Apache Kafka to Cloud Storage 模板

Apache Kafka to Cloud Storage 模板是一种流处理流水线，可从 Google Cloud Managed Service for Apache Kafka 注入文本数据，并将记录输出到 Cloud Storage。

您还可以将 Apache Kafka to BigQuery 模板与自行管理的 Kafka 或外部 Kafka 搭配使用。

流水线要求

• Cloud Storage 输出存储桶必须存在。
• Apache Kafka 代理服务器必须正在运行并可从 Dataflow 工作器机器进行访问。
• Apache Kafka 主题必须已存在。

Kafka 消息格式

Apache Kafka to Cloud Storage 模板支持以如下格式从 Kafka 读取消息：CONFLUENT_AVRO_WIRE_FORMAT 和 JSON。

输出文件格式

输出文件格式与输入 Kafka 消息的格式相同。例如，如果您为 Kafka 消息格式选择 JSON，系统会将 JSON 文件写入输出 Cloud Storage 存储桶。

身份验证

Apache Kafka to Cloud Storage 模板支持对 Kafka 代理进行 SASL/PLAIN 身份验证。

模板参数

必需参数

• readBootstrapServerAndTopic：要从中读取输入的 Kafka 主题。
• kafkaReadAuthenticationMode：与 Kafka 集群搭配使用的身份验证模式。如果不进行身份验证，请使用 NONE；如果使用 SASL/PLAIN 用户名和密码，请使用 SASL_PLAIN。Apache Kafka for BigQuery 仅支持 SASL_PLAIN 身份验证模式。默认值为：SASL_PLAIN。
• outputDirectory：用于写入输出文件的路径和文件名前缀。必须以斜杠结尾。 （示例：gs://your-bucket/your-path/）。
• messageFormat：要读取的 Kafka 消息的格式。支持的值包括 AVRO_CONFLUENT_WIRE_FORMAT（Confluent 架构注册表编码的 Avro）、AVRO_BINARY_ENCODING（普通二进制 Avro）和 JSON。默认值为：AVRO_CONFLUENT_WIRE_FORMAT。

可选参数

• windowDuration：将数据写入 Cloud Storage 的窗口时长/大小。允许的格式为 Ns（以秒为单位，例如 5s）、Nm（以分钟为单位，例如 12m）、Nh（以小时为单位，例如 2h）。 （示例：5m）。 默认值为 5m。
• outputFilenamePrefix：要在各窗口文件上放置的前缀。（示例：output-）。默认值为：output。
• numShards：写入时生成的输出分片数上限。分片数越多，写入 Cloud Storage 的吞吐量越高，但处理输出 Cloud Storage 文件时跨分片聚合数据的费用也可能更高。默认值由 Dataflow 决定。
• enableCommitOffsets：将已处理消息的偏移量提交到 Kafka。如果启用此参数，则在重启流水线时，消息处理的间隔或重复处理会降到最低。需要指定使用方群组 ID。默认值为：false。
• consumerGroupId：此流水线所属的使用方群组的唯一标识符。如果已启用“将偏移量提交到 Kafka”，则必须使用此参数。默认值为空。
• kafkaReadOffset：在没有提交偏移量的情况下读取消息的起点。最早的从最开始算起，最新的从最新消息算起。默认值为最新。
• kafkaReadUsernameSecretId：Google Cloud Secret Manager 密钥 ID，其中包含要与 SASL_PLAIN 身份验证搭配使用的 Kafka 用户名。（示例：projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>）。默认为空。
• kafkaReadPasswordSecretId：Google Cloud Secret Manager 密钥 ID，其中包含要与 SASL_PLAIN 身份验证搭配使用的 Kafka 密码。（示例：projects/<PROJECT_ID>/secrets/<SECRET_ID>/versions/<SECRET_VERSION>）。默认为空。
• schemaFormat：Kafka 架构格式。可作为 SINGLE_SCHEMA_FILE 或 SCHEMA_REGISTRY 提供。如果指定了 SINGLE_SCHEMA_FILE，则所有消息都应具有 avro 架构文件中提及的架构。如果指定了 SCHEMA_REGISTRY，消息可以具有单个架构或多个架构。默认值为 SINGLE_SCHEMA_FILE。
• confluentAvroSchemaPath：用于解码主题中所有消息的单个 Avro 架构文件的 Google Cloud Storage 路径。默认值为空。
• schemaRegistryConnectionUrl：用于管理 Avro 架构以进行消息解码的 Confluent 架构注册表实例的网址。默认值为空。
• binaryAvroSchemaPath：用于解码二进制编码 Avro 消息的 Avro 架构文件的 Google Cloud Storage 路径。默认值为空。

运行模板

控制台

1. 转到 Dataflow 基于模板创建作业页面。
转到“基于模板创建作业”
2. 在作业名称字段中，输入唯一的作业名称。
3. 可选：对于区域性端点，从下拉菜单中选择一个值。默认区域为 us-central1。

   如需查看可以在其中运行 Dataflow 作业的区域列表，请参阅 Dataflow 位置。

4. 从 Dataflow 模板下拉菜单中，选择 the Kafka to Cloud Storage template。
5. 在提供的参数字段中，输入您的参数值。
6. 可选：如需从“正好一次”处理切换到“至少一次”流处理模式，请选择至少一次。
7. 点击运行作业。

gcloud

注意：如需使用 Google Cloud CLI 运行 flex模板，您必须具有 Google Cloud CLI 284.0.0 或更高版本。

在 shell 或终端中，运行模板：

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Kafka_to_Cloud Storage \
    --parameters \
outputTableSpec=BIGQUERY_TABLE,\
inputTopics=KAFKA_TOPICS,\
javascriptTextTransformGcsPath=PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE,\
javascriptTextTransformFunctionName=JAVASCRIPT_FUNCTION,\
bootstrapServers=KAFKA_SERVER_ADDRESSES
  

替换以下内容：

• PROJECT_ID：您要在其中运行 Dataflow 作业的 Google Cloud 项目的 ID
• JOB_NAME：您选择的唯一性作业名称
• REGION_NAME：要在其中部署 Dataflow 作业的区域，例如 us-central1
• VERSION：您要使用的模板的版本

  您可使用以下值：

  • latest，以使用模板的最新版本，该模板在存储桶的未标示日期的父文件夹 (gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/) 中可用
  • 版本名称（如 2023-09-12-00_RC00），以使用模板的特定版本，该版本嵌套在存储桶的相应日期父文件夹 (gs://dataflow-templates-REGION_NAME/) 中
  注意：最新版模板可能会随着重大更改而更新。为了防止这些重大更改影响您的生产工作流程，生产环境应使用有最近标示日期的父文件夹中保存的模板。
• BIGQUERY_TABLE：您的 Cloud Storage 表名称
• KAFKA_TOPICS：Apache Kakfa 主题列表。如果提供了多个主题，您需要转义英文逗号。请参阅 gcloud topic escaping。
• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE： .js 文件的 Cloud Storage URI，用于定义您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF)，例如 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
• JAVASCRIPT_FUNCTION： 您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF) 的名称

  例如，如果您的 JavaScript 函数代码为 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }，则函数名称为 myTransform。如需查看 JavaScript UDF 示例，请参阅 UDF 示例。

• KAFKA_SERVER_ADDRESSES：Apache Kafka broker 服务器 IP 地址列表。每个 IP 地址都需要可访问服务器的端口号。例如：35.70.252.199:9092。如果提供了多个地址，您需要转义英文逗号。请参阅 gcloud topic escaping。

API

如需使用 REST API 来运行模板，请发送 HTTP POST 请求。如需详细了解 API 及其授权范围，请参阅 projects.templates.launch。

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launch_parameter": {
      "jobName": "JOB_NAME",
      "parameters": {
          "outputTableSpec": "BIGQUERY_TABLE",
          "inputTopics": "KAFKA_TOPICS",
          "javascriptTextTransformGcsPath": "PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE",
          "javascriptTextTransformFunctionName": "JAVASCRIPT_FUNCTION",
          "bootstrapServers": "KAFKA_SERVER_ADDRESSES"
      },
      "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Kafka_to_Cloud Storage",
   }
}
  

替换以下内容：

• PROJECT_ID：您要在其中运行 Dataflow 作业的 Google Cloud 项目的 ID
• JOB_NAME：您选择的唯一性作业名称
• LOCATION：要在其中部署 Dataflow 作业的区域，例如 us-central1
• VERSION：您要使用的模板的版本

  您可使用以下值：

  • latest，以使用模板的最新版本，该模板在存储桶的未标示日期的父文件夹 (gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/) 中可用
  • 版本名称（如 2023-09-12-00_RC00），以使用模板的特定版本，该版本嵌套在存储桶的相应日期父文件夹 (gs://dataflow-templates-REGION_NAME/) 中
  注意：最新版模板可能会随着重大更改而更新。为了防止这些重大更改影响您的生产工作流程，生产环境应使用有最近标示日期的父文件夹中保存的模板。
• BIGQUERY_TABLE：您的 Cloud Storage 表名称
• KAFKA_TOPICS：Apache Kakfa 主题列表。如果提供了多个主题，您需要转义英文逗号。请参阅 gcloud topic escaping。
• PATH_TO_JAVASCRIPT_UDF_FILE： .js 文件的 Cloud Storage URI，用于定义您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF)，例如 gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js
• JAVASCRIPT_FUNCTION： 您要使用的 JavaScript 用户定义的函数 (UDF) 的名称

  例如，如果您的 JavaScript 函数代码为 myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }，则函数名称为 myTransform。如需查看 JavaScript UDF 示例，请参阅 UDF 示例。

• KAFKA_SERVER_ADDRESSES：Apache Kafka broker 服务器 IP 地址列表。每个 IP 地址都需要可访问服务器的端口号。例如：35.70.252.199:9092。如果提供了多个地址，您需要转义英文逗号。请参阅 gcloud topic escaping。

如需了解详情，请参阅使用 Dataflow 将数据从 Kafka 写入 Cloud Storage。

模板源代码

Java

/*
 * Copyright (C) 2024 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.dlq.BigQueryDeadLetterQueue;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.dlq.BigQueryDeadLetterQueueOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.options.KafkaReadOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.options.SchemaRegistryOptions;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.transforms.KafkaTransform;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.utils.KafkaConfig;
import com.google.cloud.teleport.v2.kafka.utils.KafkaTopicUtils;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.WriteTransform;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.kafka.KafkaIO;
import org.apache.beam.sdk.io.kafka.KafkaRecord;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.errorhandling.BadRecord;
import org.apache.beam.sdk.transforms.errorhandling.BadRecordRouter;
import org.apache.beam.sdk.transforms.errorhandling.ErrorHandler;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

@Template(
    name = "Kafka_to_Gcs_Flex",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Kafka to Cloud Storage",
    description =
        "A streaming pipeline which ingests data from Kafka and writes to a pre-existing Cloud"
            + " Storage bucket with a variety of file types.",
    optionsClass = KafkaToGcsFlex.KafkaToGcsOptions.class,
    flexContainerName = "kafka-to-gcs-flex",
    contactInformation = "https://cloud.google.com/support",
    requirements = {"The output Google Cloud Storage directory must exist."})
public class KafkaToGcsFlex {

  public interface KafkaToGcsOptions
      extends PipelineOptions,
          DataflowPipelineOptions,
          KafkaReadOptions,
          SchemaRegistryOptions,
          BigQueryDeadLetterQueueOptions {

    // This is a duplicate option that already exist in KafkaReadOptions but keeping it here
    // so the KafkaTopic appears above the authentication enum on the Templates UI.
    @TemplateParameter.KafkaReadTopic(
        order = 1,
        name = "readBootstrapServerAndTopic",
        groupName = "Source",
        description = "Source Kafka Topic",
        helpText = "Kafka Topic to read the input from.")
    String getReadBootstrapServerAndTopic();

    void setReadBootstrapServerAndTopic(String value);

    @TemplateParameter.Duration(
        order = 20,
        optional = true,
        groupName = "Destination",
        description = "Window duration",
        helpText =
            "The window duration/size in which data will be written to Cloud Storage. Allowed formats are: Ns (for "
                + "seconds, example: 5s), Nm (for minutes, example: 12m), Nh (for hours, example: 2h).",
        example = "5m")
    @Default.String("5m")
    String getWindowDuration();

    void setWindowDuration(String windowDuration);

    @TemplateParameter.GcsWriteFolder(
        order = 21,
        groupName = "Destination",
        description = "Output file directory in Cloud Storage",
        helpText = "The path and filename prefix for writing output files. Must end with a slash.",
        example = "gs://your-bucket/your-path/")
    String getOutputDirectory();

    void setOutputDirectory(String outputDirectory);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 22,
        optional = true,
        groupName = "Destination",
        description = "Output filename prefix of the files to write",
        helpText = "The prefix to place on each windowed file.",
        example = "output-")
    @Default.String("output")
    String getOutputFilenamePrefix();

    void setOutputFilenamePrefix(String outputFilenamePrefix);

    @TemplateParameter.Integer(
        order = 23,
        optional = true,
        description = "Maximum output shards",
        groupName = "Destination",
        helpText =
            "The maximum number of output shards produced when writing. A higher number of "
                + "shards means higher throughput for writing to Cloud Storage, but potentially higher "
                + "data aggregation cost across shards when processing output Cloud Storage files. "
                + "Default value is decided by Dataflow.")
    @Default.Integer(0)
    Integer getNumShards();

    void setNumShards(Integer numShards);
  }

  public static PipelineResult run(KafkaToGcsOptions options) throws Exception {
    // Create the Pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
    String bootstrapServes;
    List<String> topicsList;
    if (options.getReadBootstrapServerAndTopic() != null) {
      List<String> bootstrapServerAndTopicList =
          KafkaTopicUtils.getBootstrapServerAndTopic(
              options.getReadBootstrapServerAndTopic(), options.getProject());
      topicsList = List.of(bootstrapServerAndTopicList.get(1));
      bootstrapServes = bootstrapServerAndTopicList.get(0);
    } else {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Please provide a valid bootstrap server which matches `[,:a-zA-Z0-9._-]+` and a topic which matches `[,a-zA-Z0-9._-]+`");
    }

    options.setStreaming(true);

    Map<String, Object> kafkaConfig = new HashMap<>(KafkaConfig.fromReadOptions(options));

    // Configure dead letter queue params
    ErrorHandler<BadRecord, ?> errorHandler = new ErrorHandler.DefaultErrorHandler<>();
    // Throwing Router throws the error instead of sending it to the DLQ. This will be the case
    // when no DLQ is configured and the pipeline will retry the failed error.
    BadRecordRouter badRecordRouter = BadRecordRouter.THROWING_ROUTER;

    if (options.getUseBigQueryDLQ()) {
      if (options.getOutputDeadletterTable() == null
          || options.getOutputDeadletterTable().isBlank()) {
        throw new IllegalArgumentException(
            "Please provide a Fully Qualified BigQuery table name when BigQuery Dead Letter"
                + "Queue is enabled");
      }
      badRecordRouter = BadRecordRouter.RECORDING_ROUTER;
      errorHandler =
          pipeline.registerBadRecordErrorHandler(
              BigQueryDeadLetterQueue.newBuilder()
                  .setTableName(options.getOutputDeadletterTable())
                  .build());
    }

    PCollection<KafkaRecord<byte[], byte[]>> kafkaRecord;
    // Step 1: Read from Kafka as bytes.
    KafkaIO.Read<byte[], byte[]> kafkaTransform =
        KafkaTransform.readBytesFromKafka(
            bootstrapServes, topicsList, kafkaConfig, options.getEnableCommitOffsets());
    kafkaRecord = pipeline.apply(kafkaTransform);

    kafkaRecord.apply(
        WriteTransform.newBuilder()
            .setOptions(options)
            .setBadRecordErrorHandler(errorHandler)
            .setBadRecordRouter(badRecordRouter)
            .build());
    if (options.getUseBigQueryDLQ()) {
      errorHandler.close();
    }
    return pipeline.run();
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    KafkaToGcsOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(KafkaToGcsOptions.class);

    run(options);
  }
}

后续步骤

• 了解 Dataflow 模板。
• 参阅 Google 提供的模板列表。