通过阅读RowKeyExtractor的源代码可知,HBaseSinkConnector有两种方式的接收行键: 一种是接收到的行键是结构化数据,HBaseSinkConnector将根据模板将结构化数据拼接为rowkey(需要在hbase-sink.properties指明字段名,同时还需要在Producer中启用并传递结构化键); 另一种是未指明行键字段名,然后将键(key)作为行键(rowkey)...
./bin/connect-standalone etc/schema-registry/connect-avro-standalone.properties etc/kafka-connect-jdbc/oracle-sink.properties 因为在oracle-sink.properties中设置了auto.create=true,所以Connector会在Oracle中自动创建与主题同名的表(所以主题才大写的) 启动Producer ./bin/kafka-avro-console-producer \ --topic...
Kafka背后的公司confluent鼓励社区创建更多的开源的connector,将Kafka生态圈壮大起来,促进Kafka Connnect的应用。 Kafka Connnect有两个核心概念:Source和Sink。 Source负责导入数据到Kafka,Sink负责从Kafka导出数据,它们都被称为Connector。 当前Kafka Connect支持两种分发担保:at least once (至少一次) 和 at most once(...
httpHosts.add(newHttpHost("localhost",9200))//自定义写入Es的functionval myEsSinkFunc: ElasticsearchSinkFunction[SensorReading] =newElasticsearchSinkFunction[SensorReading] {//process 数据处理方法,并发送至Esoverride def process(t: SensorReading, runtimeContext: RuntimeContext, requestIndexer: RequestIndexer...
将更新后的源记录传递到链中的下一个Transforms,该Transforms再生成一个新的修改后的源记录。最后更新的源记录会被转换为二进制格式写入到Kafka。Transforms也可以与Sink Connector一起使用。 以下为Confluent平台提供的Transforms: https://docs.confluent.io/current/connect/transforms/index.html...
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector tasks.max=1 topics=kafka_es_test key.ignore=true connection.url=http://ES服务地址 type.name=kafka-connect 注意:其中topics、kafka中topic名称、Elasticsearch的索引名三者通常一致,也可以通过topic.index.map来设置从topic名到Elasticsearc...
connect-file-sink.properties是一个 source connect 的模板配置,启用该配置就能够从指定文件中复制数据到 kafka 中,其默认的配置如下: # connect 的名字 name=local-file-sink # 从数据流中读取数据到文件中 connector.class=FileStreamSink # 工作线程是 1 个 ...
If you have events/messages that you want to store in elasticsearch, Kafka Connect is the way to go. It allows you to store the Kafka messages in elasticsearch with the help of elasticsearch sink connector using custom configurations. There is not much documentation available online but don’t...
KafkaConnector使用说明 KafkaConnector使⽤说明 基本概念 Broker：集群中的⼀个实例。Workers：运⾏Connector和Task的进程。1. Task：数据写⼊Kafka和从Kafka中读出的具体实现。2. Connector：通过管理Task来协调数据流的⾼级抽象。1. Source：负责导⼊数据到Kafka。2. Sink：负责从Kafka导出数据。⽀持分布式...
kafka-connect-hive是基于kafka-connect平台实现的hive数据读取和写入插件,主要由source、sink两部分组成,source部分完成hive表数据的读取任务,kafka-connect将这些数据写入到其他数据存储层中,比如hive到ES数据的流入。sink部分完成向hive表写数据的任务,kafka-connect将第三方数据源(如MySQL)里的数据读取并写入到hive表中...