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# Kafka 数据加载教程

本教程演示了如何使用Druid的Kafka索引服务将数据从Kafka流加载到Apache Druid中。

假设你已经完成了 [快速开始](../tutorials/index.md) 页面中的内容或者下面页面中有关的内容，并且你的 Druid 实例已使用 `micro-quickstart` 配置在你的本地的计算机上运行了。
到目前，你还不需要加载任何数据。

## 下载和启动 Kafka

[Apache Kafka](http://kafka.apache.org/) 是一个高吞吐量消息总线，可与 Druid 很好地配合使用。
在本指南中，我们将使用 Kafka 2.1.0 版本。下载 Kafka 后，在你的控制终端上运行下面的命令：

```bash
curl -O https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.0/kafka_2.12-2.1.0.tgz
tar -xzf kafka_2.12-2.1.0.tgz
cd kafka_2.12-2.1.0
```

如果你需要启动 Kafka broker，你需要通过控制台运行下面的命令：

```bash
./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
```

使用下面的命令在 Kafka 中创建一个称为 *wikipedia* 的主题，这个主题就是你需要将消息数据发送到的主题：

```bash
./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic wikipedia
```     

## 将数据载入到 Kafka
现在让我们为我们的主题运行一个生成器（producer），然后向主题中发送一些数据！

在你的 Druid 目录中，运行下面的命令：

```bash
cd quickstart/tutorial
gunzip -c wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz > wikiticker-2015-09-12-sampled.json
```

在你的 Kafka 的安装目录中，运行下面的命令。请将 {PATH_TO_DRUID} 替换为 Druid 的安装目录：

```bash
export KAFKA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8"
./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic wikipedia < {PATH_TO_DRUID}/quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json
```

上面的控制台命令将会把示例消息载入到 Kafka 的 *wikipedia* 主题。
现在我们将会使用 Druid 的 Kafka 索引服务（indexing service）来将我们加载到 Kafka 中的消息导入到 Druid 中。

## 使用数据加载器（data loader）来加载数据
在 URL 中导航到 [localhost:8888](http://localhost:8888) 页面，然后在控制台的顶部单击`Load data`。

![Data loader init](../assets/tutorial-kafka-data-loader-01.png "Data loader init")

选择 `Apache Kafka` 然后单击 `Connect data`。

![Data loader sample](../assets/tutorial-kafka-data-loader-02.png "Data loader sample")

输入 Kafka 的服务器地址为 `localhost:9092` 然后选择 `wikipedia` 为主题。

然后单击 `Apply`。请确定你在界面中看到的数据只正确的。

一旦数据被载入后，你可以单击按钮 "Next: Parse data" 来进行下一步的操作。

![Data loader parse data](../assets/tutorial-kafka-data-loader-03.png "Data loader parse data")

Druid 的数据加载器将会为需要加载的数据确定正确的处理器。
在本用例中，我们成功的确定了需要处理的数据格式为 `json` 格式。
你可以在本页面中选择不同的数据处理器，通过选择不同的数据处理器，能够帮你更好的了解 Druid 是如何帮助你处理数据的。

当 `json` 格式的数据处理器被选择后，单击 `Next: Parse time` 来进行入下一个界面，在这个界面中你需要确定 timestamp 主键字段的的列。

![Data loader parse time](../assets/tutorial-kafka-data-loader-04.png "Data loader parse time")

Druid 要求所有数据必须有一个 timestamp 的主键字段（这个主键字段被定义和存储在 `__time`）中。
如果你需要导入的数据没有时间字段的话，那么请选择  `Constant value`。
在我们现在的示例中，数据载入器确定 `time` 字段是唯一可以被用来作为数据时间字段的数据。


单击 `Next: ...` 2 次，来跳过 `Transform` 和 `Filter` 步骤。
针对本教程来说，你并不需要对导入时间进行换行，所以你不需要调整 转换（Transform） 和 过滤器（Filter） 的配置。

![Data loader schema](../assets/tutorial-kafka-data-loader-05.png "Data loader schema")

配置摘要（schema） 是你对 [dimensions](../ingestion/index.md#dimensions) 和 [metrics](../ingestion/index.md#metrics) 在导入数据的时候配置的地方。
这个界面显示的是当我们对数据在 Druid 中进行导入的时候，数据是如何在 Druid 中进行存储和表现的。
因为我们提交的数据集非常小，因此我们可以关闭 [回滚（rollup）](../ingestion/index.md#rollup) ，**Rollup** 的开关将不会在这个时候显示来供你选择。

如果你对当前的配置满意的话，单击 `Next` 来进入 `Partition` 步骤。在这个步骤中你可以定义数据是如何在段中进行分区的。

![Data loader partition](../assets/tutorial-kafka-data-loader-06.png "Data loader partition")

在这一步中，你可以调整你的数据是如何在段中进行分配的。
因为当前的数据集是一个非常小的数据库，我们在这一步不需要进行调制。

单击 `Next: Tune` 来进入性能配置页面。

![Data loader tune](../assets/tutorial-kafka-data-loader-07.png "Data loader tune")

`Tune` 这一步中一个 *非常重要* 的参数是 `Use earliest offset` 设置为 `True`。
因为我们希望从流的开始来读取数据。
针对其他的配置，我们不需要进行修改，单击  `Next: Publish` 来进入 `Publish` 步骤。

![Data loader publish](../assets/tutorial-kafka-data-loader-08.png "Data loader publish")

让我们将数据源命名为 `wikipedia-kafka`。

最后，单击 `Next` 来查看你的配置。

![Data loader spec](../assets/tutorial-kafka-data-loader-09.png "Data loader spec")

等到这一步的时候，你就可以看到如何使用数据导入来创建一个数据导入规范。
你可以随意的通过页面中的导航返回到前面的页面中对配置进行调整。
简单来说你可以对特性目录进行编辑，来查看编辑后的配置是如何对前面的步骤产生影响的。

当你对所有的配置都满意并且觉得没有问题的时候，单击 **提交（Submit）**.

![Tasks view](../assets/tutorial-kafka-data-loader-10.png "Tasks view")

现在你需要到界面下半部分的任务视图（task view）中来查看通过 supervisor 创建的任务。

任务视图（task view）是被设置为自动刷新的，请等候 supervisor 来运行一个任务。

当一个任务启动运行后，这个任务将会对数据进行处理后导入到 Druid 中。

在页面的顶部，请导航到 `Datasources` 视图。

![Datasource view](../assets/tutorial-kafka-data-loader-11.png "Datasource view")

当 `wikipedia-kafka` 数据源成功显示，这个数据源中的数据就可以进行查询了。 

*请注意：* 如果数据源在经过一段时间的等待后还是没有数据的话，那么很有可能是你的 supervisor 没有设置从 Kafka 的开头读取流数据（`Tune` 步骤中的配置）。

在数据源完成所有的数据导入后，你可以进入 `Query` 视图，来针对导入的数据源来运行 SQL 查询。

因为我们当前导入的数据库很小，你可以直接运行`SELECT * FROM "wikipedia-kafka"` 查询来查看数据导入的结果。

![Query view](../assets/tutorial-kafka-data-loader-12.png "Query view")

请访问 [query tutorial](../tutorials/tutorial-query.md) 页面中的内容来了解如何针对一个新载入的数据如何运行查询。


### 通过控制台来提交一个 supervisor 

在控制台中，单击 `Submit supervisor` 来打开一个 supervisor 对话框。

![Submit supervisor](../assets/tutorial-kafka-submit-supervisor-01.png "Submit supervisor")

请将下面的内容配置参数拷贝张贴到打开的对话框中，然后单击 `Submit` 提交。

```json
{
  "type": "kafka",
  "spec" : {
    "dataSchema": {
      "dataSource": "wikipedia",
      "timestampSpec": {
        "column": "time",
        "format": "auto"
      },
      "dimensionsSpec": {
        "dimensions": [
          "channel",
          "cityName",
          "comment",
          "countryIsoCode",
          "countryName",
          "isAnonymous",
          "isMinor",
          "isNew",
          "isRobot",
          "isUnpatrolled",
          "metroCode",
          "namespace",
          "page",
          "regionIsoCode",
          "regionName",
          "user",
          { "name": "added", "type": "long" },
          { "name": "deleted", "type": "long" },
          { "name": "delta", "type": "long" }
        ]
      },
      "metricsSpec" : [],
      "granularitySpec": {
        "type": "uniform",
        "segmentGranularity": "DAY",
        "queryGranularity": "NONE",
        "rollup": false
      }
    },
    "tuningConfig": {
      "type": "kafka",
      "reportParseExceptions": false
    },
    "ioConfig": {
      "topic": "wikipedia",
      "inputFormat": {
        "type": "json"
      },
      "replicas": 2,
      "taskDuration": "PT10M",
      "completionTimeout": "PT20M",
      "consumerProperties": {
        "bootstrap.servers": "localhost:9092"
      }
    }
  }
}
```

上面将会启动一个 supervisor，启动 supervisor 将会负责对任务进行管理，使用启动的任务来完成对数据的输入和从 Kafka 中获取数据。

### 直接提交一个 supervisor

为了能够直接启动一个服务，我们需要提交一个 supervisor 配置参数到 Druid overlord 进程中，你可以直接通过 Druid 的包运行下面的命令：

```bash
curl -XPOST -H'Content-Type: application/json' -d @quickstart/tutorial/wikipedia-kafka-supervisor.json http://localhost:8081/druid/indexer/v1/supervisor
```


如果提交的 supervisor 被成功创建的话，在返回的结果中将会有一个创建的 supervisor ID；在我们当前的示例中，你应该可以看到返回的结果为 `{"id":"wikipedia"}`。

如果想了解更多有关 Kafka 的数据导入相关的信息，请参考 
[Druid Kafka indexing service documentation](../development/extensions-core/kafka-ingestion.md) 页面中的内容。

你也可以从 Druid 的控制台中查看当前的 supervisors 和任务。针对本地服务器的访问地址为： [http://localhost:8888/unified-console.html#tasks](http://localhost:8888/unified-console.html#tasks) 。

## 查询你的数据

当数据发送到 Kafka 后，Druid 应该能够马上查询到导入的数据的。

请访问 [query tutorial](../tutorials/tutorial-query.md) 页面中的内容来了解如何针对新导入的数据运行一些查询。

## 清理
如果你希望其他的一些入门教程的话，你需要首先关闭 Druid 集群；删除 `var` 目录中的所有内容；再重新启动 Druid 集群。
这是因为本教程中其他的导入数据方式也会写入相同的 "wikipedia" 数据源，如果你使用不同的数据源的话就不需要进行清理了。

同时你可能也希望清理掉 Kafka 中的数据。你可以通过 <kbd>CTRL-C</kbd> 来关闭 Kafka 的进程。在关闭 Kafka 进程之前，请不要关闭 ZooKeeper 和 Druid 服务。
然后删除 Kafka 的 log 目录`/tmp/kafka-logs`:

```bash
rm -rf /tmp/kafka-logs
```

## 延伸阅读
有关更多如何从 Kafka 中载入流数据的方法，请参考 [Druid Kafka indexing service documentation](../development/extensions-core/kafka-ingestion.md) 页面中的内容。