配置 Kafka 数据源

Kafka 数据源为您提供实时读取和离线读写 Kafka 的双向通道能力，实现不同数据源与 Kafka 数据源之间进行数据传输。
本文为您介绍 DataSail 的 Kafka 数据同步的能力支持情况。

1 支持的 Kafka 版本

• 实时读、离线读写：
  • 支持火山引擎 Kafka 实例和自建 Kafka 集群，Kafka 0.10 和 2.x 版本以上的集群连接，如 Kafka 2.2.0 版本及其以后的版本均支持读取。
  • 鉴权模式支持普通鉴权和 SSL 鉴权模式。

2 使用限制

• 子账号新建数据源时，需要有项目的管理员角色，方可以进行新建数据源操作。各角色对应权限说明，详见：管理成员。
• Kafka 数据源目前支持可视化配置实时读取和离线读写 Kafka。
• 为确保同步任务使用的独享集成资源组具有 Kafka 库节点的网络访问能力，您需将独享集成资源组和 Kafka 数据库节点网络打通，详见网络连通解决方案。
• 若通过 VPC 网络访问，则独享集成资源组所在 VPC 中的 IPv4 CIDR 地址，需加入到 Kafka 访问白名单中：
  1. 确认集成资源组所在的 VPC：
     
  2. 查看 VPC 的 IPv4 CIDR 地址：

     注意

     若考虑安全因素，减少 IP CIDR 的访问范围，您至少需要将集成资源组绑定的子网下的 IPv4 CIDR 地址加入到实例白名单中。

     
  3. 将获取到的 IPv4 CIDR 地址添加进 Kafka 实例白名单中。
• 若是通过公网形式访问 Kafka 实例，则您需进行以下操作：
  • 独享集成资源组开通公网访问能力，操作详见开通公网。
  • 并将公网 IP 地址，添加进 Kafka 实例白名单中。

3 支持的字段类型

目前支持的数据类型是根据数据格式来决定的，支持以下两种格式：

1. JSON 格式:

   {
       "id":1,
       "name":"demo",
       "age":19,
       "create_time":"2021-01-01",
       "update_time":"2022-01-01"
   }
   

2. Protobuf（PB） 格式：

   syntax = "proto2";
   message pb1 {
       optional string a = 1;
       optional pb2 b = 2;
       optional int32 c = 3;
   
       message pb2 {
           optional string x = 1;
           repeated int32 y = 2;
           optional pb3 z = 3;
       }
   
       message pb3 {
           optional string j = 1;
           repeated int32 k = 2;
       }
   }
   

4 数据同步任务开发

4.1 数据源注册

新建数据源操作详见配置数据源，以下为您介绍不同接入方式的 Kafka 数据源配置相关信息：

1. 火山引擎 Kafka 接入方式
   其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数。

   参数	说明
   基本配置
   *数据源类型	Kafka
   *接入方式	火山引擎 Kafka
   *数据源名称	数据源的名称，可自行设置，仅支持中文，英文，数字，“_”，100个字符以内。
   参数配置
   *Kafka 实例 ID	下拉选择已在火山引擎消息队列 Kafka 中创建的 Kafka 实例名称信息。 若您还未创建 Kafka 实例，您可前往 Kafka 实例控制台中创建，详见创建实例。

2. 连接串形式接入
   用连接串形式配置 Kafka 数据源，其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数。

   参数	说明
   基本配置
   *数据源类型	Kafka
   *接入方式	火山引擎 Kafka
   *数据源名称	数据源的名称，可自行设置，仅支持中文，英文，数字，“_”，100个字符以内。
   参数配置
   *Kafka 版本	Kafka 版本，下拉可选。当前支持 Kafka 2.2.x 和 0.10 版本。
   *Kafka 集群地址	启动客户端连接Kafka服务时使用。 填写格式为 ip:port 或 host:port 格式，存在多个时，可用逗号分隔。如localhost:2181,localhost:2182
   *认证方式	支持 SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL 认证方式，您也可选择 None 不认证。 选择 SASL_PLAINTEXT、SASL_SSL 认证方式时，需确认 Sasl 机制，目前支持选择 PLAIN、SCRAM-SHA-256 认证机制。
   *用户名	输入有权限访问 Kafka 集群环境的用户名信息。
   *密码	输入用户名对应的密码信息。
   扩展参数	配置 Kafka 额外需要的扩展参数信息。 如 Kafka 数据源通过公网形式接入，且开启 SASL_SSL 认证时，可将认证证书信息配置到扩展参数中，固定配置参数如下： 说明 开启 SASL_SSL 后，还需在任务运行高级参数中配置 job.common.skip_dump_parse：true。详见5.2 高级参数列表。 { "ssl.truststore.certificates":"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", "ssl.truststore.type":"PEM", "ssl.endpoint.identification.algorithm":"" }

4.2 新建离线任务

Kafka 数据源测试连通性成功后，进入到数据开发界面，开始新建 Kafka 相关通道任务。新建任务方式详见离线数据同步、流式数据同步。

4.3 可视化配置说明

任务创建成功后，您可根据实际场景，配置 Kafka 离线读、Kafka 离线写或 Kafka 流式读等通道任务。

4.3.1 Kafka 离线读

数据来源选择 Kafka，并完成以下相关参数配置：
其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数。

4.3.2 Kafka 离线写

数据目标端选择 Kafka，并完成以下相关参数配置：
其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数。

4.3.3 Kafka 流式读

数据来源选择 Kafka，并完成以下相关参数配置：
其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数。

syntax = "proto2";
package abase_test;
message AbaseTest {
    required int64 first_id = 1;
    required int64 latest_id = 2;
}

4.3.4 字段映射

数据来源和目标端配置完成后，需要指定来源和目标端的字段映射关系，根据字段映射关系，数据集成任务将源端字段中的数据，写入到目标端对应字段中。
字段映射支持选择基础模式和转换模式配置映射：

• 转换模式：
  字段映射支持数据转换，您可根据实际业务需求进行配置，将源端采集的数据，事先通过数据转换后，以指定格式输入到目标端数据库中。
  转换模式详细操作说明详见4.1 转换模式
  在转换模式中，你可依次配置：来源节点、数据转换、目标节点信息：

  配置节点	说明
  来源节点	配置数据来源 Source 节点信息： 节点名称：自定义输入来源节点名称信息，只允许由数字、字母、下划线、-和.组成；且长度不能超过10。 数据字段：通过自动添加、手动添加等方式添加数据来源字段信息。 配置完成后，单击确认按钮，完成来源节点配置。
  数据转换	单击数据转换右侧添加按钮，选择 SQL 转换方式，配置转换信息和规则： 节点名称：自定义输入来源节点名称信息，只允许由数字、字母、下划线、-和.组成；且长度不能超过10。 SQL 脚本：输入 SQL 脚本转换规则，目前仅支持添加一个转换的 SQL 语句，且不能包括 “;”。 配置完成后，单击确认按钮，完成数据转换节点配置。SQL 脚本示例详见4.1.2 添加转换节点。
  目标节点	配置目标节点 Sink 信息： 节点名称：自定义输入来源节点名称信息，只允许由数字、字母、下划线、-和.组成；且长度不能超过10。 数据字段：通过自动添加、手动添加等方式添加数据目标字段信息。 配置完成后，单击确认按钮，完成目标节点配置。

• 基础模式：

  您可通过以下三种方式操作字段映射关系：

  • 自动添加：单击自动添加按钮，根据两端数据表信息，可以自动填充来源和目标的字段信息。
  • 手动添加：单击手动添加按钮，可以手动编辑来源和目标的字段信息，可以逐个添加。
  • 移动\删除字段：您也可以根据需要移动字段映射顺序或删除字段。

4.4 DSL 配置说明

Kafka 数据源支持使用脚本模式（DSL）的方式进行配置。
在某些复杂场景下，或当数据源类型暂不支持可视化配置时，您可通过任务脚本的方式，按照统一的 Json 格式，编写 Kafka Reader 参数脚本代码，来运行数据集成任务。

4.4.1 进入 DSL 模式

进入 DSL 模式操作流程，可详见 MySQL 数据源-4.4.1 进入DSL 模式。

4.4.2 DSL 配置 Kafka 流式读

进入 DSL 模式编辑界面后，您可根据实际情况替换相应参数，Kafka 流式读脚本示例如下：

{
    "version": "0.2",
    "type": "stream",
    "reader": {
        "type": "kafka_volc",
        "datasource_id": null,
        "parameter": {
            "connector":{
                "connector":{
                    "owner":"Account/xxxxxx",
                    "topic":"topic_name",
                    "startup-mode":"latest-offset",
                    "bootstrap":{
                        "servers":"kafka-cnxxxxxxrk.kafka.ivolces.com:9092"
                    },
                 //  "version":"0.10",
                    "group":{
                        "id":"group_id_test"
                    }
                },
                "update-mode":"append"
            },
            "child_connector_type":"kafka220",
            "columns": [
                {
                    "upperCaseName": "ID",
                    "name": "id",
                    "type": "BIGINT"
                },
                {
                    "upperCaseName": "NAME",
                    "name": "name",
                    "type": "VARCHAR"
                },
                {
                    "upperCaseName": "PRICE",
                    "name": "price",
                    "type": "DOUBLE"
                },
                {
                    "upperCaseName": "LIST_INFO",
                    "name": "list_info",
                    "type": "VARCHAR"
                },
                {
                    "upperCaseName": "EVENT_TIME",
                    "name": "event_time",
                    "type": "BIGINT"
                },
                {
                    "upperCaseName": "ADDRESS",
                    "name": "address",
                    "type": "VARCHAR"
                },
                {
                    "upperCaseName": "MAP_INFO",
                    "name": "map_info",
                    "type": "VARCHAR"
                },
                {
                    "upperCaseName": "CREATE_TIME",
                    "name": "create_time",
                    "type": "BIGINT"
                }
            ],
            "enable_source_parser": "true",
            "class":"com.bytedance.dts.dump.dataplugin.source.mq.Kafka020SourceFunctionDAGBuilder"
        }
    },
    "writer": {
        "type": "hbase",
        "datasource_id": null,
        "parameter": {
            "hbase_conf":{
                "hbase.zookeeper.quorum":"hb-cxxxxxx-zk.config.config.volces.com:2181",
                "hbase.zookeeper.property.clientPort":"2181",
                "zookeeper.znode.parent":"/hbase/hb-cxxxxxxx7e",
                "hbase.rootdir":"/hbase/hb-cxxxxxxx7e",
                "hbase.cluster.distributed":true
            },
            "format.type":"json",
            "columns":[
                {
                    "upperCaseName":"CF:ID",
                    "name":"cf:id",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:NAME",
                    "name":"cf:name",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:PRICE",
                    "name":"cf:price",
                    "type":"double"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:LIST_INFO",
                    "name":"cf:list_info",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:EVENT_TIME",
                    "name":"cf:event_time",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:ADDRESS",
                    "name":"cf:address",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:MAP_INFO",
                    "name":"cf:map_info",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "upperCaseName":"CF:CREATE_TIME",
                    "name":"cf:create_time",
                    "type":"bigint"
                }
            ],
            "class":"com.bytedance.dts.batch.hbase.HBaseOutputFormat",
            "table":"default:hbase_xxxxxxxtest_one",
            "row_key_column":"$(cf:id)",
            "writer_parallelism_num":2
        }
    },
    "common": {
        "parameter": {
            "global_parallelism_num": 1,
            "dirty_record_skip_enabled": "false",
            "checkpoint_interval": 180000
        }
    }
}

Kafka 流式读参数说明，其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数：

4.4.3 DSL 配置 Kafka 离线读

根据实际情况替换 Kafka 流式读相应参数，Kafka 流式读脚本示例如下：

// **************************************
// Author: DataLeapTest1
// CreateTime: 2024-03-12 14:46:29
// Description:
// Update: Task Update Description
// 变量使用规则如下:
// 1.自定义参数变量: {{}}, 比如{{number}}
// 2.系统时间变量${}, 比如 ${date}、${hour}
// **************************************

{
    // [required] dsl version, suggest to use latest version
    "version": "0.2",
    // [required] exection mode, supoort streaming / batch now
    "type": "batch",
    // reader config
    "reader": {
        // [required] datasource type
        "type": "kafka" ,
        // [optional] datasource id, set it if you have registered datasource
        "datasource_id": 6xxx4,
        // [required] user parameter
        "parameter": {
            // ********** please write here **********
            // "key" : value
            // schema
            // "reader_parallelism_num":1,
            "kafka_servers":"kafka-cnxxxxxxrk.kafka.ivolces.com:9092",
            "content_type":"csv",
            "csv_delimiter":"|",
            "metadata_columns": "__timestamp__,__offset__,__value__",
            "columns":[
                 {
                   "name":"__value__",
                    "type":"string"
                },
                {
                   "name":"__timestamp__",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "name":"__offset__",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "upperCaseName":"ID",
                    "name":"id",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "upperCaseName":"NAME",
                    "name":"name",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "upperCaseName":"PRICE",
                    "name":"price",
                    "type":"double"
                }
            ],
            "topics":"topic_namq",
            "group_id":"groupname_test",
            // "start_timestamp": 1710407869000,
            // "end_timestamp": 1710408169000,
            // or start/end date format
            "start_date": "${DTF-yyyyMMddHHmm-15i}",
            "end_date": "${DTF-yyyyMMddHHmm}",
            "date_format": "yyyyMMddHHmm",
            "class":"com.bytedance.bitsail.connector.kafka.source.KafkaSubscribeSource"
        }
    },
    "writer": {
        // [required] datasource type
        "type": "hive" ,
        // [optional] datasource id, set it if you have registered datasource
        "datasource_id": 66703,
        // [required] user parameter
        "parameter": {
            // ********** please write here **********
            // "key" : value
            // schema
            "class":"com.bytedance.dts.batch.hive.parquet.HiveParquetOutputFormat",
            "hive_version":"3.1.2",
            "emr_hive_conf": {
                "hive.metastore.uris": "thrift://xxx.xx.x.xx:9083,thrift://xxx.xx.x.xx:9083,thrift://xxx.xx.x.xx:9083"
            },
            "db_name": "db_name_test",
            "table_name":"table_name_test",
            "partition": "date=20240312,hour=24",
            "columns": [
                {
                    "name":"meta_value",
                    "type":"string"
                },
                {
                    "name":"meta_timestamp",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "name":"meta_offset",
                    "type":"bigint"
                },
                {
                    "name": "id",
                    "type": "bigint"
                },
                {
                    "name": "name",
                    "type": "string"
                },
                {
                    "name": "price",
                    "type": "double"
                }
            ]
        }
    },
    // common config
    "common": {
        // [required] user parameter
        "parameter": {
            // ********** please write here **********
            // "key" : value
            // [optional] advanced parameters
            "optional": {
                // "key" : "value" (must be string)
                "leap.dts.params.image.tag": "release-c-1.25.0-qa-kafka-batch-source-testing-vci"
            }
        }
    }
}

Kafka 离线读参数说明，其中参数名称前带 * 的为必填参数，名称前未带 * 的为可选填参数：

5 流式任务运行参数说明

5.1 运行参数说明

流式任务运行参数与离线任务运行参数配置属性不同，下面将为您介绍流式任务运行参数配置说明：

5.2 高级参数列表