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Ver um conector

Ao visualizar os detalhes de um conector, é possível inspecionar a configuração, o estado operacional, a política de reinicialização de tarefas e monitorar as métricas de performance.

Para conferir os detalhes de um conector em um cluster do Connect, use o console Google Cloud , a CLI gcloud, a biblioteca de cliente do Serviço gerenciado para Apache Kafka ou a API Managed Kafka. Não é possível usar a API de código aberto do Apache Kafka para ver os conectores.

Papéis e permissões necessários para visualizar um conector

Para receber as permissões necessárias para ver um conector, peça ao administrador para conceder a você o papel do IAM de Leitor do Kafka gerenciado (roles/managedkafka.viewer) no seu projeto. Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Esse papel predefinido contém as permissões necessárias para visualizar um conector. Para acessar as permissões exatas necessárias, expanda a seção Permissões necessárias:

Permissões necessárias

As seguintes permissões são necessárias para visualizar um conector:

Conceda a permissão "list connectors" no cluster pai do Connect: managedkafka.connectors.list
Conceda a permissão para receber detalhes do conector no cluster principal do Connect: managedkafka.connectors.get

Essas permissões também podem ser concedidas com funções personalizadas ou outros papéis predefinidos.

Ver detalhes do conector

Console

No console do Google Cloud , acesse a página Conectar clusters.

Acessar "Conectar clusters"
Clique no cluster de conexão que hospeda o conector que você quer acessar.

A página Detalhes da conexão do cluster é exibida.
Na guia Recursos, encontre o conector na lista e clique no nome dele. Você será redirecionado para a página Detalhes do conector.
A página Detalhes do conector mostra as seguintes guias:
- Configuração: mostra a configuração do conector, incluindo:
  - Nome: o nome do conector.
  - Estado: o estado operacional do conector. Por exemplo, "Em execução".
  - Política de reinicialização de tarefas: a política para reiniciar tarefas com falha. Por exemplo, se as tarefas com falha devem ser reiniciadas ou não e com quais configurações de espera.
  - Propriedades de configuração: uma lista de pares de chave-valor que definem a configuração do conector.
- Monitoring: fornece gráficos para monitorar o conector, como:
  - Contagem de erros de tarefa: o número de tarefas que encontraram erros.
  - Contagem de tarefas ativas: o número de tarefas que estão ativas no momento.
Essa página também inclui botões para editar, excluir, pausar, parar e reiniciar o conector.

gcloud

No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.

Ativar o Cloud Shell

Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Use o comando gcloud managed-kafka connectors describe para descrever um conector:
```
gcloud managed-kafka connectors describe CONNECTOR_ID \
    --location=LOCATION \
    --connect-cluster=CONNECT_CLUSTER_ID
```
Substitua:
- CONNECTOR_ID: obrigatório. O ID do conector que você quer descrever.
- LOCATION: obrigatório. O local do cluster do Connect que contém o conector.
- CONNECT_CLUSTER_ID: obrigatório. O ID do cluster do Connect que contém o conector.

Exemplo de comando:

gcloud managed-kafka connectors describe test-connector \
  --location=us-central1 \
  --connect-cluster=test-connect-cluster

Exemplo de saída:

config:
  connector.class: com.google.cloud.kafka.connect.pubsub.PubsubSinkConnector
  kafka.topic.regex: .*
  key.converter: org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter
  project: test-project
  tasks.max: '1'
  topic: test-pubsub-topic
  value.converter: org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
  value.converter.schemas.enable: 'false'
createTime: '2024-03-13T05:17:34.123456Z'
labels:
  test-label-key: test-label-value
name: projects/test-project/locations/us-central1/connectClusters/test-connect-cluster/connectors/test-connector
state: RUNNING
taskRestartPolicy: RESTART_WITH_EXPONENTIAL_BACKOFF
updateTime: '2024-03-13T05:18:15.987654Z'

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Go em Instalar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go do Serviço Gerenciado para Apache Kafka.

Para autenticar o Serviço Gerenciado para Apache Kafka, configure o Application Default Credentials(ADC). Para mais informações, consulte Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

	managedkafka "cloud.google.com/go/managedkafka/apiv1"
)

func getConnector(w io.Writer, projectID, region, connectClusterID, connectorID string, opts ...option.ClientOption) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// region := "us-central1"
	// connectClusterID := "my-connect-cluster"
	// connectorID := "my-connector"
	ctx := context.Background()
	client, err := managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient(ctx, opts...)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("managedkafka.NewManagedKafkaConnectClient got err: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	connectorPath := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/connectClusters/%s/connectors/%s", projectID, region, connectClusterID, connectorID)
	req := &managedkafkapb.GetConnectorRequest{
		Name: connectorPath,
	}
	connector, err := client.GetConnector(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("client.GetConnector got err: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Got connector: %#v\n", connector)
	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Java em Instalar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java do Serviço gerenciado para Apache Kafka.

Para autenticar no Serviço gerenciado para Apache Kafka, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar o ADC para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.Connector;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ConnectorName;
import com.google.cloud.managedkafka.v1.ManagedKafkaConnectClient;
import java.io.IOException;

public class GetConnector {

  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 clusterId = "my-connect-cluster";
    String connectorId = "my-connector";
    getConnector(projectId, region, clusterId, connectorId);
  }

  public static void getConnector(
      String projectId, String region, String clusterId, String connectorId) throws IOException {
    try (ManagedKafkaConnectClient managedKafkaConnectClient = ManagedKafkaConnectClient.create()) {
      ConnectorName name = ConnectorName.of(projectId, region, clusterId, connectorId);
      // This operation is handled synchronously.
      Connector connector = managedKafkaConnectClient.getConnector(name);
      System.out.println(connector.getAllFields());
    } catch (IOException | ApiException e) {
      System.err.printf("managedKafkaConnectClient.getConnector got err: %s\n", e.getMessage());
    }
  }
}

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração do Python em Instalar as bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python do serviço gerenciado para Apache Kafka.