【大数据平台】——基于Confluent的Kafka Rest API探索（五）_confluent rest api

• 介绍

在Confluent的schema注册中心Schema Registry注册，在生产或者消费时使用。本质作用是规定消息的Key和Value的结构和格式，就像为Topic指定一个表结构，随后的消息都和表结构一致。

在发送时并不会因为你指定Schema就可以省去结构中的字段名，比如指定Value结构 {{name:string},{count:int}}，并不是在发送的records里可以直接发个Array让Confluent自己按序匹配，你还是要老老实实按照结构写，还要多写出Schema的信息。那么一个让发送的数据便繁琐的东西有什么用呢？

• 规定结构

就像API一样，严格的规定了格式，避免了上游乱发数据或者下游读不了数据的尴尬情况。

• 节约消息空间

只是发送的Json多了两个参数而已，虽然Json里没能省略结构中的字段名，但是发送到Kafka的消息却的确省略了结构中的字段名，AVRO实际上只得是一个序列化与反序列化的过程，根据Schema的规则进行序列化存储。所以动动手加两个参数，让你的消息在kafka中以更节约的方式存储。

• 便于流计算

刚刚有说“就像为Topic指定一个表结构”，当你在流式计算比如Kafka Stream中，消费一个带有Schema的Topic时，你就可以直接像SQL对表操作那样操作消息，Groupby、Count等都不在话下。

• Kafka Rest + Avro（Schema）

• 新建Schema

CURL命令：

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME}/versions \
-X POST \
-d {DATA_JSON}

Data JSON:

schema – 符合 Avro schema 标准的字符串

Avro schema标准：

这个标准的官方文档地址是

https://avro.apache.org/docs/1.8.1/spec.html#schemas

schema的种类（type）有很多，例举几个常用的

• Record：最常用的对应JSON的Object

type(String)  	 -      固定值"record",						
name(String)     - 	别名
fields(Array)	 -	Object每个字段的名称和类型
fields[i].name	 -	字段名称
fields[i].type	 -	字段类型

 

• Enum：枚举型对应JSON的string

type(String)  	 -      固定值"enum",						
name(String)     - 	别名
symbols(Array)   -	枚举的元素列表

• Array：对应JSON的array

type(String)  	 -       固定值"array",						
items(String)    - 	 数组内元素类型

“符合 Avro schema 标准的字符串”指的就是上述格式的JSON字符串。

Response JSON：

id(int) – 该Schema的ID

注意，其实{SCHEMA_NAME}是有一个小技巧的，要想让Schema直接与Topic关联并被Control Center管理，那{SCHEMA_NAME}必须是{TOPIC}-key或{TOPIC}-value。

• 查看Schema

• 查看所有Schema名称

curl 172.16.32.41:8081/subjects \
-X GET

• 查看指定Schema名称下的所有版本号

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME}/versions \
-X GET

• 查看指定Schema的指定版本的定义内容

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME}/versions/{VERSION} \
-X GET

• 查看指定Schema的指定版本的Avro schema 标准字符串

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME}/versions/{VERSION}/schema \
-X GET

• 删除Schema

• 删除整个Schema（慎用可能导致Topic崩溃）

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME} \
-X DELETE

• 删除Schema的某个版本

curl {HOST}:{PORT}/subjects/{SCHEMA_NAME}/versions/{VERSION} \
-X DELETE

• 更新Schema

更新不是覆盖，而是基于一个“可兼容规则”判断后，新增一个version作为latest，而之前的不会删除只是变成了history。

这里的“可兼容规则”有：

全局默认是“FULL”可以通过以下命令修改和查看：

curl {HOST}:{PORT}/config/{SCHEMA_NAME} \
-X PUT

curl {HOST}:{PORT}/config/{SCHEMA_NAME} \
-X GET

• Avro形式数据的发送

curl {HOST}:{PORT}/topics/{TOPIC} \
-X POST \
-H "Content-Type:application/vnd.kafka.avro.v2+json" \
-d {DATA_JSON}

Data JSON:

value_schema_id(int)       – 对value的schema ID
key_schema_id(int)         – 对key的schema ID，如果有key一定要有这个参数，度过没有key一定不能有这个参数
records(array)             – 发送的一系列记录
records[i].key (object)    – 符合既定schema的消息的Key
records[i].value (object)  – 符合既定schema的消息内容
records[i].partition (int) – 消息的目标分区（非必须）

例子：

key_schema【rest_test4-key，70】是

{
  "type": "record",
  "name": "id",
  "fields": [
    {
      "name": "bh",
      "type": "string"
    }
  ]
}

value_schema【rest_test4-value，72】是

{
  "type": "record",
  "name": "data",
  "fields": [
    {
      "name": "val1",
      "type": "string"
    },
    {
      "name": "val2",
      "type": "int"
    }
  ]
}

则请求为

curl 172.16.32.41:8083/topics/rest_test4 \
-X POST \
-H "Content-Type:application/vnd.kafka.avro.v2+json" \
-d ‘{"value_schema_id": 72,"key_schema_id": 70,"records": [{"value": {"val2": 2,"val1": "2222"},"key": {"bh": "asdasdas"}}]}’

• 注册Avro的consumer

curl {HOST}:{PORT}/consumers/{CONSUMER_GROUP_NAME} \
-X POST \
-H "Content-Type:application/vnd.kafka.avro.v2+json" \
-d {DATA_JSON}

Data JSON:

name (string)                        – Consumer名字
format (string)                      – “avro”
auto.offset.reset (string)           – 设置consumer的auto.offset.reset  
auto.commit.enable (string)          – 设置consumer的auto.commit.enable
fetch.min.bytes (string)             – 设置consumer的fetch.min.bytes 
consumer.request.timeout.ms (string) – 设置consumer的 consumer.request.timeout.ms

• Avro形式数据的消费

curl {HOST}:{PORT}/consumers/{CONSUMER_GROUP_NAME} \
-X GET\
-H "Content-Type:application/vnd.kafka.avro.v2+json;Accept: application/vnd.kafka.avro.v2+json"