构建数据管道需要考虑的问题:
及时性 可靠性 高吞吐量和动态吞吐量 数据格式 转换 安全性 故障处理能力 耦合性与灵活性
数据管道的构建分为2个阵营,ETL和ELT
ETL:提取-转换-加载 当数据流经管道时,数据管道负责处理他们
ELT:提取-加载-转换:数据管道只做少量的转换,高保真
数据管道最重要的作用是解耦数据源和数据池
发生耦合情况: 临时数据管道 元数据丢失 末端处理

Connect工作原理
连接器和任务
连接器实现了ConnectorAPI ,API 包含以下2部分:
连接器负责以下3件事: 决定运行多少任务,按照任务拆分数据复制,从worker进程获取任务配置并将其传递下去
任务:负责将数据移入/移出Kafka
work进程

转化器和Connect数据模型

偏移量管理器

本文探讨了数据管道构建中需考虑的关键因素,包括及时性、可靠性、高吞吐量等,并对比了ETL与ELT两种模式。深入解析了Connect的工作原理,包括连接器、任务、工作进程的角色与功能,以及偏移量管理器的重要性。
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