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TDengine Kafka Connector

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。

TDengine Database Kafka Connector -- Kafka Connect structure

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

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

安装 Kafka​

  • 在任意目录下执行：

    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。

    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​

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

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

启动 Kafka​

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：

curl http://localhost:8083/connectors

如果各组件都启动成功，会得到如下输出：

[]

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 无模式写入接口写数据到 TDengine，目前支持三种格式的数据：InfluxDB 行协议格式，OpenTSDB Telnet 协议格式，和 OpenTSDB JSON 协议格式。

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​

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

sink-demo.json 内容如下：

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​

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：

{
  "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：

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。

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

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       | 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。

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 或 OpenTSDB JSON 协议格式然后写入 Kafka。

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

添加 Source Connector 配置文件​

vi source-demo.json

输入以下内容：

source-demo.json
{
  "name":"TDengineSourceConnector",
    "config":{
    "connector.class": "com.taosdata.kafka.connect.source.TDengineSourceConnector",
    "tasks.max": 1,
    "subscription.group.id": "source-demo",
    "connection.url": "jdbc:TAOS://127.0.0.1:6030",
    "connection.user": "root",
    "connection.password": "taosdata",
    "connection.database": "test",
    "connection.attempts": 3,
    "connection.backoff.ms": 5000,
    "topic.prefix": "tdengine",
    "topic.delimiter": "-",
    "poll.interval.ms": 1000,
    "fetch.max.rows": 100,
    "topic.per.stable": true,
    "topic.ignore.db": false,
    "out.format": "line",
    "data.precision": "ms",
    "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。

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。

taos -f prepare-source-data.sql

创建 Source Connector 实例​

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-test-meters 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。

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

输出：

......
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：

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：

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：

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

性能调优​

如果在从 TDengine 同步数据到 Kafka 的过程中发现性能不达预期，可以尝试使用如下参数提升 Kafka 的写入吞吐量。

  1. 打开 KAFKA_HOME/config/producer.properties 配置文件。
  2. 参数说明及配置建议如下：
    参数参数说明设置建议
    producer.type此参数用于设置消息的发送方式，默认值为 sync 表示同步发送，async 表示异步发送。采用异步发送能够提升消息发送的吞吐量。async
    request.required.acks参数用于配置生产者发送消息后需要等待的确认数量。当设置为1时，表示只要领导者副本成功写入消息就会给生产者发送确认，而无需等待集群中的其他副本写入成功。这种设置可以在一定程度上保证消息的可靠性，同时也能保证一定的吞吐量。因为不需要等待所有副本都写入成功，所以可以减少生产者的等待时间，提高发送消息的效率。1
    max.request.size该参数决定了生产者在一次请求中可以发送的最大数据量。其默认值为 1048576，也就是 1M。如果设置得太小，可能会导致频繁的网络请求，降低吞吐量。如果设置得太大，可能会导致内存占用过高，或者在网络状况不佳时增加请求失败的概率。建议设置为 100M。104857600
    batch.size此参数用于设定 batch 的大小，默认值为 16384，即 16KB。在消息发送过程中，发送到 Kafka 缓冲区中的消息会被划分成一个个的 batch。故而减小 batch 大小有助于降低消息延迟，而增大 batch 大小则有利于提升吞吐量，可根据实际的数据量大小进行合理配置。可根据实际情况进行调整，建议设置为 512K。524288
    buffer.memory此参数用于设置生产者缓冲待发送消息的内存总量。较大的缓冲区可以允许生产者积累更多的消息后批量发送，提高吞吐量，但也会增加延迟和内存使用。可根据机器资源来配置，建议配置为 1G。1073741824

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。
  10. 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

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

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><topic.delimiter><connection.database><topic.delimiter><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><topic.delimiter><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><topic.delimiter><stable.name>，false 表示规则为 <topic.prefix><topic.delimiter><connection.database><topic.delimiter><stable.name>，默认 false。此配置项在 topic.per.stable 设置为 false 时不生效。
  10. topic.delimiter: topic 名称分割符，默认为 -。
  11. read.method: 从 TDengine 读取数据方式，query 或是 subscription。默认为 subscription。
  12. subscription.group.id: 指定 TDengine 数据订阅的组 id，当 read.method 为 subscription 时，此项为必填项。
  13. subscription.from: 指定 TDengine 数据订阅起始位置，latest 或是 earliest。默认为 latest。

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/
SOC 2 Certified
ISO 27001 Certified
ISO 27017 Certified
TDengine 核心是一款高性能、集群开源、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB），专为物联网IoT平台、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个高性能、分布式的物联网IoT、工业大数据平台。
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