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sidebar_label: Kafka
title: TDengine Kafka Connector
description: 使用 TDengine Kafka Connector 的详细指南
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TDengine Kafka Connector 包含两个插件: TDengine Source Connector 和 TDengine Sink Connector。用户只需提供简单的配置文件，就可以将 Kafka 中指定 topic 的数据（批量或实时）同步到 TDengine， 或将 TDengine 中指定数据库的数据（批量或实时）同步到 Kafka。

## 什么是 Kafka Connect？

Kafka Connect 是 [Apache Kafka](https://kafka.apache.org/) 的一个组件，用于使其它系统，比如数据库、云服务、文件系统等能方便地连接到 Kafka。数据既可以通过 Kafka Connect 从其它系统流向 Kafka, 也可以通过 Kafka Connect 从 Kafka 流向其它系统。从其它系统读数据的插件称为 Source Connector, 写数据到其它系统的插件称为 Sink Connector。Source Connector 和 Sink Connector 都不会直接连接 Kafka Broker，Source Connector 把数据转交给 Kafka Connect。Sink Connector 从 Kafka Connect 接收数据。

![TDengine Database Kafka Connector -- Kafka Connect structure](kafka/Kafka_Connect.webp)

TDengine Source Connector 用于把数据实时地从 TDengine 读出来发送给 Kafka Connect。TDengine Sink Connector 用于 从 Kafka Connect 接收数据并写入 TDengine。

![TDengine Database Kafka Connector -- streaming integration with kafka connect](kafka/streaming-integration-with-kafka-connect.webp)

## 前置条件

运行本教程中示例的前提条件。

1. Linux 操作系统
2. 已安装 Java 8 和 Maven
3. 已安装 Git、curl、vi
4. 已安装并启动 TDengine。如果还没有可参考[安装和卸载](/operation/pkg-install)

## 安装 Kafka

在任意目录下执行：

```shell
curl -O https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.13-3.4.0.tgz
tar xzf kafka_2.13-3.4.0.tgz -C /opt/
ln -s /opt/kafka_2.13-3.4.0 /opt/kafka
```

然后需要把 `$KAFKA_HOME/bin` 目录加入 PATH。

```title=".profile"
export KAFKA_HOME=/opt/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
```

以上脚本可以追加到当前用户的 profile 文件（~/.profile 或 ~/.bash_profile）

## 安装 TDengine Connector 插件

### 编译插件

```shell
git clone --branch 3.0 https://github.com/taosdata/kafka-connect-tdengine.git
cd kafka-connect-tdengine
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
unzip -d $KAFKA_HOME/components/ target/components/packages/taosdata-kafka-connect-tdengine-*.zip
```

以上脚本先 clone 项目源码，然后用 Maven 编译打包。打包完成后在 `target/components/packages/` 目录生成了插件的 zip 包。把这个 zip 包解压到安装插件的路径即可。上面的示例中使用了内置的插件安装路径： `$KAFKA_HOME/components/`。

### 配置插件

将 kafka-connect-tdengine 插件加入 `$KAFKA_HOME/config/connect-distributed.properties` 配置文件 plugin.path 中

```properties
plugin.path=/usr/share/java,/opt/kafka/components
```

## 启动 Kafka

```shell
zookeeper-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/zookeeper.properties

kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties

connect-distributed.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/connect-distributed.properties
```

### 验证 kafka Connect 是否启动成功

输入命令：

```shell
curl http://localhost:8083/connectors
```

如果各组件都启动成功，会得到如下输出：

```txt
[]
```

## TDengine Sink Connector 的使用

TDengine Sink Connector 的作用是同步指定 topic 的数据到 TDengine。用户无需提前创建数据库和超级表。可手动指定目标数据库的名字（见配置参数 connection.database）， 也可按一定规则生成(见配置参数 connection.database.prefix)。

TDengine Sink Connector 内部使用 TDengine [无模式写入接口](../../connector/cpp#无模式写入-api)写数据到 TDengine，目前支持三种格式的数据：[InfluxDB 行协议格式](/develop/insert-data/influxdb-line)、 [OpenTSDB Telnet 协议格式](/develop/insert-data/opentsdb-telnet) 和 [OpenTSDB JSON 协议格式](/develop/insert-data/opentsdb-json)。

下面的示例将主题 meters 的数据，同步到目标数据库 power。数据格式为 InfluxDB Line 协议格式。

### 添加 Sink Connector 配置文件

```shell
mkdir ~/test
cd ~/test
vi sink-demo.json
```

sink-demo.json 内容如下：

```json title="sink-demo.json"
{
  "name": "TDengineSinkConnector",
  "config": {
    "connector.class":"com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkConnector",
    "tasks.max": "1",
    "topics": "meters",
    "connection.url": "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030",
    "connection.user": "root",
    "connection.password": "taosdata",
    "connection.database": "power",
    "db.schemaless": "line",
    "data.precision": "ns",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "errors.tolerance": "all",
    "errors.deadletterqueue.topic.name": "dead_letter_topic",
    "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor": 1
  }
}
```

关键配置说明：

1. `"topics": "meters"` 和 `"connection.database": "power"`, 表示订阅主题 meters 的数据，并写入数据库 power。
2. `"db.schemaless": "line"`, 表示使用 InfluxDB Line 协议格式的数据。

### 创建 Sink Connector 实例

```shell
curl -X POST -d @sink-demo.json http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json"
```

若以上命令执行成功，则有如下输出：

```json
{
  "name": "TDengineSinkConnector",
  "config": {
    "connection.database": "power",
    "connection.password": "taosdata",
    "connection.url": "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030",
    "connection.user": "root",
    "connector.class": "com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkConnector",
    "data.precision": "ns",
    "db.schemaless": "line",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "tasks.max": "1",
    "topics": "meters",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "name": "TDengineSinkConnector",
    "errors.tolerance": "all",
    "errors.deadletterqueue.topic.name": "dead_letter_topic",
    "errors.deadletterqueue.topic.replication.factor": "1",    
  },
  "tasks": [],
  "type": "sink"
}
```

### 写入测试数据

准备测试数据的文本文件，内容如下：

```txt title="test-data.txt"
meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=11.8,voltage=221,phase=0.28 1648432611249000000
meters,location=California.LosAngeles,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611250000000
meters,location=California.LosAngeles,groupid=3 current=10.8,voltage=223,phase=0.29 1648432611249000000
meters,location=California.LosAngeles,groupid=3 current=11.3,voltage=221,phase=0.35 1648432611250000000
```

使用 kafka-console-producer 向主题 meters 添加测试数据。

```shell
cat test-data.txt | kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic meters
```

:::note
如果目标数据库 power 不存在，那么 TDengine Sink Connector 会自动创建数据库。自动创建数据库使用的时间精度为纳秒，这就要求写入数据的时间戳精度也是纳秒。如果写入数据的时间戳精度不是纳秒，将会抛异常。
:::

### 验证同步是否成功

使用 TDengine CLI 验证同步是否成功。

```sql
taos> use power;
Database changed.

taos> select * from meters;
              _ts               |          current          |          voltage          |           phase           | groupid |            location            |
===============================================================================================================================================================
 2022-03-28 09:56:51.249000000 |              11.800000000 |             221.000000000 |               0.280000000 | 2       | California.LosAngeles          |
 2022-03-28 09:56:51.250000000 |              13.400000000 |             223.000000000 |               0.290000000 | 2       | California.LosAngeles          |
 2022-03-28 09:56:51.249000000 |              10.800000000 |             223.000000000 |               0.290000000 | 3       | California.LosAngeles          |
 2022-03-28 09:56:51.250000000 |              11.300000000 |             221.000000000 |               0.350000000 | 3       | California.LosAngeles          |
Query OK, 4 row(s) in set (0.004208s)
```

若看到了以上数据，则说明同步成功。若没有，请检查 Kafka Connect 的日志。配置参数的详细说明见[配置参考](#配置参考)。

## TDengine Source Connector 的使用

TDengine Source Connector 的作用是将 TDengine 某个数据库某一时刻之后的数据全部推送到 Kafka。TDengine Source Connector 的实现原理是，先分批拉取历史数据，再用定时查询的策略同步增量数据。同时会监控表的变化，可以自动同步新增的表。如果重启 Kafka Connect, 会从上次中断的位置继续同步。

TDengine Source Connector 会将 TDengine 数据表中的数据转换成 [InfluxDB Line 协议格式](/develop/insert-data/influxdb-line/) 或 [OpenTSDB JSON 协议格式](/develop/insert-data/opentsdb-json)， 然后写入 Kafka。

下面的示例程序同步数据库 test 中的数据到主题 tdengine-source-test。

### 添加 Source Connector 配置文件

```shell
vi source-demo.json
```

输入以下内容：

```json title="source-demo.json"
{
  "name":"TDengineSourceConnector",
    "config":{
    "connector.class": "com.taosdata.kafka.connect.source.TDengineSourceConnector",
    "tasks.max": 1,
    "connection.url": "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030",
    "connection.username": "root",
    "connection.password": "taosdata",
    "connection.database": "test",
    "connection.attempts": 3,
    "connection.backoff.ms": 5000,
    "topic.prefix": "tdengine-source",
    "poll.interval.ms": 1000,
    "fetch.max.rows": 100,
    "topic.per.stable": true,
    "topic.ignore.db": false,
    "out.format": "line",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"
    }
}
```

### 准备测试数据

准备生成测试数据的 SQL 文件。

```sql title="prepare-source-data.sql"
DROP DATABASE IF EXISTS test;
CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE STABLE meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT);

INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 2) VALUES('2018-10-03 14:38:05.000',10.30000,219,0.31000) \
            d1001 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 2) VALUES('2018-10-03 14:38:15.000',12.60000,218,0.33000) \
            d1001 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 2) VALUES('2018-10-03 14:38:16.800',12.30000,221,0.31000) \
            d1002 USING meters TAGS('California.SanFrancisco', 3) VALUES('2018-10-03 14:38:16.650',10.30000,218,0.25000) \
            d1003 USING meters TAGS('California.LosAngeles', 2)   VALUES('2018-10-03 14:38:05.500',11.80000,221,0.28000) \
            d1003 USING meters TAGS('California.LosAngeles', 2)   VALUES('2018-10-03 14:38:16.600',13.40000,223,0.29000) \
            d1004 USING meters TAGS('California.LosAngeles', 3)   VALUES('2018-10-03 14:38:05.000',10.80000,223,0.29000) \
            d1004 USING meters TAGS('California.LosAngeles', 3)   VALUES('2018-10-03 14:38:06.500',11.50000,221,0.35000);
```

使用 TDengine CLI, 执行 SQL 文件。

```shell
taos -f prepare-source-data.sql
```

### 创建 Source Connector 实例

```shell
curl -X POST -d @source-demo.json http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json"
```

### 查看 topic 数据

使用 kafka-console-consumer 命令行工具监控主题 tdengine-source-test 中的数据。一开始会输出所有历史数据， 往 TDengine 插入两条新的数据之后，kafka-console-consumer 也立即输出了新增的两条数据。 输出数据 InfluxDB line protocol 的格式。

```shell
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic tdengine-source-test-meters
```

输出：

```txt
......
meters,location="California.SanFrancisco",groupid=2i32 current=10.3f32,voltage=219i32,phase=0.31f32 1538548685000000000
meters,location="California.SanFrancisco",groupid=2i32 current=12.6f32,voltage=218i32,phase=0.33f32 1538548695000000000
......
```

此时会显示所有历史数据。切换到 TDengine CLI， 插入两条新的数据：

```sql
USE test;
INSERT INTO d1001 VALUES (now, 13.3, 229, 0.38);
INSERT INTO d1002 VALUES (now, 16.3, 233, 0.22);
```

再切换回 kafka-console-consumer， 此时命令行窗口已经打印出刚插入的 2 条数据。

### unload 插件

测试完毕之后，用 unload 命令停止已加载的 connector。

查看当前活跃的 connector：

```shell
curl http://localhost:8083/connectors
```

如果按照前述操作，此时应有两个活跃的 connector。使用下面的命令 unload：

```shell
curl -X DELETE http://localhost:8083/connectors/TDengineSinkConnector
curl -X DELETE http://localhost:8083/connectors/TDengineSourceConnector
```

## 配置参考

### 通用配置

以下配置项对 TDengine Sink Connector 和 TDengine Source Connector 均适用。

1. `name`: connector 名称。
2. `connector.class`: connector 的完整类名， 如: com.taosdata.kafka.connect.sink.TDengineSinkConnector。
3. `tasks.max`: 最大任务数, 默认 1。
4. `topics`: 需要同步的 topic 列表， 多个用逗号分隔, 如 `topic1,topic2`。
5. `connection.url`: TDengine JDBC 连接字符串， 如 `jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030`。
6. `connection.user`： TDengine 用户名， 默认 root。
7. `connection.password` ：TDengine 用户密码， 默认 taosdata。
8. `connection.attempts` ：最大尝试连接次数。默认 3。
9. `connection.backoff.ms` ： 创建连接失败重试时间隔时间，单位为 ms。 默认 5000。

### TDengine Sink Connector 特有的配置

1. `connection.database`： 目标数据库名。如果指定的数据库不存在会则自动创建。自动建库使用的时间精度为纳秒。默认值为 null。为 null 时目标数据库命名规则参考 `connection.database.prefix` 参数的说明
2. `connection.database.prefix`： 当 connection.database 为 null 时, 目标数据库的前缀。可以包含占位符 '${topic}'。 比如 kafka_${topic}, 对于主题 'orders' 将写入数据库 'kafka_orders'。 默认 null。当为 null 时，目标数据库的名字和主题的名字是一致的。
3. `batch.size`: 分批写入每批记录数。当 Sink Connector 一次接收到的数据大于这个值时将分批写入。
4. `max.retries`: 发生错误时的最大重试次数。默认为 1。
5. `retry.backoff.ms`: 发送错误时重试的时间间隔。单位毫秒，默认为 3000。
6. `db.schemaless`: 数据格式，可选值为：
   1. line ：代表 InfluxDB 行协议格式
   2. json : 代表 OpenTSDB JSON 格式
   3. telnet ：代表 OpenTSDB Telnet 行协议格式
7. `data.precision`: 使用 InfluxDB 行协议格式时，时间戳的精度。可选值为：
   1. ms ： 表示毫秒
   2. us ： 表示微秒
   3. ns ： 表示纳秒。默认为纳秒。

### TDengine Source Connector 特有的配置

1. `connection.database`: 源数据库名称，无缺省值。
2. `topic.prefix`： 数据导入 kafka 时使用的 topic 名称的前缀。默认为空字符串 ""。
3. `timestamp.initial`: 数据同步起始时间。格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'，若未指定则从指定 DB 中最早的一条记录开始。
4. `poll.interval.ms`: 检查是否有新建或删除的表的时间间隔，单位为 ms。默认为 1000。
5. `fetch.max.rows` : 检索数据库时最大检索条数。 默认为 100。
6. `query.interval.ms`: 从 TDengine 一次读取数据的时间跨度，需要根据表中的数据特征合理配置，避免一次查询的数据量过大或过小；在具体的环境中建议通过测试设置一个较优值，默认值为 0，即获取到当前最新时间的所有数据。
7. `out.format` : 结果集输出格式。`line` 表示输出格式为 InfluxDB Line 协议格式，`json` 表示输出格式是 json。默认为 line。
8. `topic.per.stable`: 如果设置为 true，表示一个超级表对应一个 Kafka topic，topic的命名规则 `<topic.prefix>-<connection.database>-<stable.name>`；如果设置为 false，则指定的 DB 中的所有数据进入一个 Kafka topic，topic 的命名规则为 `<topic.prefix>-<connection.database>`
9. `topic.ignore.db`: topic 命名规则是否包含 database 名称，true 表示规则为 `<topic.prefix>-<stable.name>`，false 表示规则为 `<topic.prefix>-<connection.database>-<stable.name>`，默认 false。在 `topic.per.stable` 设置为 false 时不生效。

## 其他说明

1. 关于如何在独立安装的 Kafka 环境使用 Kafka Connect 插件， 请参考官方文档：<https://kafka.apache.org/documentation/#connect>。

## 问题反馈

无论遇到任何问题，都欢迎在本项目的 Github 仓库反馈：<https://github.com/taosdata/kafka-connect-tdengine/issues>。

## 参考

1. <https://kafka.apache.org/documentation/>
