic 和status.storage.topic三个配置项。默认的,Kafka Connect会自动的使用默认的partition和replication factor创建这三个topic。

3.2创建Kafka Connect

在目的Kafka集群的task节点(例如emr-worker-3节点),使用curl命令通过json数据创建一个Kafka Connect。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{"name": "connect-test", "config": { "connector.class": "EMRReplicatorSourceConnector", "key.converter": "org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter", "value.converter": "org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter", "src.kafka.bootstrap.servers": "${src-kafka-ip}:9092", "src.zookeeper.connect": "${src-kafka-curator-ip}:2181", "dest.zookeeper.connect": "${dest-kafka-curator-ip}:2181", "topic.whitelist": "${source-topic}", "topic.rename.format": "${dest-topic}", "src.kafka.max.poll.records": "300" } }' http://emr-worker-3:8083/connectors

json数据中,name字段代表创建的connect的名称,此处为connect-test;config字段需要根据实际情况进行配置,其中的变量说明如下表

字段说明
topic.whitelist源Kafka集群中需要同步的topic,多个topic用逗号隔开,例如connect
topic.rename.format可选配置项,目的Kafka集群中同步后的topic,默认值为${topic.whitelist}.replica。例如源topic为connect,同步后的topic为connect.replica
src.kafka.bootstrap.servers源Kafka集群broker地址
src.zookeeper.connect源Kafka集群安装了zookeeper服务的节点内网IP
dest.zookeeper.connect目的Kafka集群安装了zookeeper服务的节点内网IP

3.3查看Kafka Connect

查看所有的Kafka Connect

2

查看创建的connect-test的状态

3

查看task的信息

4

3.4数据同步

在源Kafka集群创建需要同步的数据。

5

3.5查看同步结果

在目的Kafka集群消费同步的数据。

6

可以看到,在源Kafka集群发送的100000条数据已经迁移到了目的Kafka集群。

4.小结

本文介绍并演示了使用EMR kafka Connect在Kafka集群间进行数据迁移的方法,关于Kafka Connect更详细的使用请参考Kafka官网资料REST API使用

### 关于在EMR集群间迁移Kafka数据的方法与最佳实践 当考虑在Elastic MapReduce (EMR) 集群之间迁移Apache Kafka的数据时,有几种方法可以实现这一目标。为了确保迁移过程中的高可用性和可靠性,建议采用一些特定的技术和工具。 #### 使用MirrorMaker进行跨集群复制 一种常见的做法是利用Kafka自带的MirrorMaker工具来同步两个不同集群之间的消息流。通过配置源集群作为生产者并将目标集群设置为消费者角色,能够有效地将数据从一个环境迁移到另一个环境中[^1]。 ```bash bin/kafka-mirror-maker.sh \ --consumer.config source-cluster-consumer.properties \ --producer.config target-cluster-producer.properties \ --whitelist ".*" ``` 此命令会启动镜像制造器服务,在两个指定位置之间持续传输新产生的记录。对于大规模部署而言,还可以调整参数以优化性能并减少延迟影响。 #### 实施健壮的数据管道策略 除了简单的直接转移外,构建更加稳健的数据处理管线也是至关重要的一步。这可能涉及到实施故障切换选项以及其他增强措施,从而创建更为可靠的端到端解决方案。 例如,可以通过引入额外的日志收集机制(如Apache Flume),确保即使在网络中断或其他异常情况下也能保持数据的一致性;同时配合使用监控平台实时跟踪整个流程的状态变化情况,以便及时发现问题所在并采取相应行动加以解决。 #### 测试驱动开发与流量分发技术相结合 考虑到实际应用场景下的复杂度以及潜在风险因素,在正式上线前进行全面测试显得尤为重要。这里推荐采纳一种激进的理念——即拥抱诸如生产环境内测验及基于监测导向的发展模式;一旦代码经过初步单元测试验证之后,则可将其部署至部分业务量上观察其表现如何对比先前版本的效果[^2]。 这种渐进式的发布方式不仅有助于降低变更带来的不确定性,而且还能借助已有的负载均衡设施灵活控制访问比例,进而达到平稳过渡的目的。
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