Doris Kafka Connector
Kafka Connect は、Apache Kafka と他のシステム間でのスケーラブルで信頼性の高いデータ伝送ツールです。Connector を定義することで、Kafka との間で大量のデータの移動が可能です。
Doris コミュニティは doris-kafka-connector プラグインを提供しており、Kafka topic 内のデータを Doris に書き込むことができます。
バージョン説明
| Connector Version | Kafka Version | Doris Version | Java Version |
|---|---|---|---|
| 1.0.0 | 2.4+ | 2.0+ | 8 |
| 1.1.0 | 2.4+ | 2.0+ | 8 |
| 24.0.0 | 2.4+ | 2.0+ | 8 |
| 25.0.0 | 2.4+ | 2.0+ | 8 |
使用方法
ダウンロード
maven dependencies
<dependency>
<groupId>org.apache.doris</groupId>
<artifactId>doris-kafka-connector</artifactId>
<version>25.0.0</version>
</dependency>
スタンドアロンモードの起動
$KAFKA_HOME配下にpluginsディレクトリを作成し、ダウンロードしたdoris-kafka-connectorのjarパッケージをその中に配置します
config/connect-standalone.propertiesを設定します
# Modify broker address
bootstrap.servers=127.0.0.1:9092
# Modify to the created plugins directory
# Note: Please fill in the direct path to Kafka here. For example: plugin.path=/opt/kafka/plugins
plugin.path=$KAFKA_HOME/plugins
# It is recommended to increase the max.poll.interval.ms time of Kafka to more than 30 minutes, the default is 5 minutes
# Avoid Stream Load import data consumption timeout and consumers being kicked out of the consumer group
max.poll.interval.ms=1800000
consumer.max.poll.interval.ms=1800000
doris-connector-sink.propertiesを設定する
configディレクトリにdoris-connector-sink.propertiesを作成し、以下の内容を設定します:
name=test-doris-sink
connector.class=org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector
topics=topic_test
doris.topic2table.map=topic_test:test_kafka_tbl
buffer.count.records=10000
buffer.flush.time=120
buffer.size.bytes=5000000
doris.urls=10.10.10.1
doris.http.port=8030
doris.query.port=9030
doris.user=root
doris.password=
doris.database=test_db
key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
スタンドアロンを開始
$KAFKA_HOME/bin/connect-standalone.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/connect-standalone.properties $KAFKA_HOME/config/doris-connector-sink.properties
注意:本番環境でスタンドアロンモードを使用することは一般的に推奨されません。
分散モード起動
$KAFKA_HOME配下にpluginsディレクトリを作成し、ダウンロードしたdoris-kafka-connectorのjarパッケージをその中に配置します
config/connect-distributed.propertiesを設定します
# Modify kafka server address
bootstrap.servers=127.0.0.1:9092
# Modify group.id, the same cluster needs to be consistent
group.id=connect-cluster
# Modify to the created plugins directory
# Note: Please fill in the direct path to Kafka here. For example: plugin.path=/opt/kafka/plugins
plugin.path=$KAFKA_HOME/plugins
# It is recommended to increase the max.poll.interval.ms time of Kafka to more than 30 minutes, the default is 5 minutes
# Avoid Stream Load import data consumption timeout and consumers being kicked out of the consumer group
max.poll.interval.ms=1800000
consumer.max.poll.interval.ms=1800000
分散処理を開始
$KAFKA_HOME/bin/connect-distributed.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/connect-distributed.properties
コネクタを追加
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name":"test-doris-sink-cluster",
"config":{
"connector.class":"org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"topics":"topic_test",
"doris.topic2table.map": "topic_test:test_kafka_tbl",
"buffer.count.records":"10000",
"buffer.flush.time":"120",
"buffer.size.bytes":"5000000",
"doris.urls":"10.10.10.1",
"doris.user":"root",
"doris.password":"",
"doris.http.port":"8030",
"doris.query.port":"9030",
"doris.database":"test_db",
"key.converter":"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
"value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
}
}'
オペレーションコネクタ
# View connector status
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors/test-doris-sink-cluster/status -X GET
# Delete connector
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors/test-doris-sink-cluster -X DELETE
# Pause connector
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors/test-doris-sink-cluster/pause -X PUT
# Restart connector
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors/test-doris-sink-cluster/resume -X PUT
# Restart tasks within the connector
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors/test-doris-sink-cluster/tasks/0/restart -X POST
kafka-connectを初回起動時に、kafka-connectの共有コネクタ設定を記録するために、kafkaクラスタ内にconfig.storage.topic offset.storage.topic status.storage.topicの3つのトピックが作成されることに注意してください。オフセットデータとステータス更新も記録されます。How to Use Kafka Connect - Get Started
SSL認証されたKafkaクラスタへのアクセス
kafka-connectを通じてSSL認証されたKafkaクラスタにアクセスするには、ユーザーはKafka Brokerの公開鍵を認証するために使用される証明書ファイル(client.truststore.jks)を提供する必要があります。connect-distributed.propertiesファイルに以下の設定を追加できます:
# Connect worker
security.protocol=SSL
ssl.truststore.location=/var/ssl/private/client.truststore.jks
ssl.truststore.password=test1234
# Embedded consumer for sink connectors
consumer.security.protocol=SSL
consumer.ssl.truststore.location=/var/ssl/private/client.truststore.jks
consumer.ssl.truststore.password=test1234
SSL認証を通じてKafkaクラスターに接続されたkafka-connectの設定手順については、以下を参照してください: Configure Kafka Connect
Dead letter queue
デフォルトでは、変換中または変換時に発生したエラーはコネクターの失敗を引き起こします。各コネクター設定では、これらのエラーをスキップすることで許容することもでき、オプションで各エラーと失敗した操作の詳細、および問題となったレコード(様々なレベルの詳細)をログ記録用のdead-letter queueに書き込むことができます。
errors.tolerance=all
errors.deadletterqueue.topic.name=test_error_topic
errors.deadletterqueue.context.headers.enable=true
errors.deadletterqueue.topic.replication.factor=1
設定項目
| Key | Enum | Default Value | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| name | - | - | Y | Connectアプリケーション名。Kafka Connect環境内で一意である必要があります |
| connector.class | - | - | Y | org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector |
| topics | - | - | Y | 購読するトピックのリスト。カンマで区切ります。例:topic1, topic2 |
| doris.urls | - | - | Y | Doris FE接続アドレス。複数ある場合は、カンマで区切ります。例:10.20.30.1,10.20.30.2,10.20.30.3 |
| doris.http.port | - | - | Y | Doris HTTPプロトコルポート |
| doris.query.port | - | - | Y | Doris MySQLプロトコルポート |
| doris.user | - | - | Y | Dorisユーザー名 |
| doris.password | - | - | Y | Dorisパスワード |
| doris.database | - | - | Y | 書き込み先データベース。複数のライブラリがある場合は空にできます。同時に、topic2table.mapで具体的なライブラリ名を設定する必要があります。 |
| doris.topic2table.map | - | - | N | topicとテーブルの対応関係。例:topic1:tb1,topic2:tb2 デフォルトは空で、topicとテーブル名が一対一で対応することを示します。 複数ライブラリの形式はtopic1:db1.tbl1,topic2:db2.tbl2 |
| buffer.count.records | - | 50000 | N | dorisにフラッシュする前に、各Kafkaパーティションがメモリにバッファするレコード数。デフォルトは50000レコード |
| buffer.flush.time | - | 120 | N | バッファリフレッシュ間隔(秒単位)。デフォルトは120秒 |
| buffer.size.bytes | - | 10485760(100MB) | N | 各Kafkaパーティションのメモリにバッファされるレコードの累積サイズ(バイト単位)。デフォルトは100MB |
| jmx | - | true | N | JMXを通じてconnector内部監視指標を取得します。参照:Doris-Connector-JMX |
| enable.2pc | - | true | N | Stream Loadの二相コミット(TwoPhaseCommit)を有効にするかどうか。デフォルトはtrue。 |
| enable.delete | - | false | N | レコードを同期的に削除するかどうか。デフォルトはfalse |
| label.prefix | - | ${name} | N | データインポート時のStream loadラベルプリフィックス。デフォルトはConnectorアプリケーション名。 |
| auto.redirect | - | true | N | StreamLoadリクエストをリダイレクトするかどうか。有効にすると、StreamLoadはFEを通じてデータを書き込む必要があるBEにリダイレクトされ、BE情報は表示されなくなります。 |
| sink.properties.* | - | 'sink.properties.format':'json', 'sink.properties.read_json_by_line':'true' | N | Stream Loadのインポートパラメータ。 例:列区切り文字を定義 'sink.properties.column_separator':',' 詳細なパラメータリファレンスはこちら Group Commitを有効にする、例:sync_modeモードでgroup commitを有効にする: "sink.properties.group_commit":"sync_mode"。Group Commitは3つのモードで設定できます:off_mode、sync_mode、async_mode。具体的な使用方法については、Group-Commitを参照してください部分列更新を有効にする、例:指定されたcol2の部分列更新を有効にする: "sink.properties.partial_columns":"true"、"sink.properties.columns": " col2", |
| delivery.guarantee | at_least_once,exactly_once | at_least_once | N | Kafkaデータを消費してDorisにインポートする際のデータ一貫性の保証方法。at_least_once exactly_onceをサポート。デフォルトはat_least_once。データexactly_onceを保証するには、Dorisを2.1.0以上にアップグレードする必要があります |
| converter.mode | normal,debezium_ingestion | normal | N | ConnectorでKafkaデータを消費する際のアップストリームデータの型変換モード。normalは、Kafkaのデータを通常どおりに消費し、型変換を行わないことを意味します。debezium_ingestionは、KafkaアップストリームデータがDebeziumなどのCDC(Changelog Data Capture)ツールによって収集される場合、サポートするためにアップストリームデータに特別な型変換が必要であることを意味します。 |
| debezium.schema.evolution | none,basic | none | N | Debeziumを使用してアップストリームデータベースシステム(MySQLなど)を収集し、構造的変更が発生した場合、追加されたフィールドをDorisに同期できます。noneは、アップストリームデータベースシステムの構造が変更されても、変更された構造がDorisに同期されないことを意味します。basicは、アップストリームデータベースのデータ変更操作を同期することを意味します。列構造の変更は危険な操作である(Dorisテーブル構造の列を誤って削除する可能性がある)ため、現在はアップストリームの列追加操作の同期のみがサポートされています。列が名前変更された場合、古い列は変更されず、Connectorはターゲットテーブルに新しい列を追加し、名前変更された新しいデータを新しい列にシンクします。 |
| database.time_zone | - | UTC | N | converter.modeがnormalモードでない場合、日付データ型(datetime、date、timestampなど)のタイムゾーン変換を指定する方法を提供します。デフォルトはUTCタイムゾーンです。 |
| avro.topic2schema.filepath | - | - | N | ローカルに提供されたAvro Schemaファイルを読み取ることで、Topic内のAvroファイル内容を解析し、Confluentが提供するSchema登録センターからの分離を実現します。 この設定は key.converterまたはvalue.converterプリフィックスと組み合わせて使用する必要があります。例えば、avro-userとavro-product TopicのローカルAvro Schemaファイルを設定する場合:"value.converter.avro.topic2schema. filepath":"avro-user:file:///opt/avro_user.avsc, avro-product:file:///opt/avro_product.avsc" 具体的な使用方法については、#32を参照してください |
| record.tablename.field | - | - | N | このパラメータを設定すると、1つのkafka topicからのデータを複数のdorisテーブルに流すことができます。設定の詳細については、#58を参照してください |
| enable.combine.flush | true,false | false | N | すべてのパーティションからのデータをマージして書き込むかどうか。デフォルト値はfalseです。有効にした場合、at_least_onceセマンティクスのみが保証されます。 |
| max.retries | - | 10 | N | タスクが失敗する前にエラー時にリトライする最大回数。 |
| retry.interval.ms | - | 6000 | N | エラー後、リトライを試行する前に待機する時間(ミリ秒単位)。 |
| behavior.on.null.values | ignore,fail | ignore | N | null値を持つレコードの処理方法を定義します。 |
その他のKafka Connect Sink共通設定項目については、connect_configuringを参照してください
型マッピング
Doris-kafka-connectorは、論理型またはプリミティブ型マッピングを使用して列のデータ型を解決します。
プリミティブ型は、Kafka connectのSchemaを使用して表現される単純なデータ型を指します。論理データ型は通常、Struct構造を使用して複合型、または日付時刻型を表現します。
| Kafka Primitive Type | Doris Type |
|---|---|
| INT8 | TINYINT |
| INT16 | SMALLINT |
| INT32 | INT |
| INT64 | BIGINT |
| FLOAT32 | FLOAT |
| FLOAT64 | DOUBLE |
| BOOLEAN | BOOLEAN |
| STRING | STRING |
| BYTES | STRING |
| Kafka Logical Type | Doris Type |
|---|---|
| org.apache.kafka.connect.data.Decimal | DECIMAL |
| org.apache.kafka.connect.data.Date | DATE |
| org.apache.kafka.connect.data.Time | STRING |
| org.apache.kafka.connect.data.Timestamp | DATETIME |
| Debezium Logical Type | Doris Type |
|---|---|
| io.debezium.time.Date | DATE |
| io.debezium.time.Time | String |
| io.debezium.time.MicroTime | DATETIME |
| io.debezium.time.NanoTime | DATETIME |
| io.debezium.time.ZonedTime | DATETIME |
| io.debezium.time.Timestamp | DATETIME |
| io.debezium.time.MicroTimestamp | DATETIME |
| io.debezium.time.NanoTimestamp | DATETIME |
| io.debezium.time.ZonedTimestamp | DATETIME |
| io.debezium.data.VariableScaleDecimal | DOUBLE |
ベストプラクティス
プレーンJSONデータのロード
-
インポートデータサンプル
Kafkaには以下のサンプルデータがありますkafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test-data-topic --from-beginning
{"user_id":1,"name":"Emily","age":25}
{"user_id":2,"name":"Benjamin","age":35}
{"user_id":3,"name":"Olivia","age":28}
{"user_id":4,"name":"Alexander","age":60}
{"user_id":5,"name":"Ava","age":17}
{"user_id":6,"name":"William","age":69}
{"user_id":7,"name":"Sophia","age":32}
{"user_id":8,"name":"James","age":64}
{"user_id":9,"name":"Emma","age":37}
{"user_id":10,"name":"Liam","age":64} -
インポートする必要があるテーブルを作成する
Dorisで、インポートテーブルを作成します。具体的な構文は以下の通りですCREATE TABLE test_db.test_kafka_connector_tbl(
user_id BIGINT NOT NULL COMMENT "user id",
name VARCHAR(20) COMMENT "name",
age INT COMMENT "age"
)
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 12; -
インポートタスクを作成する
Kafka-connectがデプロイされているマシンで、curlコマンドを通じて以下のインポートタスクを送信するcurl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name":"test-doris-sink-cluster",
"config":{
"connector.class":"org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"tasks.max":"10",
"topics":"test-data-topic",
"doris.topic2table.map": "test-data-topic:test_kafka_connector_tbl",
"buffer.count.records":"10000",
"buffer.flush.time":"120",
"buffer.size.bytes":"5000000",
"doris.urls":"10.10.10.1",
"doris.user":"root",
"doris.password":"",
"doris.http.port":"8030",
"doris.query.port":"9030",
"doris.database":"test_db",
"key.converter":"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
"value.converter":"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"
}
}'
Debeziumコンポーネントによって収集されたデータの読み込み
- MySQLデータベースには以下のテーブルがあります
CREATE TABLE test.test_user (
user_id int NOT NULL ,
name varchar(20),
age int,
PRIMARY KEY (user_id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
insert into test.test_user values(1,'zhangsan',20);
insert into test.test_user values(2,'lisi',21);
insert into test.test_user values(3,'wangwu',22);
- Dorisにインポートされたテーブルを作成する
CREATE TABLE test_db.test_user(
user_id BIGINT NOT NULL COMMENT "user id",
name VARCHAR(20) COMMENT "name",
age INT COMMENT "age"
)
UNIQUE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 12;
- MySQL用のDebezium connectorコンポーネントをデプロイします。参照: Debezium connector for MySQL
- doris-kafka-connectorインポートタスクを作成します
Debeziumを通じて収集されたMySQLテーブルデータがmysql_debezium.test.test_userTopicにあると仮定します
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name":"test-debezium-doris-sink",
"config":{
"connector.class":"org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"tasks.max":"10",
"topics":"mysql_debezium.test.test_user",
"doris.topic2table.map": "mysql_debezium.test.test_user:test_user",
"buffer.count.records":"10000",
"buffer.flush.time":"120",
"buffer.size.bytes":"5000000",
"doris.urls":"10.10.10.1",
"doris.user":"root",
"doris.password":"",
"doris.http.port":"8030",
"doris.query.port":"9030",
"doris.database":"test_db",
"converter.mode":"debezium_ingestion",
"enable.delete":"true",
"key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
"value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"
}
}'
Avroシリアライズされたデータの読み込み
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name":"doris-avro-test",
"config":{
"connector.class":"org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"topics":"avro_topic",
"tasks.max":"10",
"doris.topic2table.map": "avro_topic:avro_tab",
"buffer.count.records":"100000",
"buffer.flush.time":"120",
"buffer.size.bytes":"10000000",
"doris.urls":"127.0.0.1",
"doris.user":"root",
"doris.password":"",
"doris.http.port":"8030",
"doris.query.port":"9030",
"doris.database":"test",
"load.model":"stream_load",
"key.converter":"io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
"key.converter.schema.registry.url":"http://127.0.0.1:8081",
"value.converter":"io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
"value.converter.schema.registry.url":"http://127.0.0.1:8081"
}
}'
Protobufシリアライズされたデータの読み込み
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name":"doris-protobuf-test",
"config":{
"connector.class":"org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"topics":"proto_topic",
"tasks.max":"10",
"doris.topic2table.map": "proto_topic:proto_tab",
"buffer.count.records":"100000",
"buffer.flush.time":"120",
"buffer.size.bytes":"10000000",
"doris.urls":"127.0.0.1",
"doris.user":"root",
"doris.password":"",
"doris.http.port":"8030",
"doris.query.port":"9030",
"doris.database":"test",
"load.model":"stream_load",
"key.converter":"io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter",
"key.converter.schema.registry.url":"http://127.0.0.1:8081",
"value.converter":"io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter",
"value.converter.schema.registry.url":"http://127.0.0.1:8081"
}
}'
Kafka Connect Single Message Transformsを使用したデータの読み込み
例えば、以下の形式のデータを考えてみましょう:
{
"registertime": 1513885135404,
"userid": "User_9",
"regionid": "Region_3",
"gender": "MALE"
}
Kafkaメッセージにハードコードされた列を追加するには、InsertFieldを使用できます。また、TimestampConverterを使用して、Bigint型のタイムスタンプを時刻文字列に変換できます。
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
"name": "insert_field_tranform",
"config": {
"connector.class": "org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkConnector",
"tasks.max": "1",
"topics": "users",
"doris.topic2table.map": "users:kf_users",
"buffer.count.records": "10",
"buffer.flush.time": "11",
"buffer.size.bytes": "5000000",
"doris.urls": "127.0.0.1:8030",
"doris.user": "root",
"doris.password": "123456",
"doris.http.port": "8030",
"doris.query.port": "9030",
"doris.database": "testdb",
"key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
"value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
"value.converter.schemas.enable": "false",
"transforms": "InsertField,TimestampConverter",
// Insert Static Field
"transforms.InsertField.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.InsertField$Value",
"transforms.InsertField.static.field": "repo",
"transforms.InsertField.static.value": "Apache Doris",
// Convert Timestamp Format
"transforms.TimestampConverter.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.TimestampConverter$Value",
"transforms.TimestampConverter.field": "registertime",
"transforms.TimestampConverter.format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS",
"transforms.TimestampConverter.target.type": "string"
}
}'
InsertFieldとTimestampConverterの変換後、データは以下のようになります:
{
"userid": "User_9",
"regionid": "Region_3",
"gender": "MALE",
"repo": "Apache Doris",// Static field added
"registertime": "2017-12-21 03:38:55.404" // Unix timestamp converted to string
}
Kafka Connect Single Message Transforms (SMT)のより多くの例については、SMT documentationを参照してください。
FAQ
1. Json型データを読み取る際に以下のエラーが発生します:
Caused by: org.apache.kafka.connect.errors.DataException: JsonConverter with schemas.enable requires "schema" and "payload" fields and may not contain additional fields. If you are trying to deserialize plain JSON data, set schemas.enable=false in your converter configuration.
at org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter.toConnectData(JsonConverter.java:337)
at org.apache.kafka.connect.storage.Converter.toConnectData(Converter.java:91)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.lambda$convertAndTransformRecord$4(WorkerSinkTask.java:536)
at org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndRetry(RetryWithToleranceOperator.java:180)
at org.apache.kafka.connect.runtime.errors.RetryWithToleranceOperator.execAndHandleError(RetryWithToleranceOperator.java:214)
理由:
これはorg.apache.kafka.connect.json.JsonConverterコンバーターを使用する際に「schema」と「payload」フィールドの一致が必要なためです。
2つの解決策から1つを選択してください:
org.apache.kafka.connect.json.JsonConverterをorg.apache.kafka.connect.storage.StringConverterに置き換える- 起動モードがStandaloneモードの場合、config/connect-standalone.propertiesで
value.converter.schemas.enableまたはkey.converter.schemas.enableをfalseに変更する; 起動モードがDistributedモードの場合、config/connect-distributed.propertiesでvalue.converter.schemas.enableまたはkey.converter.schemas.enableをfalseに変更する
2. 消費がタイムアウトしてconsumerが消費グループから除外される:
org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Offset commit cannot be completed since the consumer is not part of an active group for auto partition assignment; it is likely that the consumer was kicked out of the group.
at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator.sendOffsetCommitRequest(ConsumerCoordinator.java:1318)
at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator.doCommitOffsetsAsync(ConsumerCoordinator.java:1127)
at org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator.commitOffsetsAsync(ConsumerCoordinator.java:1093)
at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.commitAsync(KafkaConsumer.java:1590)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.doCommitAsync(WorkerSinkTask.java:361)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.doCommit(WorkerSinkTask.java:376)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.commitOffsets(WorkerSinkTask.java:467)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.commitOffsets(WorkerSinkTask.java:381)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.iteration(WorkerSinkTask.java:221)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.execute(WorkerSinkTask.java:206)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:204)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:259)
at org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.Plugins.lambda$withClassLoader$1(Plugins.java:181)
at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:539)
at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264)
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136)
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635)
at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:833)
解決策:
シナリオに応じてKafkaのmax.poll.interval.msを増加させます。デフォルト値は300000です
- Standaloneモードで起動している場合は、config/connect-standalone.propertiesの設定ファイルに
max.poll.interval.msとconsumer.max.poll.interval.msパラメータを追加し、パラメータ値を設定します。 - Distributedモードで起動している場合は、config/connect-distributed.propertiesの設定ファイルに
max.poll.interval.msとconsumer.max.poll.interval.msパラメータを追加し、パラメータ値を設定します。
パラメータ調整後、kafka-connectを再起動してください
3. Doris-kafka-connectorでバージョンを1.0.0または1.1.0から24.0.0にアップグレードする際にエラーが発生する
org.apache.kafka.common.config.ConfigException: Topic 'connect-status' supplied via the 'status.storage.topic' property is required to have 'cleanup.policy=compact' to guarantee consistency and durability of connector and task statuses, but found the topic currently has 'cleanup.policy=delete'. Continuing would likely result in eventually losing connector and task statuses and problems restarting this Connect cluster in the future. Change the 'status.storage.topic' property in the Connect worker configurations to use a topic with 'cleanup.policy=compact'.
at org.apache.kafka.connect.util.TopicAdmin.verifyTopicCleanupPolicyOnlyCompact(TopicAdmin.java:581)
at org.apache.kafka.connect.storage.KafkaTopicBasedBackingStore.lambda$topicInitializer$0(KafkaTopicBasedBackingStore.java:47)
at org.apache.kafka.connect.util.KafkaBasedLog.start(KafkaBasedLog.java:247)
at org.apache.kafka.connect.util.KafkaBasedLog.start(KafkaBasedLog.java:231)
at org.apache.kafka.connect.storage.KafkaStatusBackingStore.start(KafkaStatusBackingStore.java:228)
at org.apache.kafka.connect.runtime.AbstractHerder.startServices(AbstractHerder.java:164)
at org.apache.kafka.connect.runtime.distributed.DistributedHerder.run
解決策:
connect-configs connect-status Topicのクリアリング戦略をcompactに調整する
$KAFKA_HOME/bin/kafka-configs.sh --alter --entity-type topics --entity-name connect-configs --add-config cleanup.policy=compact --bootstrap-server 127.0.0.1:9092
$KAFKA_HOME/bin/kafka-configs.sh --alter --entity-type topics --entity-name connect-status --add-config cleanup.policy=compact --bootstrap-server 127.0.0.1:9092
4. debezium_ingestion コンバーターモードでテーブルスキーマ変更が失敗しました
[2025-01-07 14:26:20,474] WARN [doris-normal_test_sink-connector|task-0] Table 'test_sink' cannot be altered because schema evolution is disabled. (org.apache.doris.kafka.connector.converter.RecordService:183)
[2025-01-07 14:26:20,475] ERROR [doris-normal_test_sink-connector|task-0] WorkerSinkTask{id=doris-normal_test_sink-connector-0} Task threw an uncaught and unrecoverable exception. Task is being killed and will not recover until manually restarted. Error: Cannot alter table org.apache.doris.kafka.connector.model.TableDescriptor@67cd8027 because schema evolution is disabled (org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask:612)
org.apache.doris.kafka.connector.exception.SchemaChangeException: Cannot alter table org.apache.doris.kafka.connector.model.TableDescriptor@67cd8027 because schema evolution is disabled
at org.apache.doris.kafka.connector.converter.RecordService.alterTableIfNeeded(RecordService.java:186)
at org.apache.doris.kafka.connector.converter.RecordService.checkAndApplyTableChangesIfNeeded(RecordService.java:150)
at org.apache.doris.kafka.connector.converter.RecordService.processStructRecord(RecordService.java:100)
at org.apache.doris.kafka.connector.converter.RecordService.getProcessedRecord(RecordService.java:305)
at org.apache.doris.kafka.connector.writer.DorisWriter.putBuffer(DorisWriter.java:155)
at org.apache.doris.kafka.connector.writer.DorisWriter.insertRecord(DorisWriter.java:124)
at org.apache.doris.kafka.connector.writer.StreamLoadWriter.insert(StreamLoadWriter.java:151)
at org.apache.doris.kafka.connector.service.DorisDefaultSinkService.insert(DorisDefaultSinkService.java:154)
at org.apache.doris.kafka.connector.service.DorisDefaultSinkService.insert(DorisDefaultSinkService.java:135)
at org.apache.doris.kafka.connector.DorisSinkTask.put(DorisSinkTask.java:97)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.deliverMessages(WorkerSinkTask.java:583)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.poll(WorkerSinkTask.java:336)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.iteration(WorkerSinkTask.java:237)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.execute(WorkerSinkTask.java:206)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:202)
at org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:257)
at org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.Plugins.lambda$withClassLoader$1(Plugins.java:177)
at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515)
at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264)
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128)
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628)
at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:829)
解決方法:
debezium_ingestion converterモードでは、テーブルスキーマ変更はデフォルトで無効になっています。テーブルスキーマ変更を有効にするには、debezium.schema.evolutionをbasicに設定する必要があります。
テーブル構造変更を有効にしても、この変更されたカラムをDorisテーブル内の唯一のカラムとして正確に保持するわけではないことに注意が必要です(詳細はdebezium.schema.evolutionパラメータの説明を参照)。上流と下流で一意のカラムのみを保持する必要がある場合は、変更されたカラムを手動でDorisテーブルに追加してから、Connectorタスクを再起動することが最適です。Connectorは未消費のoffsetを継続して消費し、データの整合性を維持します。