前提条件
搭建Kafka集群
进行数据迁移前，您需要保证自己的Kafka集群环境正常。本文使用阿里云EMR服务自动化搭建Kafka集群，详细过程请参见：Kafka 快速入门。
本文使用的EMR Kafka版本信息如下：
EMR版本: EMR-3.12.1
集群类型: Kafka
软件信息: Ganglia 3.7.2 ZooKeeper 3.4.12 Kafka 2.11-1.0.1 Kafka-Manager 1.3.3.16
Kafka集群使用专有网络，区域为华东1（杭州），主实例组ECS计算资源配置公网及内网IP，具体配置如下图所示。
创建MaxCompute 项目
开通MaxCompute服务并创建好项目，本文中在华东1（杭州）区域创建项目bigdata_DOC，同时启动DataWorks相关服务，如下图所示。详情请参见开通MaxCompute。
背景信息
Kafka是一款分布式发布与订阅的消息中间件，具有高性能、高吞量的特点被广泛使用，每秒能处理上百万的消息。Kafka适用于流式数据处理，主要应用于用户行为跟踪、日志收集等场景。
一个典型的Kafka集群包含若干个生产者（Producer）、Broker、消费者（Consumer）以及一个Zookeeper集群。Kafka集群通过Zookeeper管理自身集群的配置并进行服务协同。
Topic是Kafka集群上最常用的消息的集合，是一个消息存储逻辑概念。物理磁盘不存储Topic，而是将Topic中具体的消息按分区（Partition）存储在集群中各个节点的磁盘上。每个Topic可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者向它拉取（消费）消息。
每个消息被添加到分区时，会分配一个offset（偏移量，从0开始编号），是消息在一个分区中的唯一编号。
操作步骤
准备测试表与数据
Kafka集群创建测试数据
为保证您可以顺利登陆EMR集群Header主机及MaxCompute和DataWorks可以顺利和EMR集群Header主机通信，请您首先配置EMR集群Header主机安全组，放通TCP 22及TCP 9092端口。
登录EMR集群Header主机地址
进入EMR Hadoop控制台集群管理 > 主机列表页面，确认EMR集群Header主机地址，并通过SSH连接远程登录。
创建测试Topic
使用kafka-topics.sh --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.0.1 --partitions 10 --replication-factor 3 --topic testkafka --create命令创建测试所使用的Topic testkafka。您可以使用kafka-topics.sh --list --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.0.1命令查看已创建的Topic。
[root@emr-header-1 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.0.1 --partitions 10 --replication-factor 3 --topic testkafka --create
Created topic "testkafka".
[root@emr-header-1 ~]# kafka-topics.sh --list --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.0.1
__consumer_offsets
_emr-client-metrics
_schemas
connect-configs
connect-offsets
connect-status
testkafka
写入测试数据
您可以使用kafka-console-producer.sh --broker-list emr-header-1:9092 --topic testkafka命令模拟生产者向Topic testkafka中写入数据。由于Kafka用于处理流式数据，您可以持续不断的向其中写入数据。 为保证测试结果，建议您写入10条以上的数据。
[root@emr-header-1 ~]# kafka-console-producer.sh --broker-list emr-header-1:9092 --topic testkafka
123
abc为验证写入数据生效，您可以同时再打开一个SSH窗口，使用kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --topic testkafka --from-beginning命令模拟消费者，核验数据是否已成功写入Kafka。 如下所示，当数据写入成功时，您可以看到已写入的数据。
[root@emr-header-1 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --topic testkafka --from-beginning
123
abc
创建MaxCompute表
为保证MaxCompute可以顺利接收Kafka数据，请您首先在MaxCompute上创建表。本例中为测试便利，使用非分区表。
登陆DataWorks创建表，详情请参见表管理。
您可以单击DDL模式进行建表，建表语句举例如下。
CREATE TABLE testkafka (
`key` string,
`value` string,
`partition1` string,
`timestamp1` string,
`offset` string,
`t123` string,
`event_id` string,
`tag` string) ;
其中的每一列，对应于DataWorks数据集成Kafka Reader的默认列，您可以自主命名。详情请参见配置Kafka Reader：
__key__表示消息的key。
__value__表示消息的完整内容 。
__partition__表示当前消息所在分区。
__headers__表示当前消息headers信息。
__offset__表示当前消息的偏移量。
__timestamp__表示当前消息的时间戳。
数据同步
新建自定义资源组
由于当前DataWorks的默认资源组无法完美支持Kafka插件，您需要使用自定义资源组完成数据同步。自定义资源组详情请参见新增任务资源。
在本文中，为节省资源，直接使用EMR集群Header主机作为自定义资源组。完成后，请等待服务器状态变为可用。
新建并运行同步任务
在您的业务流程中右键单击数据集成，选择新建数据集成节点 > 数据同步。
新建数据同步节点后，您需要选择数据来源的数据源为Kafka，数据去向的数据源为ODPS，并且使用默认数据源odps_first。选择数据去向表为您新建的testkafka。完成上述配置后，请点击下图框中的按钮，转换为脚本模式。
脚本配置如下，代码释义请参见配置Kafka Reader。
{
"type": "job",
"steps": [
{
"stepType": "kafka",
"parameter": {
"server": "47.xxx.xxx.xxx:9092",
"kafkaConfig": {
"group.id": "console-consumer-83505"
},
"valueType": "ByteArray",
"column": [
"__key__",
"__value__",
"__partition__",
"__timestamp__",
"__offset__",
"'123'",
"event_id",
"tag.desc"
],
"topic": "testkafka",
"keyType": "ByteArray",
"waitTime": "10",
"beginOffset": "0",
"endOffset": "3"
},
"name": "Reader",
"category": "reader"
},
{
"stepType": "odps",
"parameter": {
"partition": "",
"truncate": true,
"compress": false,
"datasource": "odps_first",
"column": [
"key",
"value",
"partition1",
"timestamp1",
"offset",
"t123",
"event_id",
"tag"
],
"emptyAsNull": false,
"table": "testkafka"
},
"name": "Writer",
"category": "writer"
}
],
"version": "2.0",
"order": {
"hops": [
{
"from": "Reader",
"to": "Writer"
}
]
},
"setting": {
"errorLimit": {
"record": ""
},
"speed": {
"throttle": false,
"concurrent": 1,
"dmu": 1
}
}}
您可以通过在Header主机上使用kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --list命令查看group.id参数，及消费者的Group名称。
[root@emr-header-1 ~]# kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --list
Note: This will not show information about old Zookeeper-based consumers.
_emr-client-metrics-handler-group
console-consumer-69493
console-consumer-83505
console-consumer-21030
console-consumer-45322
console-consumer-14773
以console-consumer-83505为例，您可以根据该参数在Header主机上使用kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --describe --group console-consumer-83505命令确认beginOffset及endOffset参数。
[root@emr-header-1 ~]# kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server emr-header-1:9092 --describe --group console-consumer-83505
Note: This will not show information about old Zookeeper-based consumers.
Consumer group 'console-consumer-83505' has no active members.
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID
testkafka 6 0 0 0 - - -
test 6 3 3 0 - - -
testkafka 0 0 0 0 - - -
testkafka 1 1 1 0 - - -
testkafka 5 0 0 0 - - -
完成脚本配置后，请首先切换任务资源组为您刚创建的资源组，然后点击运行。
完成运行后，您可以在运行日志中查看运行结果，如下为成功运行的日志。
结果验证
您可以通过新建一个数据开发任务运行SQL语句，查看当前表中是否已存在从Kafka同步过来的数据。本例中使用select * from testkafka；语句，完成后点击运行即可。
执行结果如下，本例中为保证结果，在testkafka Topic中输入了多条数据，您可以查验是否和您输入的数据一致。
