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streaming - 使用 Kafka 对多个数据源进行实时流式传输

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 17:53:05

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我们计划用apache kafka搭建一个实时监控系统。总体思路是将多个数据源的数据推送到kafka，并进行数据质量检查。我对这个架构没有什么疑问

从多个来源(主要包括 java 应用程序、oracle 数据库、rest api、日志文件)将数据流式传输到 apache kafka 的最佳方法是什么？请注意，每个客户端部署都包括每个此类数据源。因此，将数据推送到 kafka 的数据源数量将等于客户数量 * x，其中 x 是我列出的数据源类型。理想情况下，推式方法最适合而不是拉式方法。在拉动方法中，目标系统必须使用各种源系统的凭据进行配置，这是不切实际的
我们如何处理失败？
我们如何对传入的消息执行数据质量检查？例如如果某条消息不具备所有必需的属性，则该消息可能会被丢弃，并会发出警报以供维护团队检查。

请让我知道您的专家意见。谢谢!

最佳答案

我认为这里最好的方法是使用 Kafka 连接:link但这是一种拉动方法:Kafka Connect 源是基于拉式的，原因有几个。首先，虽然连接器通常应该连续运行，但使它们基于拉动意味着连接器/Kafka Connect 决定何时实际拉取数据，这允许在不丢失数据的情况下暂停连接器，连接器移动时短暂的不可用等。其次，在分布式模式下，拉取数据的任务可能需要在工作人员之间重新平衡，这意味着他们不会有一致的位置或地址。在独立模式下，您可以保证使用固定的网络端点(并指向其他服务)，但这在分布式模式下不起作用，在分布式模式下，任务可以在工作人员之间移动。 Ewen

关于streaming - 使用 Kafka 对多个数据源进行实时流式传输，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42856209/

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