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connectors 镜像详细说明

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Redpanda Connectors 中文技术文档

1. 镜像概述和主要用途

Redpanda Connectors 是 Redpanda 生态系统中的核心数据集成组件,旨在提供 Redpanda 与外部数据系统之间的高效数据流动能力。通过预定义的连接器(Connectors),用户可轻松实现 Redpanda 主题(Topics)与各类外部数据源/目标系统(如数据库、消息队列、存储服务、API 等)之间的双向数据同步,无需编写自定义集成代码,从而简化数据管道构建流程,加速企业级数据集成架构的落地。

2. 核心功能和特性

2.1 双向数据集成能力

  • 源连接器(Source Connectors):从外部数据系统(如 PostgreSQL、MySQL、Kafka、AWS S3 等)读取数据并写入 Redpanda 主题,支持全量数据初始同步与增量数据实时捕获。
  • 汇连接器(Sink Connectors):从 Redpanda 主题读取数据并写入外部目标系统(如 Elasticsearch、MongoDB、***、HTTP 服务等),支持批处理、流处理等多种写入模式。

2.2 多系统兼容性

支持主流数据系统协议与接口,包括但不限于:

  • 关系型数据库:PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server
  • NoSQL 数据库:MongoDB、Cassandra、Redis
  • 消息队列:Kafka、RabbitMQ
  • 存储服务:AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage
  • 实时分析系统:Apache Flink、Apache Spark、ClickHouse
  • API 服务:REST API、gRPC

2.3 高可用性与可靠性

  • 基于 Redpanda 的分区复制机制,确保数据传输过程中的高可用性。
  • 支持断点续传与数据重试机制,避免因网络波动或系统故障导致的数据丢失。
  • 可配置的并行任务数与批量处理大小,平衡性能与资源占用。

2.4 配置灵活性

  • 支持通过环境变量、配置文件(JSON/YAML)或 Redpanda 管理 API 动态配置连接器参数。
  • 支持自定义转换逻辑(Transforms),对数据进行过滤、格式转换、字段映射等预处理。
  • 支持连接器生命周期管理(创建、启动、暂停、重启、删除)。

2.5 监控与可观测性

  • 暴露 Prometheus 指标接口,支持监控连接器吞吐量、延迟、错误率、任务状态等关键指标。
  • 集成 Redpanda Console,可通过 Web UI 查看连接器状态、数据流量与配置详情。

3. 使用场景和适用范围

3.1 典型使用场景

  • ETL 流程集成:作为 ETL 管道的核心组件,从业务数据库(如 MySQL)抽取数据至 Redpanda,经流处理后写入数据仓库(如 ***)。
  • 实时数据管道:连接实时数据源(如 IoT 设备、日志系统)与 Redpanda,构建实时数据处理管道,支撑实时分析与监控。
  • 数据备份与同步:将 Redpanda 中的关键数据同步至对象存储(如 S3)或备用数据库,实现数据备份与容灾。
  • 多系统数据共享:在微服务架构中,通过 Redpanda Connectors 实现不同服务间的数据共享,解耦系统依赖。
  • 遗留系统迁移:从传统消息队列(如 Kafka)或数据库平滑迁移数据至 Redpanda,减少迁移成本。

3.2 适用范围

  • 企业级数据平台:支持 TB 级数据量的同步与集成,满足大规模数据处理需求。
  • 实时分析系统:为实时 dashboards、异常检测、用户行为分析等场景提供数据流入/流出能力。
  • 微服务架构:适用于基于事件驱动的微服务通信,实现服务间松耦合的数据交互。
  • 混合云/多云环境:支持跨云厂商数据系统的集成,如 AWS Redshift 与 Azure SQL 的数据同步。

4. 详细使用方法和配置说明

4.1 前提条件

  • 已部署 Redpanda 集群(版本 ≥ v22.3,推荐 v23.1 及以上),且网络可访问(默认端口 9092/9093)。
  • 目标外部系统(如数据库、存储服务)已部署并配置访问权限(账号、密码、网络策略)。
  • 运行环境:Docker Engine ≥ 20.10,Docker Compose ≥ v2.0(如使用 Compose 部署)。
  • 本地磁盘空间 ≥ 1GB(用于存储配置文件、日志与临时数据)。

4.2 部署方式

4.2.1 Docker 独立部署(docker run)

通过 docker run 命令直接启动 Redpanda Connectors 容器,适用于快速测试或单节点部署。

步骤 1:准备配置文件
创建连接器配置文件(如 connector-config.yaml),示例如下(以 MySQL 源连接器为例):

yaml
name: mysql-source-connector
connector.class: io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
connection.url: jdbc:mysql://mysql:3306/mydb?user=root&password=secret
mode: incrementing
incrementing.column.name: id
topic.prefix: mysql-
tasks.max: 1

步骤 2:启动容器

bash
docker run -d \
  --name redpanda-connector \
  --network redpanda-network \  # 与 Redpanda 集群同一网络
  -v $(pwd)/connector-config.yaml:/etc/redpanda-connectors/config.yaml \  # 挂载配置文件
  -e REDPANDA_BROKERS=redpanda-1:9092,redpanda-2:9092 \  # Redpanda brokers 地址
  -e CONNECTOR_TYPE=source \  # 连接器类型:source(源)/sink(汇)
  -e CONFIG_FILE=/etc/redpanda-connectors/config.yaml \  # 配置文件路径
  -p 8083:8083 \  # 连接器 REST API 端口(用于监控与管理)
  redpandadata/connectors:latest  # 镜像名称(需替换为实际版本,如 v23.1.5)

4.2.2 Docker Compose 部署

通过 Docker Compose 定义多服务部署,适用于开发、测试或生产环境(含依赖组件)。

步骤 1:创建 docker-compose.yml

yaml
version: '3.8'

networks:
  redpanda-net:
    driver: bridge

services:
  # Redpanda 集群(单节点,仅用于测试)
  redpanda:
    image: redpandadata/redpanda:v23.1.5
    command: redpanda start --overprovisioned --smp 1 --memory 1G --reserve-memory 512M --node-id 0 --check=false
    ports:
      - "9092:9092"  # Kafka API
      - "9644:9644"  # Admin API
    networks:
      - redpanda-net
    volumes:
      - redpanda-data:/var/lib/redpanda/data

  # Redpanda Connectors 服务(MySQL 源连接器示例)
  redpanda-connector:
    image: redpandadata/connectors:latest
    depends_on:
      - redpanda
      - mysql  # 外部数据源(MySQL)
    environment:
      - REDPANDA_BROKERS=redpanda:9092
      - CONNECTOR_TYPE=source
      - CONFIG_FILE=/etc/redpanda-connectors/config.yaml
      - LOG_LEVEL=info  # 日志级别:debug/info/warn/error
    volumes:
      - ./connector-config.yaml:/etc/redpanda-connectors/config.yaml  # 挂载本地配置文件
    ports:
      - "8083:8083"  # 连接器 REST API 端口
    networks:
      - redpanda-net

  # 外部数据源示例(MySQL)
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=secret
      - MYSQL_DATABASE=mydb
    ports:
      - "3306:3306"
    networks:
      - redpanda-net
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql

volumes:
  redpanda-data:
  mysql-data:

步骤 2:启动服务

bash
docker-compose up -d

4.3 配置参数详解

4.3.1 环境变量配置

Redpanda Connectors 支持通过环境变量定义全局配置,常用参数如下:

参数名描述示例值是否必填
REDPANDA_BROKERSRedpanda brokers 地址列表(逗号分隔)redpanda-1:9092,redpanda-2:9092是
CONNECTOR_TYPE连接器类型:source(源连接器,从外部系统读数据)或 sink(汇连接器,向外部系统写数据)source是
CONNECTOR_NAME连接器名称(需唯一,用于标识与管理)mysql-users-source是
CONFIG_FILE连接器详细配置文件路径(容器内路径)/etc/redpanda-connectors/config.yaml是
LOG_LEVEL日志级别info(默认)/debug/warn/error否
OFFSET_STORAGE_TOPIC用于存储连接器偏移量的 Redpanda 主题名称(源连接器必填)connect-offsets源连接器必填
STATUS_STORAGE_TOPIC用于存储连接器状态的 Redpanda 主题名称connect-status否
KEY_CONVERTER键(Key)序列化器类名(如 JSON、Avro)org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter否
VALUE_CONVERTER值(Value)序列化器类名org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter否

4.3.2 连接器配置文件

连接器的具体行为通过配置文件(如 config.yaml)定义,不同类型连接器配置差异较大,以下为 MySQL 源连接器示例:

yaml
# 连接器基础信息
name: mysql-source-connector  # 需与环境变量 CONNECTOR_NAME 一致
connector.class: io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector  # 连接器实现类(需匹配连接器类型)
tasks.max: 2  # 并行任务数(根据数据量调整)

# 数据库连接配置
connection.url: jdbc:mysql://mysql:3306/mydb?user=root&password=secret  # MySQL 连接 URL
connection.user: root  # 数据库用户名(也可在 URL 中指定)
connection.password: secret  # 数据库密码(也可在 URL 中指定)

# 数据同步配置
mode: incrementing  # 同步模式:incrementing(自增 ID)、timestamp(时间戳)、bulk(全量)
incrementing.column.name: id  # 自增列名(mode=incrementing 时必填)
table.whitelist: users,orders  # 同步的表名(逗号分隔,默认同步所有表)
topic.prefix: mysql-  # Redpanda 主题前缀(最终主题名为 ${topic.prefix}${table_name})

# 轮询配置
poll.interval.ms: 5000  # 数据轮询间隔(毫秒,默认 5000)
batch.max.rows: 1000  # 每批同步最大行数(默认 1000)

# 序列化配置(如不通过环境变量指定,可在此定义)
key.converter: org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter: org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable: false  # 是否启用键的 Schema 信息
value.converter.schemas.enable: false  # 是否启用值的 Schema 信息

4.4 启动与验证

4.4.1 检查容器状态

bash
docker ps | grep redpanda-connector  # 独立部署
# 或
docker-compose ps  # Compose 部署

4.4.2 验证连接器状态

通过连接器 REST API 查看状态:

bash
curl http://localhost:8083/connectors/mysql-source-connector/status

预期返回 status: "RUNNING",表示连接器正常运行。

4.4.3 验证数据流动

  1. 向 MySQL 表插入测试数据:
bash
docker exec -it $(docker ps -q --filter name=mysql) mysql -uroot -psecret -e "INSERT INTO mydb.users (id, name) VALUES (1, 'test');"
  1. 查看 Redpanda 主题数据:
bash
# 进入 Redpanda 容器
docker exec -it $(docker ps -q --filter name=redpanda) rpk topic consume mysql-users

预期输出包含插入的测试数据。

4.5 常见操作

4.5.1 查看连接器列表

bash
curl http://localhost:8083/connectors

4.5.2 暂停/恢复连接器

bash
# 暂停
curl -X PUT http://localhost:8083/connectors/mysql-source-connector/pause
# 恢复
curl -X PUT http://localhost:8083/connectors/mysql-source-connector/resume

4.5.3 更新连接器配置

bash
curl -X PUT -H "Content-Type: application/json" http://localhost:8083/connectors/mysql-source-connector/config \
  -d '{"connector.class":"io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector", "tasks.max":3, ...}'  # 新配置

4.5.4 删除连接器

bash
curl -X DELETE http://localhost:8083/connectors/mysql-source-connector

4.5.5 查看日志

bash
docker logs -f redpanda-connector  # 独立部署
# 或
docker-compose logs -f redpanda-connector  # Compose 部署

5. 注意事项

  • 配置文件权限:挂载本地配置文件时,确保容器内用户(默认 root)对文件有读权限,避免因权限不足导致配置加载失败。
  • 网络连通性:Redpanda Connectors 容器需与 Redpanda 集群、外部系统在同一网络(如通过 --network 指定),或配置端口映射与路由规则。
  • 资源配置:根据数据量与任务数调整容器资源(--memory、--cpus),避免因资源不足导致同步延迟或任务失败。
  • 版本兼容性:Redpanda Connectors 版本需与 Redpanda 集群版本匹配(推荐使用相同主版本),避免协议不兼容问题。
  • 安全配置:生产环境中需启用 Redpanda SASL/SCRAM 认证(通过 REDPANDA_BROKERS 指定 sasl_ssl:// 地址),并加密外部系统连接(如 MySQL SSL、S3 HTTPS)。
  • 备份配置:定期备份连接器配置文件与偏移量主题(OFFSET_STORAGE_TOPIC),以便故障恢复时快速重建连接器。

6. 参考链接

  • Redpanda ***文档 - 托管连接器
  • Redpanda Connectors Docker 镜像
  • Redpanda 连接器配置指南
  • Confluent JDBC Connector 文档
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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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