cricketeerone/apache-kafka-connect Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

容器化 Apache Kafka Connect

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使用 GoogleContainerTools/Jib 打包Apache Kafka Connect分布式服务器。

拉取Docker镜像！🐳

sh
docker pull cricketeerone/apache-kafka-connect

还有包含 confluent-hub 的镜像版本！

sh
docker pull cricketeerone/apache-kafka-connect:latest-confluent-hub

同时提供Alpine变体，详情请查看 Docker Hub。

目录

• 镜像详情
• 本地构建
• 教程
  • 不使用Docker
  • 在Docker中启动Kafka
• 扩展内容
  • 纵向扩展
  • 横向扩展
• 使用新连接器扩展
• HTTP认证

镜像详情

与 confluentinc/cp-kafka-connect 镜像类似，此容器使用以 CONNECT_ 开头的环境变量，后跟需要配置的Kafka Connect Worker属性。

例如，以下是运行Connect分布式服务器所需的最低限度变量，但假设它连接到至少有3个broker的Kafka集群（三个主题的副本因子）：

txt
CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS
CONNECT_GROUP_ID
CONNECT_KEY_CONVERTER
CONNECT_VALUE_CONVERTER
CONNECT_CONFIG_STORAGE_TOPIC
CONNECT_OFFSET_STORAGE_TOPIC
CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC

有关这些变量在连接到Kafka broker时的完整使用示例，请参见 docker-compose.yml。

本地构建

想要构建自己的镜像？简而言之 - 克隆仓库，然后使用 ./mvnw clean compile jib:dockerBuild 或 MVN_BUILD_CMD='compile jib:dockerBuild' make 即可完成！

多平台构建（buildx）

默认情况下，使用上述命令将构建基于Ubuntu的 linux/amd64 架构镜像。
以下命令通过Docker Buildx构建多平台镜像并推送到个人Docker Hub账户：

sh
BUILDX_PLATFORMS=linux/arm64,linux/amd64 DOCKER_USER=$(whoami) make

截至2023年5月，Eclipse Temurin镜像的Alpine变体不支持 arm64 架构。

推送到私有仓库

要推送到私有Docker仓库，需要先 docker login 到该地址。以下命令将 apache-kafka-connect 镜像推送到私有仓库中当前用户名下：

sh
$ docker login <仓库地址> --username=$(whoami)

$ DOCKER_REGISTRY=<仓库地址> DOCKER_USER=$(whoami) \
  make

教程

本教程使用Jib打包 ConnectDistributed 类来运行Kafka Connect分布式模式worker。以下说明使用 Bitnami Kafka镜像，但其他Kafka Docker镜像也应适用。

本教程大致遵循 Kafka官方网站上的Connect教程，但使用分布式Connect服务器。

不使用Docker

如果不使用Docker，可以使用相应的启动脚本在本地启动Kafka（如果不使用Kraft，还需要ZooKeeper）。此时，引导服务器的变量需要相应调整。

以下步骤可用于在Docker外部本地运行此应用：

bash
# 假设Kafka使用默认端口
export CONNECT_BOOTSTRAP_SERVERS=127.0.0.1:9092

export CONNECT_GROUP_ID=cg_connect-jib
export CONNECT_CONFIG_STORAGE_TOPIC=connect-jib_config
export CONNECT_OFFSET_STORAGE_TOPIC=connect-jib_offsets
export CONNECT_STATUS_STORAGE_TOPIC=connect-jib_status
# 不能高于Kafka集群中的broker数量
export CONNECT_CONFIG_STORAGE_REPLICATION_FACTOR=1
export CONNECT_OFFSET_STORAGE_REPLICATION_FACTOR=1
export CONNECT_STATUS_STORAGE_REPLICATION_FACTOR=1

# 默认使用ByteArrayConverter，允许各个连接器自行配置
export CONNECT_KEY_CONVERTER=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter
export CONNECT_VALUE_CONVERTER=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter

# 通过Maven运行ConnectDistributed
./mvnw clean exec:java

在Docker中启动Kafka集群

注意：有时Kafka容器会在以下步骤中自行终止，因此消费者命令可能需要重新执行。Connect worker应能自行重新连接。

本练习需要使用三个独立的终端窗口，请先打开它们。

首先，在前台启动集群。这会启动Kafka，在主机上监听 9092 端口，在Docker网络内监听 29092 端口。

终端1

bash
docker compose up kafka

创建Kafka主题

需要创建用于生产数据的主题：

终端2

bash
docker compose exec kafka \
    bash -c "kafka-topics.sh --create --bootstrap-server kafka:29092 --topic input --partitions=1 --replication-factor=1"

验证主题是否存在：

bash
docker compose exec kafka \
    bash -c "kafka-topics.sh --list --bootstrap-server kafka:29092"

列表中应包含 input 主题。

向input主题生产Lorem Ipsum数据

bash
docker compose exec kafka \
    bash -c "cat /data/lipsum.txt | kafka-console-producer.sh --topic input --broker-list kafka:29092"

验证数据是否存在（注意：将 max-messages 设置为预期文本的行数）：

bash
docker compose exec kafka \
    bash -c "kafka-console-consumer.sh --topic input --bootstrap-server kafka:29092 --from-beginning --max-messages=9"

应看到最后一行 Processed a total of 9 messages（共处理了9条消息）。

启动Kafka Connect

现在，可以构建Kafka Connect镜像并启动它：

bash
./mvnw clean install

docker compose up connect-jib-1

等待日志中出现 Kafka Connect Started（Kafka Connect已启动），然后创建FileSink连接器。如果未提供 file 参数，连接器任务将把数据写入容器的标准输出（终端1）。

终端3

使用Kafka Connect REST API启动此过程：

bash
curl -XPUT http://localhost:8083/connectors/console-sink/config -H 'Content-Type: application/json' -d '{
    "connector.class": "FileStreamSink",
    "tasks.max": 1,
    "topics": "input",
    "transforms": "MakeMap,AddPartition",
    "transforms.MakeMap.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.HoistField$Value",
    "transforms.MakeMap.field" : "line",
    "transforms.AddPartition.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value",
    "transforms.AddPartition.partition.field" : "partition!",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"
}'

这将从 input 主题的起始位置读取数据并开始处理。

在终端2的输出中，应看到类似以下内容：

text
connect-jib_1  | Struct{line=Morbi eu pharetra dolor. ....,partition=1}
connect-jib_1  | Struct{line=,partition=1}
connect-jib_1  | Struct{line=Nullam mauris sapien, vestibulum ....,partition=1}

这是Kafka Connect内部 Struct 类的 toString() 表示。由于添加了 HoistField$Value 转换，因此会有一个结构化对象，其中 line 字段设置为从 lipsum.txt 文件行中读取的Kafka消息值，partition 字段设置为消费记录的分区。该主题仅创建了一个分区。

要重复此过程，请删除连接器并重置消费者组：

bash
curl -XDELETE http://localhost:8083/connectors/console-sink

docker compose exec kafka \
    bash -c "kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka:29092 --group connect-console-sink --reset-offsets --all-topics --to-earliest --execute"

重新运行上述console-producer和 curl -XPUT ... 命令，此时将打印超过9条消息。

扩展内容

纵向扩展

使用具有多个分区的新主题重新执行教程，向其中生产更多输入数据，然后增加连接器的 max.tasks。注意输出中的 partition 字段可能会变化（可能需要多次生产数据以随机化记录批次）。

横向扩展

扩展worker需要添加另一个容器，并设置唯一的 CONNECT_ADVERTISED_HOST_NAME 变量。例如：

yml
connect-jib-2:
    image:  *connect-image
    hostname: connect-jib-2
    depends_on:
        - kafka
    environment:
        <<: *connect-vars
        CONNECT_REST_ADVERTISED_HOST_NAME: connect-jib-2

应在所有实例前添加反向代理。docker-compose.cluster.yml 中提供了使用Traefik的示例，可通过 docker compose -f docker-compose.cluster.yml up 启动，并使用 curl -H Host:connect-jib.docker.localhost http://127.0.0.1/ 进行测试。

使用新连接器扩展

免责声明：最好将此镜像视为可添加自定义连接器的基础镜像。以下是Apache Kafka项目提供的默认连接器插件输出。

连接器插件最好放置在 /app/libs 目录中，因此需要设置环境变量 CONNECT_PLUGIN_PATH="/app/libs"。

使用 confluent-hub 镜像标签时，可以按如下方式扩展这些镜像：

Dockerfile
FROM cricketeerone/apache-kafka-connect:latest-confluent-hub

# 示例连接器安装
RUN confluent-hub install --no-prompt \
    --component-dir /app/libs --worker-configs /app/resources/connect-distributed.properties -- \
    <connector-id>

其中 <connector-id> 可从 Confluent Hub 上的可用资源中复制。无法保证Kafka Connect基础版本与安装的任何插件版本之间的兼容性。

需要重申的是，confluent-hub 不包含在基础镜像版本中；它们仅包含 Apache Kafka提供的连接器类，限于File Sink/Source和MirrorSource Connector（MirrorMaker 2.0）。通常，您可能需要按上述方式添加自己的连接器。

默认插件

bash
$ curl localhost:8083/connector-plugins | jq
[
    {
        "class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSinkConnector",
        "type": "sink",
        "version": "3.5.1"
    },
    {
        "class": "org.apache.kafka.connect.file.FileStreamSourceConnector",
        "type": "source",
        "version": "3.5.1"
    },
    {
        "class": "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorCheckpointConnector",
        "type": "source",
        "version": "3.5.1"
    },
    {
        "class": "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorHeartbeatConnector",
        "type": "source",
        "version": "3.5.1"
    },
    {
        "class": "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector",
        "type": "source",
        "version": "3.5.1"
    }
]

File Source/Sink 不应用于生产环境，根据文档，它们仅作为"简单的独立示例"：

Kafka源代码中的 file 包包含一个简单示例连接器。此连接器仅用于独立模式

...

文件具有简单的结构化数据——每行只是一个字符串。几乎所有实际连接器都需要具有更复杂数据格式的模式。

话虽如此，MirrorSource将是更贴近实际应用的示例。

HTTP认证

Confluent文档涵盖了基本身份验证。

创建文件：

shell
$ cat /tmp/connect-jaas.conf
KafkaConnect {
    org.apache.kafka.connect.rest.basic.auth.extension.PropertyFileLoginModule required
    file="/tmp/connect.password";
};
$ cat /tmp/connect.password  # 根据需要添加多行
admin: OneCricketeer

添加环境变量和挂载（JAVA_TOOL_OPTIONS 来自Eclipse Temurin基础镜像）：

yaml
    environment:
      ...
      # 认证
      CONNECT_REST_EXTENSION_CLASSES: org.apache.kafka.connect.rest.basic.auth.extension.BasicAuthSecurityRestExtension
      JAVA_TOOL_OPTIONS: "-Djava.security.auth.login.config=/app/connect-jaas.conf"
    volumes:
      # 认证
      - /tmp/connect-jaas.conf:/app/connect-jaas.conf:ro
      - /tmp/connect.password:/tmp/connect.password:ro

启动 docker compose up 并测试：

shell
$ curl -w'\n' http://localhost:8083
User cannot access the resource.  # 用户无法访问资源
$ curl -w'\n' -uadmin:OneCricketeer http://localhost:8083
{"version":"3.5.1","commit":"2c6fb6c54472e90a","kafka_cluster_id":"nA5eYC5WSrSHjaKgw1BpHg"}

Maven详情

exec:java 目标可用于在Docker外部运行Kafka Connect。

例如，要重建容器，运行 ./mvnw clean install 或 make。

清理环境

bash
docker compose rm -sf
# 清理挂载的docker卷
docker volume ls | grep $(basename `pwd`) | awk '{print $2}' | xargs docker volume rm
# 清理网络
docker network ls | grep $(basename `pwd`) | awk '{print $2}' | xargs docker network rm

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