全部產品
Search

搜尋本產品

    DataWorks：配置Kafka輸入

    文件中心

    DataWorks：配置Kafka輸入

    更新時間：Sep 29, 2025

    單表即時同步支援將Kafka作為源端輸入，即時捕獲訊息佇列中的資料寫入目標端。本文介紹Kafka輸入組件的配置方式。

    適用範圍

    • 支援阿里雲Kafka，以及>=0.10.2且<=2.2.x的自建Kafka版本。

    • 對於<0.10.2版本Kafka，由於Kafka不支援檢索分區資料offset，且Kafka資料結構可能不支援時間戳記，因此會引發同步任務延時統計錯亂，造成無法正確重設同步位點。

    kafka資料來源配置詳情請參考：配置Kafka資料來源。

    操作步驟

    1. 進入資料開發頁面。

      登入DataWorks控制台，切換至目標地區後，單擊左側導覽列的資料開發與營運 > 資料開發，在下拉框中選擇對應工作空間後單擊進入資料開發。

    2. 滑鼠移至上方至建立表徵圖，單擊建立節點 > Data Integration > 即時同步。

      您也可以展開商務程序，按右鍵目標商務程序，選擇建立節點 > Data Integration > 即時同步。

    3. 在建立節點對話方塊中，選擇同步方式為單表（Topic）到單表（Topic）ETL，輸入名稱，並選擇路徑。

    4. 單擊確認。

    5. 在即時同步節點的編輯頁面，按一下滑鼠輸入 > Kafka並拖拽至編輯面板。

    6. 單擊Kafka節點，在節點配置對話方塊中，配置各項參數。

      image

      參數

      描述

      資料來源

      選擇已經配置好的Kafka資料來源，此處僅支援Kafka資料來源。如果未配置資料來源，請單擊右側的建立資料來源，跳轉至工作空間配置 > 資料來源 頁面進行建立。詳情請參見：配置Kafka資料來源。

      主題

      Kafka的Topic名稱，是Kafka處理資源的訊息源的不同分類。

      每條發布至Kafka叢集的訊息都有一個類別，該類別被稱為Topic，一個Topic是對一組訊息的歸納。

      說明

      一個Kafka輸入僅支援一個Topic。

      鍵類型

      Kafka的Key的類型，決定了初始化KafkaConsumer時的key.deserializer配置，可選值包括STRING、BYTEARRAY、DOUBLE、FLOAT、INTEGER、LONG和SHORT。

      實值型別

      Kafka的Value的類型，決定了初始化KafkaConsumer時的value.deserializer配置，可選值包括STRING、BYTEARRAY、DOUBLE、FLOAT、INTEGER、LONG和SHORT。

      輸出模式

      定義解析kafka記錄的方式

      • 單行輸出：以無結構字串或者JSON對象解析Kafka記錄，一個Kafka記錄解析出一個輸出記錄。

      • 多行輸出：以JSON數組解析Kafka記錄，一個JSON數組元素解析出一個輸出記錄，因此一個Kafka記錄可能解析出多個輸出記錄。

      說明

      目前只在部分地區支援該配置項，如發現無該配置項請耐心等待功能在對應地區發布。

      數組所在位置路徑

      當輸出模式設定為多行輸出時，指定JSON數組在Kafka記錄value中的路徑，路徑支援以a.a1的格式引用特定JSON對象中的欄位或者以a[0].a1的格式引用特定JSON數組中的欄位，如果該配置項為空白，則將整個Kafka記錄value作為一個JSON數組解析。

      注意解析的目標JSON數組必須是對象數組，例如[{"a":"hello"},{"b":"world"}]，不能是數值或字串數組，例如["a","b"]。

      配置參數

      在建立Kafka資料消費用戶端（KafkaConsumer）時，您可以通過配置 kafkaConfig 擴充參數來精細化控制其讀取資料的行為。各版本Kafka叢集支援的完整參數列表，請參考對應版本的Kafka官方文檔。

      • 常用參數樣本：

        • bootstrap.servers

        • auto.commit.interval.ms

        • session.timeout.ms

      • group.id

        • 預設行為
          預設情況下，即時同步任務會為KafkaConsumer設定一個隨機產生的字串作為 group.id。

        • 手動設定
          您可以手動指定一個固定的 group.id，方便在Kafka叢集中通過指定的消費者組，來監控或觀察同步任務的消費位點（Offset）。

      輸出欄位

      自訂Kafka資料對外輸出的欄位名：

      • 單擊添加更多欄位，輸入欄位名，並選擇類型，即可新增自訂欄位。

        取值方式支援從Kafka記錄中取得欄位值的方式，單擊右側箭頭按鈕可以在兩類取值方式間切換。

        • 預置取值方式：提供6種可選預置從Kafka記錄中取值的方式：

          • value：訊息體

          • key：訊息鍵

          • partition：分區號

          • offset：位移量

          • timestamp：訊息的毫秒時間戳記

          • headers：訊息頭

        • JSON解析取值：可以通過.（擷取子欄位）和[]（擷取數組元素）兩種文法，擷取複雜JSON格式的內容，同時為了相容歷史邏輯，支援在選擇JSON解析取值時使用例如__value__這樣以兩個底線開頭的字串擷取kafka記錄的特定內容作為欄位值。Kafka的資料樣本如下。

          {
   "a": {
   "a1": "hello"
   },
   "b": "world",
   "c":[
      "xxxxxxx",
      "yyyyyyy"
      ],
   "d":[
      {
         "AA":"this",
         "BB":"is_data"
      },
      {
         "AA":"that",
         "BB":"is_also_data"
      }
    ]
}

          • 不同情況下，輸出欄位的取值為：

            • 如果同步Kafka記錄value，取值方式填寫__value__。

            • 如果同步Kafka記錄key，取值方式填寫__key__。

            • 如果同步Kafka記錄partition，取值方式填寫__partition__。

            • 如果同步Kafka記錄offset，取值方式填寫__offset__。

            • 如果同步Kafka記錄timestamp，取值方式填寫__timestamp__。

            • 如果同步Kafka記錄headers，取值方式填寫__headers__。

            • 如果同步a1的資料"hello"，取值方式填寫a.a1。

            • 如果同步b的資料"world，取值方式填寫b。

            • 如果同步c的資料"yyyyyyy"，取值方式填寫c[1]。

            • 如果同步AA的資料"this"，取值方式填寫d[0].AA。

      • 滑鼠移至上方至相應欄位，單擊顯示的刪除表徵圖，即可刪除該欄位。

      情境樣本：在輸出模式選擇多行輸出情況下，將先根據數組所在位置路徑指定的JSON路徑解析出JSON數組，然後取出JSON數組中的每一個JSON對象，再根據定義的欄位名和取值方式解析組成輸出欄位，取值方式的定義與單行輸出模式一樣，可以通過.（擷取子欄位）和[]（擷取數組元素）兩種文法，擷取複雜JSON格式的內容。Kafka執行個體資料如下：

      {
    "c": {
        "c0": [
            {
                "AA": "this",
                "BB": "is_data"
            },
            {
                "AA": "that",
                "BB": "is_also_data"
            }
        ]
    }
}

      當數組所在位置填寫c.c0，輸出欄位定義兩個欄位，一個欄位名為AA，取值方式為AA，一個欄位名為BB，取值方式為BB，那麼該條Kafka記錄將解析得到如下兩條記錄：記錄

    7. 單擊工具列中的儲存表徵圖。

      說明

      一個Kafka輸入僅支援一個Topic。