一、概览
RocketMQ Connect是RocketMQ数据集成重要组件，可将各种系统中的数据通过高效，可靠，流的方式，流入流出到RocketMQ，它是独立于RocketMQ的，一个单独的分布式、可扩展、可容错系统， 它具备低延时，高可靠性，高性能，低代码，扩展性强等特点，可以实现各种异构数据系统的连接，以及构建数据管道，ETL，CDC，数据湖等能力。
1、Connector工作原理
RocketMQ Connect是一个独立的的分布式，可伸缩，容错的系统，它主要为RocketMQ提供与各种外部系统的数据的流入流出能力。用户不需要编程，只需要简单的配置即可使用RocketMQ Connect，例如从MySQL同步数据到RocketMQ，只需要配置同步所需的MySQL的账号密码，链接地址，和需要同步的数据库，表名就可以了。
2、Connector的使用场景
构建流式数据管道
在业务系统中，利用MySQL完善的事务支持，处理数据的增删改，使用ElasticSearch，Solr等实现强大的搜索能力,或者将产生的业务数据同步到数据分析系统，数据湖中（例如hudi），对数据进一步处理从而让数据产生更高的价值。使用RocketMQ Connect很容易实现这样的数据管道的能力，只需要配置3个任务，第一个是从MySQL获取数据的任务，第二，三个是从RocketMQ消费数据到ElasticSearch，Hudi的任务，配置3个任务就实现了从MySQL到ElasticSearch，MySQL到hudi的两条数据管道，既可以满足业务对事务、搜索的需求，也可以用于构建数据湖。
CDC
CDC作为ETL模式之一，可以近乎实时的捕获增量数据库INSERT、UPDATE，DELETE变化，RocketMQ Connect流试数据传输，具备高可用，低延时等特性，通过Connector很容易实现CDC。
3、Connector 部署
创建Connector，一般通过配置即可完成，Connector包含逻辑的Connector连接器和执行数据复制的Task(即物理线程)，如下图所示，两个Connector连接器和它们对应的运行Task任务。
一个Connector也可以同时运行多个任务，提高Connector的并行度，例如下图所示的Hudi Sink Connector有2个任务，每个任务处理不同的分片数据，从而Connector的并行度，进而提高处理性能。
RocketMQ Connect Worker支持两种运行模式，集群和单机 集群模式，顾名思义，由多个Worker节点组成，推荐最少有2个Worker节点，组成高可用集群。集群间的配置信息，offset信息，status信息则通过指定的RocketMQ Topic进行存储，新增Worker节点也会获取到集群中的这些配置，offset，status信息，并且触发负载均衡，重新分配集群中的任务，使集群达到均衡的状态，减少Woker节点或者Worker宕机也会触发负载均衡，从而保障集群中所有的任务都可以均衡的在集群中存活的节点中正常运行。
单机模式，Connector任务运行在单机上，Worker本身没有高可用，任务offset信息持久化在本地。适合一些对高可没有什么要求或者不需要Worker保障高可用的场景，例如部署在k8s集群中，由k8s集群保障高可用。
二、概念
1、Connector
连接器，定义数据从哪复制到哪，是从源数据系统读取数据写入RocketMQ，这种是SourceConnector，或从RocketMQ读数据写入到目标系统,这种是SinkConnector。Connector决定需要创建任务的数量，从Worker接收配置传递给任务。
2、Task
Task是Connector任务分片的最小分配单位，是实际将源数据源数据复制数据到RocketMQ（SourceTask），或者将数据从RocketMQ读取数据写入到目标系统（SinkTask）真正的执行者，Task是无状态的可以动态的启停任务，多个Task是可以并行执行的，Connector复制数据的并行度主要体现在Task数量上。
通过Connect的Api也可以看到Connector和Task各自的职责，Connector实现时就已经确定数据复制的流向，Connector接收数据源相关的配置，taskClass获取需要创建的任务类型，通过taskConfigs指定最大任务数量，并且为task分配好配置。task拿到配置以后从数据源取数据写入到目标存储。
通过下面的两张图可以清楚的看到，Connecotr和Task处理基本流程。
3、Worker
worker 进程是Connector和Task运行环境，它提供RESTFul能力，接受HTTP请求，将获取到的配置传递给Connector和Task。 除此之外它还负责启动Connector和Task，保存Connector配置信息，保存Task同步数据的位点信息，负载均衡能力，Connect集群高可用，扩缩容，故障处理主要依赖Worker的负载均衡能力实现的。
从上面面这张图，看到Worker通过提供的REST Api接收http请求，将接收到的配置信息传递给配置管理服务，配置管理服务将配置保存到本地并同步给其它worker节点，同时触发负载均衡。