confluent kafka - connect

实时的数据集成问题

1. Traditional ETL
2. Data Integration
3. Kafka Connect
4. Group Management

Traditional ETL

两类存储模式

1. primary storage -noSQL persistent
2. secondary storage -elastic search
   实时性 连续性 ⬆ ➡ update in primary ➡ update in secondary storage
   数据因为用处不同需要拷贝到很多地方去

Data Integration

把不同来源，格式，特点性质的数据在逻辑和物理上集中
->为公司提供数据共享和决策支持

1. one-off tools - one tool one line
2. kitchen sink tools - 通用，对source和destination的假设太少（？？）不能确保reliable
3. stream processing frameworks
   侧重transformation（？？）

kafka - balance of one-off tools and kitchen sink tools

kafka 是一个 分布式系统，有很多的broker
以 log 来管理数据，顺序读写并且写只能发生在log尾部
topic - scalable consumption
kafka 数据持久化的有较好的容错

Kafka Connect

source 把数据从一个系统拷贝到kafka中
sink 把kafka中数据拷贝到另一个系统中
partitioned stream 数据库-流数据
connector 由多个task组成，一个task由thread
kafka两种运行模式standalone mode, distributed mode

Group management

zookeeper - rebalance 负担太重
broker 负责一些group的管理
client 端完全不需要依赖zookeeper

• 第一阶段发现成员
• 第二阶段同步
  coordinator - broker

当前Kafka Connect支持两种分发担保（？）

• at least once 至少一次
• at most once 至多一次
• exactly once？（未来将会支持）