安装计划
在使用Kafka Connect时，需要注意一些事项，以帮助你构建适应长期需求的datapipeline。本章旨在提供有关的一些上下文。
预备条件
要开始使用Kafka Connect，只有一个硬性的先决条件：一个Kafka的broker集群。然而，随着集群增长，有几个问题需要提前考虑：
- 内部Topic创建
正如我们将要详细讨论的，使用高复制因子、压缩清理策略以及正确的分区数量提前创建Kafka Connect所需的内部topic非常重要。这有助于避免以后重新校准这些主题。 - Schema Registry
虽然Schema Registry不是Kafka Connect所必须的服务，但它能使您轻松地将Avro用作所有connector的公共数据格式。这最小化了编写定制代码的需求，并以灵活的格式标准化数据。此外，还可以从schema烟花的强制兼容性规则中获益。
Standalone vs Distributed
在开始之前，确定哪种模式最适合您的环境非常有用。对于适合单个代理的环境（例如从web服务器向Kafka发送日志），standalone模式非常适合。在单个source或sink可能需要大量数据的用例中（例如，将数据从Kafka发送到HDFS），分布式模式在可伸缩性方面更加灵活，并提供了高可用性服务，从而最小化停机时间。
Plugins安装
Kafka Connect插件是一组jar文件，Kafka Connect可以在其中找到一个或多个connector、transform、以及converter的实现。Kafka Connect将每个插件彼此隔离，这样一个插件中的库就不会受到其他插件库的影响，这点非常重要。
Kafka Connect plugin是：
（1）在一个uber jar文件中包含插件及所有第三方依赖；或
（2）一个包含jar包和第三方依赖的目录。
Kafka Connect使用plugin path找到插件，这是Kafka Connect在worker配置文件中定义的一个以逗号分隔的目录列表。要安装插件，请将目录或uber jar放在plugin path路径中列出的目录中。
举个例子，我们在每台机器上创建一个/usr/local/share/kafka/plugins目录，然后将我们所有的插件jar或插件目录放入其中。然后在worker的配置文件中加入如下配置项：
plugin.path=/usr/local/share/kafka/plugins
现在，当我们启动worker时，Kafka Connect可以发现这些插件中定义的所有connector、transform以及converter。Kafka Connect显式地避免了其他插件中的库，并防止了冲突。
运行Workers
standalone模式
如果要在同一个机器上运行多个standalone实例，有一些参数需要是独一无二的：
（1）offset.storage.file.filename：connector偏移量的存储。
（2）rest.port：用于监听http请求的rest接口所占用的端口。
Distributed模式
connector和task的配置，offsets和状态会存储在Kafka的内部主题中，Kafka Connect会自动创建这些主题，且所有topic都使用了压缩清理策略。
如果要手动创建这些topic，推荐使用如下命令：
bin/kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --topic connect-status --replication-factor 3 --partitions 10 --config cleanup.policy=compact
Worker配置
这里只列出一些有疑问的。
key.converter（重要）
用于key的converter类。它控制source connector写入Kafka的数据格式或sink connector从Kafka读取的数据格式。常用的有Avro和Json。value.converter（同上）
internal.key.converter（不重要）
用于偏移量和配置等数据的转换。
distributed Worker模式
配置了group.id的worker会自动发现彼此并形成集群。一个集群中的所有worker必须使用相同的三个Kafka topic来共享配置、偏移量以及状态，所有worker必须配置相同的config.storage.topic、offset.storage.topic以及status.storage.topic。
converter配置
每个converter实现类都有自己的相关配置需求。下面的例子展示了一个worker属性文件，其中使用的AvroConverter需要将Schema Registry的url作为属性进行传递。
key.converter=io.confluent.connect.avro.AvroConverter
key.converter.schema.registry.url=http://localhost:8081
注意：除了其配置覆盖这些配置的connector，worker上运行的所有connector都使用这些converter。