MirrorMaker 2.0 소스 커넥터 만들기

MirrorMaker 2.0 소스 커넥터를 사용하면 한 Kafka 클러스터 (소스)에서 다른 Kafka 클러스터 (대상)로 주제 및 데이터를 복제할 수 있습니다.

이 커넥터의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 데이터 마이그레이션. Kafka 워크로드를 새로운 Managed Service for Apache Kafka 클러스터로 이동합니다.

  • 재해 복구 장애 발생 시 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 백업 클러스터를 만듭니다.

  • 데이터 집계 여러 Kafka 클러스터의 데이터를 중앙 Managed Service for Apache Kafka 클러스터로 통합하여 분석을 수행합니다.

이 커넥터는 Kafka 클러스터 간에 기본 데이터 복제를 수행합니다. 더 강력한 재해 복구를 보장하려면 MirrorMaker 2.0 소스 커넥터와 함께 다음 커넥터를 사용하세요.

  • MirrorMaker 2.0 체크포인트 커넥터 소비자가 데이터를 손실하지 않고 대상 클러스터로 장애 조치할 수 있도록 소비자 오프셋을 복제합니다.

  • MirrorMaker 2.0 하트비트 커넥터 주기적인 하트비트 메시지를 생성하여 연결 및 복제 지연을 모니터링할 수 있습니다.

MirrorMaker 2.0의 클러스터 역할 이해

MirrorMaker 2.0 커넥터는 소스 Kafka 클러스터에서 읽고 대상 Kafka 클러스터에 씁니다. Managed Service for Apache Kafka에서 Connect 클러스터의 기본 클러스터는 대상 클러스터여야 합니다. 이 구성은 쓰기 작업의 지연 시간을 최소화합니다. 소스 클러스터는 다른 Managed Service for Apache Kafka 클러스터이거나 외부 또는 자체 관리형 Kafka 클러스터일 수 있습니다.

Managed Service for Apache Kafka 클러스터에서 외부 또는 자체 관리형 클러스터로 데이터를 복제하려면 다른 클러스터와 동일한 위치 또는 리전에서 Kafka Connect를 실행하고 MirrorMaker 2.0을 사용하여 Managed Service for Apache Kafka에서 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

커넥터의 모든 속성을 올바르게 구성해야 합니다. 여기에는 보조 클러스터를 대상으로 하는 제작자 인증 속성도 포함됩니다. 잠재적인 문제에 대한 자세한 내용은 MirrorMaker 2.0 클라이언트 구성 개선을 참조하세요.

필수 역할 및 권한

커넥터를 만드는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 관리형 Kafka 커넥터 편집자 (roles/managedkafka.connectorEditor) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 커넥터를 만드는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

커넥터를 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 커넥터를 만듭니다. managedkafka.connectors.create

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

네트워킹 구성

이 섹션에서는 MirrorMaker 2.0이 보조 Kafka 클러스터에 연결하기 위한 네트워킹 요구사항을 설명합니다. 일반적인 요구사항은 다음과 같습니다.

  • 연결. Connect 클러스터 작업자는 보조 Kafka 클러스터에 연결할 수 있어야 합니다.

  • DNS 변환 보조 클러스터의 DNS 도메인을 Connect 클러스터의 변환 가능한 DNS 도메인에 추가해야 합니다. 또한 DNS 도메인은 Connect 클러스터의 서브넷에서 변환할 수 있어야 합니다(예: Cloud DNS 영역 만들기).

  • 방화벽 규칙. 방화벽 규칙은 Connect 클러스터 작업자가 소스 및 대상 Kafka 클러스터 모두에 도달하도록 허용해야 합니다.

대부분의 세부정보는 보조 Kafka 클러스터가 호스팅되는 방식과 위치, Managed Service for Apache Kafka 클러스터인지, Google Cloud의 자체 관리형 클러스터인지, 외부 클러스터인지에 따라 달라집니다.

  • Managed Service for Apache Kafka 클러스터

    • 보조 클러스터가 다른 VPC 네트워크에 있는 경우 Connect 클러스터의 VPC 네트워크에서 보조 클러스터의 연결된 서브넷에 서브넷을 추가합니다. 자세한 내용은 네트워크 구성을 참조하세요.

  • Google Cloud의 자체 관리형 Kafka 클러스터

  • 외부 Kafka 클러스터

    • 외부 클러스터에 연결하는 옵션은 다음과 같습니다.

      • Cloud VPN: 낮은 대역폭에 적합한 비용 효율적인 솔루션입니다. 공개 인터넷에서 암호화된 터널을 만듭니다.

      • Cloud Interconnect: 온프레미스 네트워크와 Google Cloud간에 고대역폭 전용 연결을 제공합니다. 직접적인 물리적 연결을 위한 Dedicated Interconnect 또는 서비스 제공업체를 통해 연결하는 Partner Interconnect 중에서 선택할 수 있습니다.

    • Connect 작업자가 인터넷에 액세스할 수 있도록 Cloud NAT를 구성합니다.

    • Connect 클러스터의 VPC 네트워크에 Cloud DNS 전달 영역을 만들어 외부 클러스터의 부트스트랩 주소 및 브로커 엔드포인트에 대한 DNS 쿼리를 확인합니다.

인증 구성

소스 또는 대상 Kafka 클러스터가 Managed Service for Apache Kafka 클러스터인 경우 커넥터는 OAuthBearer 인증을 사용하도록 자동으로 구성됩니다. 추가 구성을 설정할 필요가 없습니다.

자체 관리형 또는 외부 Kafka 클러스터의 경우 인증 및 TLS 암호화를 구성해야 합니다. 구성은 Kafka 클러스터에서 지원하는 인증 메커니즘에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 Apache Kafka 문서의 MirrorMaker 일반 구성을 참조하세요.

클러스터가 OAuthBearer 인증을 지원하는 경우 다음 설정을 사용합니다.

source.cluster.security.protocol=SASL_SSL
source.cluster.sasl.mechanism=OAUTHBEARER
source.cluster.sasl.login.callback.handler.class=com.google.cloud.hosted.kafka.auth.GcpLoginCallbackHandler
source.cluster.sasl.jaas.config=org.apache.kafka.common.security.oauthbearer.OAuthBearerLoginModule required;

다음 섹션에 설명된 대로 Secret Manager에 필수 사용자 인증 정보를 저장합니다.

사용자 인증 정보에 Secret Manager 사용

자체 관리형 또는 외부 Kafka 클러스터에 연결할 때는 Secret Manager를 사용하여 인증에 필요한 민감한 구성 값을 저장합니다. 이 정보에는 클러스터에서 인증이 구성되는 방식에 따라 비밀번호, 키 저장소 파일, 트러스트 저장소 파일이 포함될 수 있습니다.

Secret Manager 보안 비밀을 Connect 클러스터와 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 Secret Manager 리소스를 참조하세요.

커넥터 구성에서 다음과 같이 보안 비밀을 참조합니다.

  • 파일 경로에는 /var/secrets/PROJECT_NAME-SECRET_NAME-SECRET_VERSION 형식을 사용합니다. 예: ssl.truststore.location=/var/secrets/project1-truststore-1

  • 비밀번호에는 ${directory:/var/secrets:PROJECT_NAME-SECRET_NAME-SECRET_VERSION} 형식을 사용합니다. 예를 들면 password=${directory:/var/secrets:project1-database_password-3}입니다.

다음을 바꿉니다.

  • PROJECT_NAME: Google Cloud 프로젝트의 이름입니다.
  • SECRET_NAME: 보안 비밀의 이름입니다.
  • SECRET_VERSION: 보안 비밀 버전입니다.

MirrorMaker 소스 커넥터 작동 방식

MirrorMaker 소스 커넥터는 소스 클러스터의 하나 이상의 Kafka 주제에서 데이터를 가져와 ACL과 함께 대상 클러스터의 주제에 복제합니다.

다음은 MirrorMaker 소스 커넥터가 데이터를 복제하는 방법에 대한 자세한 설명입니다.

  • 커넥터는 소스 클러스터 내의 지정된 Kafka 주제에서 메시지를 소비합니다. 쉼표로 구분된 주제 이름 또는 단일 Java 스타일 정규 표현식을 허용하는 topics 구성 속성을 사용하여 복제할 주제를 지정합니다. 예를 들면 topic-a,topic-b 또는 my-prefix-.*입니다.

  • 커넥터는 topics.exclude 속성을 사용하여 지정한 특정 주제의 복제를 건너뛸 수도 있습니다. 제외는 포함보다 우선 적용됩니다.

  • 커넥터는 사용된 메시지를 대상 클러스터에 씁니다.

  • 커넥터에는 source.cluster.bootstrap.servers 및 target.cluster.bootstrap.servers와 같은 소스 및 대상 클러스터 연결 세부정보가 필요합니다.

  • 또한 커넥터에는 source.cluster.alias 및 target.cluster.alias로 지정된 소스 및 대상 클러스터의 별칭이 필요합니다. 기본적으로 복제된 주제는 소스 별칭을 사용하여 자동으로 이름이 바뀝니다. 예를 들어 별칭이 primary인 소스의 orders이라는 주제는 타겟에서 primary.orders가 됩니다. 대상 클러스터에서 프리픽스 없이 원래 주제 이름을 유지하려면 replication.policy.class를 org.apache.kafka.connect.mirror.IdentityReplicationPolicy로 설정합니다.

  • 복제된 주제와 연결된 ACL도 소스에서 대상 클러스터로 동기화됩니다. sync.topic.acls.enabled 속성을 사용하여 사용 중지할 수 있습니다.

  • 클러스터에 필요한 경우 소스 및 대상 클러스터 모두에 연결하기 위한 인증 세부정보를 구성에 제공해야 합니다. security.protocol, sasl.mechanism, sasl.jaas.config와 같은 속성을 구성해야 하며, 소스의 경우 source.cluster., 대상의 경우 target.cluster.를 프리픽스로 사용해야 합니다.

  • 커넥터는 내부 주제를 사용합니다. offset-syncs.topic.replication.factor와 같이 이와 관련된 속성을 구성해야 할 수 있습니다.

  • 커넥터는 Kafka 레코드 변환기 key.converter, value.converter, header.converter를 사용합니다. 직접 복제의 경우 기본값은 변환을 수행하지 않는 (통과) org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter입니다.

  • tasks.max 속성은 커넥터의 동시 로드 수준을 제어합니다. tasks.max를 늘리면 처리량이 향상될 수 있지만 효과적인 동시 로드는 복제되는 소스 Kafka 주제의 파티션 수로 제한되는 경우가 많습니다.

MirrorMaker 2.0 커넥터 속성

MirrorMaker 2.0 커넥터를 만들거나 업데이트할 때 다음 속성을 지정합니다.

커넥터 이름

커넥터의 이름 또는 ID입니다. 리소스 이름을 지정하는 방법에 대한 가이드라인은 Apache Kafka용 관리형 서비스 리소스 이름 지정 가이드라인을 참조하세요. 이름은 변경할 수 없습니다.

커넥터 유형

커넥터 유형은 다음 중 하나여야 합니다.

소스 클러스터

MirrorMaker 2.0 커넥터가 읽는 소스 Kafka 클러스터입니다.

  • Managed Service for Apache Kafka 클러스터: 드롭다운 메뉴에서 클러스터를 선택합니다.

  • 자체 관리형 또는 외부 Kafka 클러스터: hostname:port_number 형식으로 부트스트랩 주소를 입력합니다. 예를 들면 kafka-test:9092입니다.

주제 이름 또는 정규 표현식

복제할 주제입니다. 개별 이름 (topic1, topic2)을 지정하거나 정규 표현식 (topic.*)을 사용합니다. 이 속성은 MirrorMaker 2.0 소스 커넥터에 필요합니다. 기본값은 .*입니다.

소비자 그룹 이름 또는 정규 표현식

복제할 소비자 그룹입니다. 개별 이름 (group1, group2)을 지정하거나 정규 표현식 (group.*)을 사용합니다. 이 속성은 MirrorMaker 2.0 체크포인트 커넥터에 필요합니다. 기본값은 .*입니다.

구성

이 섹션에서는 MirrorMaker 2.0 커넥터에 대한 추가 커넥터별 구성 속성을 지정할 수 있습니다.

Kafka 주제의 데이터는 Avro, JSON 또는 원시 바이트와 같은 다양한 형식일 수 있으므로 구성의 핵심 부분은 변환기를 지정하는 것입니다. 변환기는 Kafka 주제에 사용되는 형식의 데이터를 Kafka Connect의 표준화된 내부 형식으로 변환합니다.

Kafka Connect에서 변환기의 역할, 지원되는 변환기 유형, 일반적인 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 변환기를 참조하세요.

모든 MirrorMaker 2.0 커넥터의 일반적인 구성은 다음과 같습니다.

  • source.cluster.alias: 소스 클러스터의 별칭입니다.

  • target.cluster.alias: 대상 클러스터의 별칭입니다.

  • replication.policy.class: 대상 클러스터에서 복제된 주제의 이름을 지정하는 방법에 대한 정책 클래스입니다. 기본값은 org.apache.kafka.connect.mirror.DefaultReplicationPolicy이며, 복제된 주제 이름 앞에 소스 클러스터 별칭이 붙습니다. 소스 클러스터 별칭이 primary인 경우 orders라는 주제가 대상 클러스터의 primary.orders에 복제됩니다. 접두사 없이 원래 주제 이름을 유지하려면 이 속성을 org.apache.kafka.connect.mirror.IdentityReplicationPolicy로 설정합니다.

데이터를 복제할 때 특정 리소스를 제외하는 데 사용되는 구성:

  • topics.exclude: 제외된 주제입니다. 쉼표로 구분된 주제 이름과 정규식을 지원합니다. 제외가 포함보다 우선 적용됩니다. MirrorMaker 2.0 소스 커넥터에 사용됩니다. 기본값은 mm2.*.internal,.*.replica,__.*입니다.

  • groups.exclude: 그룹을 제외합니다. 쉼표로 구분된 그룹 ID와 정규 표현식을 지원합니다. 제외가 포함보다 우선 적용됩니다. MirrorMaker 2.0 체크포인트 커넥터에 사용됩니다. 기본값은 console-consumer-.*,connect-.*,__.*입니다.

사용 가능한 구성 속성은 특정 커넥터에 따라 다릅니다. 지원되는 MirrorMaker 2.0 커넥터 버전을 확인하여 지원되는 구성 예시를 확인하세요. 다음 문서를 참조하세요.

Kafka 레코드 변환

Kafka Connect는 org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter를 키와 값의 기본 변환기로 사용하며, 변환을 수행하지 않는 패스 스루 옵션을 제공합니다.

다른 변환기를 사용하도록 header.converter, key.converter, value.converter를 구성할 수 있습니다.

태스크 수

tasks.max 값은 Kafka Connect가 MirrorMaker 커넥터를 실행하는 데 사용하는 최대 태스크를 구성합니다. 커넥터의 동시 로드 수준을 제어합니다. 태스크 수를 늘리면 처리량이 증가할 수 있지만 Kafka 주제 파티션 수와 같은 요소에 의해 제한됩니다.

MirrorMaker 2.0 소스 커넥터 만들기

커넥터를 만들기 전에 커넥터 속성 문서를 검토하세요.

콘솔

  1. Google Cloud 콘솔에서 Connect 클러스터 페이지로 이동합니다.

    Connect 클러스터로 이동

  2. 커넥터를 만들려는 Connect 클러스터를 클릭합니다.

    Connect 클러스터 세부정보 페이지가 표시됩니다.

  3. 커넥터 만들기를 클릭합니다.

    Kafka 커넥터 만들기 페이지가 표시됩니다.

  4. 커넥터 이름에 문자열을 입력합니다.

    커넥터 이름을 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 Managed Service for Apache Kafka 리소스 이름 지정 가이드라인을 참조하세요.

  5. 커넥터 플러그인에서 'MirrorMaker 2.0 소스'를 선택합니다.

  6. 소스 클러스터에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • Managed Service for Apache Kafka 클러스터: 메뉴에서 선택합니다.
    • 자체 관리형 또는 외부 Kafka 클러스터: hostname:port_number 형식으로 부트스트랩 주소를 입력합니다.

  7. 쉼표로 구분된 주제 이름 또는 주제 정규식을 입력합니다.

  8. 필수 보안 설정을 포함하여 구성을 검토하고 조정합니다.

    구성 및 인증에 대한 자세한 내용은 구성을 참조하세요.

  9. 작업 재시작 정책을 선택합니다. 자세한 내용은 태스크 다시 시작 정책을 참조하세요.

  10. 만들기를 클릭합니다.

gcloud

gcloud managed-kafka connectors create 명령어를 실행합니다.

gcloud managed-kafka connectors create CONNECTOR_ID \
    --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID \
    --location=LOCATION \
    --config-file=CONFIG_FILE

다음을 바꿉니다.

  • CONNECTOR_ID: 커넥터의 ID 또는 이름입니다.
  • CONNECT_CLUSTER_ID: 커넥터가 생성되는 Connect 클러스터의 ID입니다.
  • LOCATION: Connect 클러스터의 위치입니다.
  • CONFIG_FILE: 로컬 YAML 또는 JSON 구성 파일의 경로입니다.

다음은 MirrorMaker 2.0 소스 커넥터의 구성 파일 예시입니다.

connector.class: "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector"
source.cluster.alias: "source"
target.cluster.alias: "target"
topics: "TOPIC_LIST"
source.cluster.bootstrap.servers: "SOURCE_CLUSTER_BOOTSTRAP_ADDRESS"
target.cluster.bootstrap.servers: "TARGET_CLUSTER_BOOTSTRAP_ADDRESS"

다음을 바꿉니다.

  • TOPIC_LIST: 복제할 Kafka 주제의 쉼표로 구분된 목록입니다. 목록에는 정규 표현식이 포함될 수 있습니다.

  • SOURCE_CLUSTER_BOOTSTRAP_ADDRESS: 소스 Kafka 클러스터의 부트스트랩 주소입니다.

  • TARGET_CLUSTER_BOOTSTRAP_ADDRESS: 대상 Kafka 클러스터의 부트스트랩 주소입니다.

소스 클러스터가 자체 관리형 Kafka 클러스터인 경우 인증을 구성하기 위해 추가 속성을 포함해야 할 수 있습니다. 자세한 내용은 인증 구성을 참조하세요.

Terraform

커넥터를 만들기 위해 Terraform 리소스를 사용할 수 있습니다.

# A single MirrorMaker 2 Source Connector to replicate from one source to one target.
resource "google_managed_kafka_connector" "default" {
  project         = data.google_project.default.project_id
  connector_id    = "mm2-source-to-target-connector-id"
  connect_cluster = google_managed_kafka_connect_cluster.default.connect_cluster_id
  location        = "us-central1"

  configs = {
    "connector.class"      = "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector"
    "name"                 = "mm2-source-to-target-connector-id"
    "tasks.max"            = "3"
    "source.cluster.alias" = "source"
    "target.cluster.alias" = "target"
    "topics"               = ".*" # Replicate all topics from the source
    # The value for bootstrap.servers is a comma-separated list of hostname:port pairs
    # for one or more Kafka brokers in the source/target cluster.
    "source.cluster.bootstrap.servers" = "source_cluster_dns"
    "target.cluster.bootstrap.servers" = "target_cluster_dns"
    # You can define an exclusion policy for topics as follows:
    # To exclude internal MirrorMaker 2 topics, internal topics and replicated topics,.
    "topics.exclude" = "mm2.*\\.internal,.*\\.replica,__.*"
  }

  provider = google-beta
}

Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.

Go

이 샘플을 사용해 보기 전에 클라이언트 라이브러리 설치의 Go 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Managed Service for Apache Kafka Go API 참조 문서를 확인하세요.

Managed Service for Apache Kafka에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보(ADC)를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 ADC 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
	"cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1/managedkafkapb"
	"google.golang.org/api/option"
)

// createMirrorMaker2SourceConnector creates a MirrorMaker 2.0 Source connector.
func createMirrorMaker2SourceConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID, sourceBootstrapServers, targetBootstrapServers, tasksMax, sourceClusterAlias, targetClusterAlias, topics, topicsExclude string, opts ...option.ClientOption) error {
	// TODO(developer): Update with your config values. Here is a sample configuration:
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "mm2-source-to-target-connector-id"
	// sourceBootstrapServers := "source_cluster_dns"
	// targetBootstrapServers := "target_cluster_dns"
	// tasksMax := "3"
	// sourceClusterAlias := "source"
	// targetClusterAlias := "target"
	// topics := ".*"
	// topicsExclude := "mm2.*.internal,.*.replica,__.*"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s", projectID, region, connectClusterID)

	config := map[string]string{
		"connector.class":      "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector",
		"name":                 connectorID,
		"tasks.max":            tasksMax,
		"source.cluster.alias": sourceClusterAlias,
		"target.cluster.alias": targetClusterAlias, // This is usually the primary cluster.
		// Replicate all topics from the source
		"topics": topics,
		// The value for bootstrap.servers is a hostname:port pair for the Kafka broker in
		// the source/target cluster.
		// For example: "kafka-broker:9092"
		"source.cluster.bootstrap.servers": sourceBootstrapServers,
		"target.cluster.bootstrap.servers": targetBootstrapServers,
		// You can define an exclusion policy for topics as follows:
		// To exclude internal MirrorMaker 2 topics, internal topics and replicated topics.
		// topicsExclude := "mm2.*.internal,.*.replica,__.*"
		"topics.exclude": topicsExclude,
	}

	connector := &managedkafkapb.Connector{
		Name:    fmt.Sprintf("%s/connectors/%s", parent, connectorID),
		Configs: config,
	}

	req := &managedkafkapb.CreateConnectorRequest{
		Parent:      parent,
		ConnectorId: connectorID,
		Connector:   connector,
	}

	resp, err := client.CreateConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.CreateConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Created MirrorMaker 2.0 Source connector: %s\n", resp.Name)
	return nil
}

자바

이 샘플을 사용해 보기 전에 클라이언트 라이브러리 설치의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Managed Service for Apache Kafka Java API 참고 문서를 확인하세요.

Managed Service for Apache Kafka에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 ADC 설정을 참조하세요.


import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectClusterName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.Connector;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.CreateConnectorRequest;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CreateMirrorMaker2SourceConnector {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the example.
    String projectId = "my-project-id";
    String region = "my-region"; // e.g. us-east1
    String maxTasks = "3";
    String connectClusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-mirrormaker2-connector";
    String sourceClusterBootstrapServers = "my-source-cluster:9092";
    String targetClusterBootstrapServers = "my-target-cluster:9092";
    String sourceClusterAlias = "source";
    String targetClusterAlias = "target"; // This is usually the primary cluster.
    String connectorClass = "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector";
    String topics = ".*";
    // You can define an exclusion policy for topics as follows:
    // To exclude internal MirrorMaker 2 topics, internal topics and replicated topics.
    String topicsExclude = "mm2.*.internal,.*.replica,__.*";
    createMirrorMaker2SourceConnector(
        projectId,
        region,
        maxTasks,
        connectClusterId,
        connectorId,
        sourceClusterBootstrapServers,
        targetClusterBootstrapServers,
        sourceClusterAlias,
        targetClusterAlias,
        connectorClass,
        topics,
        topicsExclude);
  }

  public static void createMirrorMaker2SourceConnector(
      String projectId,
      String region,
      String maxTasks,
      String connectClusterId,
      String connectorId,
      String sourceClusterBootstrapServers,
      String targetClusterBootstrapServers,
      String sourceClusterAlias,
      String targetClusterAlias,
      String connectorClass,
      String topics,
      String topicsExclude)
      throws Exception {

    // Build the connector configuration
    Map<String, String> configMap = new HashMap<>();
    configMap.put("tasks.max", maxTasks);
    configMap.put("connector.class", connectorClass);
    configMap.put("name", connectorId);
    configMap.put("source.cluster.alias", sourceClusterAlias);
    configMap.put("target.cluster.alias", targetClusterAlias);
    configMap.put("topics", topics);
    configMap.put("topics.exclude", topicsExclude);
    configMap.put("source.cluster.bootstrap.servers", sourceClusterBootstrapServers);
    configMap.put("target.cluster.bootstrap.servers", targetClusterBootstrapServers);

    Connector connector = Connector.newBuilder()
        .setName(
            ConnectorName.of(projectId, region, connectClusterId, connectorId).toString())
        .putAllConfigs(configMap)
        .build();

    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      CreateConnectorRequest request = CreateConnectorRequest.newBuilder()
          .setParent(ConnectClusterName.of(projectId, region, connectClusterId).toString())
          .setConnectorId(connectorId)
          .setConnector(connector)
          .build();

      // This operation is being handled synchronously.
      Connector response = managedKafkaConnectClient.createConnector(request);
      System.out.printf("Created MirrorMaker2 Source connector: %s\n", response.getName());
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.createConnector got err: %s\n", e.getMessage());
    }
  }
}

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 클라이언트 라이브러리 설치의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Managed Service for Apache Kafka Python API 참고 문서를 참조하세요.

Managed Service for Apache Kafka에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 ADC 설정을 참조하세요.

from google.api_core.exceptions import GoogleAPICallError
from google.cloud.managedkafka_v1.services.managed_kafka_connect import (
    ManagedKafkaConnectClient,
)
from google.cloud.managedkafka_v1.types import Connector, CreateConnectorRequest

connect_client = ManagedKafkaConnectClient()
parent = connect_client.connect_cluster_path(project_id, region, connect_cluster_id)

configs = {
    "connector.class": "org.apache.kafka.connect.mirror.MirrorSourceConnector",
    "name": connector_id,
    "tasks.max": tasks_max,
    "source.cluster.alias": source_cluster_alias,
    "target.cluster.alias": target_cluster_alias,  # This is usually the primary cluster.
    # Replicate all topics from the source
    "topics": topics,
    # The value for bootstrap.servers is a hostname:port pair for the Kafka broker in
    # the source/target cluster.
    # For example: "kafka-broker:9092"
    "source.cluster.bootstrap.servers": source_bootstrap_servers,
    "target.cluster.bootstrap.servers": target_bootstrap_servers,
    # You can define an exclusion policy for topics as follows:
    # To exclude internal MirrorMaker 2 topics, internal topics and replicated topics.
    "topics.exclude": topics_exclude,
}

connector = Connector()
# The name of the connector.
connector.name = connector_id
connector.configs = configs

request = CreateConnectorRequest(
    parent=parent,
    connector_id=connector_id,
    connector=connector,
)

try:
    operation = connect_client.create_connector(request=request)
    print(f"Waiting for operation {operation.operation.name} to complete...")
    response = operation.result()
    print("Created Connector:", response)
except GoogleAPICallError as e:
    print(f"The operation failed with error: {e}")

다음 단계

Apache Kafka®는 미국 및/또는 다른 국가에서 사용되는 Apache Software Foundation 또는 해당 계열사의 등록 상표입니다.