docs: add kafka connector english doc (#12694)

[TD-10605]

docs-en/20-third-party/11-kafka.md

+---
+sidebar_label: Kafka
+title: TDengine Kafka Connector 使用教程
+---
+
+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 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。
+
+![](kafka/Kafka_Connect.png)
+
+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。
+
+![](kafka/streaming-integration-with-kafka-connect.png)
+
+## 什么是 Confluent？
+
+Confluent 在 Kafka 的基础上增加很多扩展功能。包括：
+
+1. Schema Registry
+2. REST 代理
+3. 非 Java 客户端
+4. 很多打包好的 Kafka Connect 插件
+5. 管理和监控 Kafka 的 GUI —— Confluent 控制中心
+
+这些扩展功能有的包含在社区版本的 Confluent 中，有的只有企业版能用。
+![](kafka/confluentPlatform.png)
+
+Confluent 企业版提供了 `confluent` 命令行工具管理各个组件。
+
+## 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
+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 Confluent
+
+Confluent 提供了 Docker 和二进制包两种安装方式。本文仅介绍二进制包方式安装。
+
+在任意目录下执行：
+
+```
+curl -O http://packages.confluent.io/archive/7.1/confluent-7.1.1.tar.gz
+tar xzf confluent-7.1.1.tar.gz -C /opt/test
+```
+
+然后需要把 `$CONFLUENT_HOME/bin` 目录加入 PATH。
+
+```title=".profile"
+export CONFLUENT_HOME=/opt/confluent-7.1.1
+PATH=$CONFLUENT_HOME/bin
+export PATH
+```
+
+以上脚本可以追加到当前用户的 profile 文件（~/.profile 或 ~/.bash_profile）
+
+安装完成之后，可以输入`confluent version`做简单验证：
+
+```
+# confluent version
+confluent - Confluent CLI
+
+Version:     v2.6.1
+Git Ref:     6d920590
+Build Date:  2022-02-18T06:14:21Z
+Go Version:  go1.17.6 (linux/amd64)
+Development: false
+```
+
+## 安装 TDengine Connector 插件
+
+### 从源码安装
+
+```
+git clone https://github.com:taosdata/kafka-connect-tdengine.git
+cd kafka-connect-tdengine
+mvn clean package
+unzip -d $CONFLUENT_HOME/share/confluent-hub-components/ target/components/packages/taosdata-kafka-connect-tdengine-0.1.0.zip
+```
+
+以上脚本先 clone 项目源码，然后用 Maven 编译打包。打包完成后在 `target/components/packages/` 目录生成了插件的 zip 包。把这个 zip 包解压到安装插件的路径即可。安装插件的路径在配置文件 `$CONFLUENT_HOME/etc/kafka/connect-standalone.properties` 中。默认的路径为 `$CONFLUENT_HOME/share/confluent-hub-components/`。
+
+### 用 confluent-hub 安装
+
+[Confluent Hub](https://www.confluent.io/hub) 提供下载 Kafka Connect 插件的服务。在 TDengine Kafka Connector 发布到 Confluent Hub 后可以使用命令工具 `confluent-hub` 安装。
+**TDengine Kafka Connector 目前没有正式发布，不能用这种方式安装**。
+
+## 启动 Confluent
+
+```
+confluent local services start
+```
+
+:::note
+一定要先安装插件再启动 Confluent, 否则会出现找不到类的错误。Kafka Connect 的日志（默认路径: /tmp/confluent.xxxx/connect/logs/connect.log）中会输出成功安装的插件，据此可判断插件是否安装成功。
+:::
+
+:::tip
+若某组件启动失败，可尝试清空数据，重新启动。数据目录在启动时将被打印到控制台，比如 ：
+
+```title="控制台输出日志" {1}
+Using CONFLUENT_CURRENT: /tmp/confluent.106668
+Starting ZooKeeper
+ZooKeeper is [UP]
+Starting Kafka
+Kafka is [UP]
+Starting Schema Registry
+Schema Registry is [UP]
+Starting Kafka REST
+Kafka REST is [UP]
+Starting Connect
+Connect is [UP]
+Starting ksqlDB Server
+ksqlDB Server is [UP]
+Starting Control Center
+Control Center is [UP]
+```
+
+清空数据可执行 `rm -rf /tmp/confluent.106668`。
+:::
+
+## 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](/reference/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。
+
+### 添加配置文件
+
+```
+mkdir ~/test
+cd ~/test
+vi sink-demo.properties
+```
+
+sink-demo.properties 内容如下：
+
+```ini title="sink-demo.properties"
+name=tdengine-sink-demo
+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
+key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
+value.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
+```
+
+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 Connector 实例
+
+```
+confluent local services connect connector load TDengineSinkConnector --config ./sink-demo.properties
+```
+
+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",
+    "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"
+  },
+  "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=Beijing.Haidian,groupid=2 current=11.8,voltage=221,phase=0.28 1648432611249000000
+meters,location=Beijing.Haidian,groupid=2 current=13.4,voltage=223,phase=0.29 1648432611250000000
+meters,location=Beijing.Haidian,groupid=3 current=10.8,voltage=223,phase=0.29 1648432611249000000
+meters,location=Beijing.Haidian,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。
+
+```
+cat test-data.txt | kafka-console-producer --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。
+
+```
+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       | Beijing.Haidian                |
+ 2022-03-28 09:56:51.250000000 |              13.400000000 |             223.000000000 |               0.290000000 | 2       | Beijing.Haidian                |
+ 2022-03-28 09:56:51.249000000 |              10.800000000 |             223.000000000 |               0.290000000 | 3       | Beijing.Haidian                |
+ 2022-03-28 09:56:51.250000000 |              11.300000000 |             221.000000000 |               0.350000000 | 3       | Beijing.Haidian                |
+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。
+
+### 添加配置文件
+
+```
+vi source-demo.properties
+```
+
+输入以下内容：
+
+```ini title="source-demo.properties"
+name=TDengineSourceConnector
+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
+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(Beijing.Chaoyang, 2) VALUES('2018-10-03 14:38:05.000',10.30000,219,0.31000) d1001 USING meters TAGS(Beijing.Chaoyang, 2) VALUES('2018-10-03 14:38:15.000',12.60000,218,0.33000) d1001 USING meters TAGS(Beijing.Chaoyang, 2) VALUES('2018-10-03 14:38:16.800',12.30000,221,0.31000) d1002 USING meters TAGS(Beijing.Chaoyang, 3) VALUES('2018-10-03 14:38:16.650',10.30000,218,0.25000) d1003 USING meters TAGS(Beijing.Haidian, 2) VALUES('2018-10-03 14:38:05.500',11.80000,221,0.28000) d1003 USING meters TAGS(Beijing.Haidian, 2) VALUES('2018-10-03 14:38:16.600',13.40000,223,0.29000) d1004 USING meters TAGS(Beijing.Haidian, 3) VALUES('2018-10-03 14:38:05.000',10.80000,223,0.29000) d1004 USING meters TAGS(Beijing.Haidian, 3) VALUES('2018-10-03 14:38:06.500',11.50000,221,0.35000);
+```
+
+使用 TDengine CLI, 执行 SQL 文件。
+
+```
+taos -f prepare-sorce-data.sql
+```
+
+### 创建 Connector 实例
+
+```
+confluent local services connect connector load TDengineSourceConnector --config source-demo.properties
+```
+
+### 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。
+
+```
+kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic tdengine-source-test
+```
+
+输出：
+
+```
+......
+meters,location="beijing.chaoyang",groupid=2i32 current=10.3f32,voltage=219i32,phase=0.31f32 1538548685000000000
+meters,location="beijing.chaoyang",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：
+
+```
+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：
+
+```
+confluent local services connect connector status
+```
+
+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：
+
+```
+confluent local services connect connector unload TDengineSourceConnector
+confluent local services connect connector unload 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 3000。
+6. `db.schemaless`: 数据格式，必须指定为： line、json、telnet 中的一个。分别代表 InfluxDB 行协议格式、 OpenTSDB JSON 格式、 OpenTSDB Telnet 行协议格式。
+
+### 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 后 topic 名称前缀。 使用 `topic.prefix` + `connection.database` 名称作为完整 topic 名。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'。默认 "1970-01-01 00:00:00"。
+4. `poll.interval.ms`: 拉取数据间隔，单位为 ms。默认 1000。
+5. `fetch.max.rows` : 检索数据库时最大检索条数。 默认为 100。
+6. `out.format`: 数据格式。取值 line 或 json。line 表示 InfluxDB Line 协议格式， json 表示 OpenTSDB JSON 格式。默认 line。
+
+## 问题反馈
+
+https://github.com/taosdata/kafka-connect-tdengine/issues
+
+## 参考
+
+1. https://www.confluent.io/what-is-apache-kafka
+2. https://developer.confluent.io/learn-kafka/kafka-connect/intro
+3. https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html