Verwenden des Snowflake-Konnektors für Kafka mit Snowpipe Streaming¶

Sie können in Ihrem Datenladevorgang aus Kafka Snowpipe durch Snowpipe Streaming ersetzen. Wenn der angegebene Schwellenwert für den Flush-Puffer (Zeit, Arbeitsspeicher oder Anzahl der Meldungen) erreicht ist, ruft der Konnektor die Snowpipe Streaming-API („API“) auf, um Datenzeilen in Snowflake-Tabellen zu schreiben, im Gegensatz zu Snowpipe, das Daten aus temporären Stagingdateien schreibt. Diese Architektur führt zu geringeren Latenzen und damit zu geringeren Kosten für das Laden ähnlicher Datenmengen.

Für die Verwendung von Snowpipe Streaming ist Version 2.0.0 (oder höher) des Kafka-Konnektors erforderlich. Der Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming umfasst das Snowflake Ingest SDK und die Unterstützung für das Streamen von Zeilen aus Apache Kafka-Topics direkt in Zieltabellen.

Unter diesem Thema:

Erforderliche Mindestversion
Kafka-Konfigurationseigenschaften
„Exactly-once“-Semantik
Konverter
DLQs – Warteschlangen für nicht zustellbare Meldungen
Schemaerkennung und Schemaentwicklung
Abrechnung und Verbrauch

Erforderliche Mindestversion¶

Die erforderliche Mindestversion des Kafka-Konnektors zur Unterstützung von Snowpipe Streaming ist 2.0.0.

Kafka-Konfigurationseigenschaften¶

Speichern Sie Ihre Verbindungseinstellungen in der Eigenschaftendatei des Kafka-Konnektors. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Konfigurieren des Kafka-Konnektors.

Erforderliche Eigenschaften¶

Fügen Sie die Verbindungseinstellungen zur Eigenschaftendatei des Kafka-Konnektors hinzu oder bearbeiten Sie diese. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Konfigurieren des Kafka-Konnektors.

snowflake.ingestion.method

Nur erforderlich, wenn der Kafka-Konnektor als Streaming-Erfassungsclient verwendet wird. Gibt an, ob zum Laden Ihrer Kafka-Topic-Daten Snowpipe Streaming oder Standard-Snowpipe verwendet werden soll. Folgende Werte werden unterstützt:

SNOWPIPE_STREAMING
SNOWPIPE (Standard)

Es sind keine zusätzlichen Einstellungen erforderlich, um den Backend-Dienst für die Warteschlange und das Laden von Topic-Daten auszuwählen. Konfigurieren Sie weitere Eigenschaften in der Eigenschaftendatei Ihres Kafka-Konnektors wie gewohnt.

snowflake.role.name

Zugriffssteuerungsrolle, die beim Einfügen der Zeilen in die Tabelle verwendet werden soll.

Eigenschaften der Clientoptimierung¶

enable.streaming.client.optimization

Gibt an, ob die Einzelclientoptimierung aktiviert werden soll. Diese Eigenschaft wird vom Kafka-Konnektor, Version 2.1.2 und höher unterstützt. Sie ist standardmäßig aktiviert.

Bei der Einzelclientoptimierung wird pro Kafka-Konnektor nur ein Client für mehrere Themenpartitionen erstellt. Dieses Feature kann die Laufzeit des Clients verkürzen und die Migrationskosten senken, indem größere Dateien erstellt werden.

Werte

true
false

Standard

true

Beachten Sie, dass die Aktivierung dieser Eigenschaft in einem Szenario mit hohem Durchsatz (z. B. 50 MB/s pro Konnektor) zu einer höheren Latenz oder höheren Kosten führen kann. Wir empfehlen, dass Sie diese Eigenschaft in Szenarios mit hohem Durchsatz deaktivieren.

Puffer- und Abrufeigenschaften¶

buffer.flush.time

Anzahl der Sekunden zwischen den Pufferentleerungen, wobei jede Leerung zu Einfügeoperationen für die gepufferten Datensätze führt. Der Kafka-Konnektor ruft die Snowpipe Streaming-API einmal nach jeder Leerung auf.

Der Mindestwert für die Eigenschaft buffer.flush.time ist 1 (in Sekunden). Bei höheren durchschnittlichen Datenflussraten empfehlen wir, den Standardwert zu verringern, um die Latenz zu verbessern. Wenn die Kosten eine größere Rolle spielen als die Latenz, können Sie die Leerungszeit für den Puffer erhöhen. Achten Sie darauf, den Kafka-Speicherpuffer zu leeren, bevor er voll ist, um Ausnahmen wegen Mangel an Arbeitsspeicher zu vermeiden.

Werte

Minimum: 1
Maximum: Keine Obergrenze.

Standard

10

Beachten Sie, dass Snowpipe Streaming die Daten automatisch jede Sekunde flusht, was sich von der Pufferleerungszeit für den Kafka-Konnektor unterscheidet. Nach Erreichen der Kafka-Pufferleerungszeit werden die Daten mit einer Sekunde Latenz über Snowpipe Streaming an Snowflake gesendet. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Snowpipe Streaming-Latenz.

buffer.count.records

Anzahl der Datensätze, die je Kafka-Partition im Arbeitsspeicher zwischengespeichert werden, bevor sie in Snowflake erfasst werden.

Werte

Minimum: 1
Maximum: Keine Obergrenze.

Standard

10000

buffer.size.bytes

Kumulative Größe der Datensätze in Byte, die pro Kafka-Partition im Arbeitsspeicher zwischengespeichert werden, bevor sie in Snowflake als Datendateien erfasst werden.

Die Datensätze werden beim Schreiben in die Datendateien komprimiert. Infolgedessen kann die Größe der Datensätze im Puffer größer sein als die Größe der aus den Datensätzen erstellten Datendateien.

Werte

Minimum: 1
Maximum: Keine Obergrenze.

Standard

20000000 (20 MB)

Zusätzlich zu den Eigenschaften des Kafka-Konnektors ist die Eigenschaft max.poll.records des Kafka-Verbrauchers zu beachten, die die maximale Anzahl der mit einem einzigen Abruf von Kafka an Kafka Connect zurückgegebenen Datensätze steuert. Der Standardwert von 500 kann erhöht werden, aber achten Sie auf mögliche Einschränkungen des Arbeitsspeichers. Weitere Informationen zu dieser Eigenschaft finden Sie in der Dokumentation zu Ihrem Kafka-Paket:

Fehlerbehandlung und DLQ-Eigenschaften¶

errors.tolerance

Gibt an, wie mit Fehlern des Kafka-Konnektors umgegangen werden soll:

Diese Eigenschaft unterstützt die folgenden Werte:

Werte

NONE: Stoppt das Laden von Daten, wenn der erste Fehler auftritt.
ALL: Ignoriert alle Fehler und fährt mit dem Laden der Daten fort.

Standard

NONE

errors.log.enable

Gibt an, ob Fehlermeldungen in die Kafka Connect-Protokolldatei geschrieben werden sollen oder nicht.

Diese Eigenschaft unterstützt die folgenden Werte:

Werte

TRUE: Fehlermeldungen werden erfasst.
FALSE: Fehlermeldungen werden nicht erfasst.

Standard

FALSE

errors.deadletterqueue.topic.name

Gibt den DLQ-Topic-Namen (Dead-letter Queue, Warteschlange für nicht zustellbare Meldungen) in Kafka an, um Meldungen an Kafka zu liefern, die nicht in Snowflake-Tabellen erfasst werden konnten. Weitere Informationen dazu finden Sie unter DLQs – Warteschlangen für nicht zustellbare Meldungen (unter diesem Thema).

Werte: Kundenspezifische Textzeichenfolge
Standard: Keine

„Exactly-once“-Semantik¶

Die „Exactly-once“-Semantik stellt die Lieferung von Kafka-Meldungen ohne Duplizierung oder Datenverlust sicher. Diese Liefergarantie ist standardmäßig für den Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming eingestellt.

Der Kafka-Konnektor nimmt eine 1:1-Zuordnung zwischen Partition und Kanal vor und verwendet zwei unterschiedliche Offsets:

Verbraucher-Offset: Hier wird der letzte vom Verbraucher verbrauchte Offset erfasst und von Kafka verwaltet.

Offset-Token: Damit wird der zuletzt in Snowflake festgestellte Offset erfasst und von Snowflake verwaltet.

Beachten Sie, dass der Kafka-Konnektor fehlenden Offsets nicht immer mit verarbeitet. Snowflake erwartet, dass alle Datensätze sequenziell aufsteigende Offsets haben. Die fehlenden Offsets machen den Kafka-Konnektor in bestimmten Anwendungsfällen funktionsunfähig. Es wird empfohlen, dass Sie anstelle von NULL-Datensätzen Tombstone-Datensätze verwenden.

Der Kafka-Konnektor erreicht eine genau einmalige Zustellung, wenn die folgenden bewährten Verfahren implementiert werden:

Öffnen/Wiederöffnen eines Kanals:

Beim Öffnen oder Wiederöffnen eines Kanals für eine bestimmte Partition verwendet der Kafka-Konnektor das letzte von Snowflake über die getLatestCommittedOffsetToken-API abgerufene Offset-Token als Quelle der Wahrheit und setzt den Verbraucher-Offset in Kafka entsprechend zurück.

Wenn der Offset des Verbrauchers nicht mehr innerhalb der Datenaufbewahrungsfrist liegt, wird eine Ausnahme ausgelöst, und Sie können entscheiden, welche Maßnahmen Sie ergreifen möchten.

Das einzige Szenario, in dem der Kafka-Konnektor den Verbraucher-Offset in Kafka nicht zurücksetzt und ihn als Quelle der Wahrheit verwendet, ist, wenn das Offset-Token von Snowflake den Wert NULL hat. In diesem Fall akzeptiert der Konnektor den von Kafka gesendeten Offset, und das Offset-Token wird anschließend aktualisiert.

Verarbeiten von Datensätzen:

Um eine zusätzliche Sicherheitsebene gegen nicht kontinuierliche Offsets sicherzustellen, die durch potenzielle Fehler in Kafka entstehen könnten, verwaltet Snowflake eine speicherinterne Variable, die den zuletzt verarbeiteten Offset erfasst. Snowflake akzeptiert Zeilen nur dann, wenn der Offset der aktuellen Zeile gleich dem zuletzt verarbeiteten Offset plus eins ist, wodurch eine zusätzliche Schutzschicht hinzugefügt wird, die sicherstellt, dass der Erfassungsprozess kontinuierlich und genau ist.

Verarbeiten von Ausnahmen, Fehlern, Wiederherstellung bei Abstürzen:

Als Teil des Wiederherstellungsprozesses hält sich Snowflake konsequent an die zuvor beschriebene Logik zum Öffnen und Wiederöffnen des Kanals, indem es den Kanal erneut öffnet und den Offset des Verbrauchers mit dem letzten bestätigten Offset-Token zurücksetzt. Auf diese Weise signalisiert Snowflake Kafka, die Daten ab dem Offset-Wert zu senden, der um eins größer ist als der zuletzt übertragene Offset-Token, sodass die Erfassung ab dem Ausfallpunkt ohne Datenverluste wieder aufgenommen werden kann.

Implementieren eines Wiederholungsmechanismus:

Um möglichen transienten Problemen Rechnung zu tragen, hat Snowflake einen Wiederholungsmechanismus in die API-Aufrufe integriert. Snowflake wiederholt die API-Aufrufe mehrmals, um die Erfolgschancen zu erhöhen und das Risiko zu verringern, dass der Erfassungsprozess durch zeitweilige Fehler beeinträchtigt wird.

Aktualisieren des Verbraucher-Offsets:

In regelmäßigen Abständen aktualisiert Snowflake den Verbraucher-Offset unter Verwendung des neuesten bestätigten Offset-Tokens, um sicherzustellen, dass der Erfassungsprozess kontinuierlich mit dem neuesten Status der Daten in Snowflake abgeglichen wird.

Konverter¶

Der Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming bietet keine Unterstützung für die folgenden key.converter- oder value.converter-Werte:

com.snowflake.kafka.connector.records.SnowflakeJsonConverter
com.snowflake.kafka.connector.records.SnowflakeAvroConverter
com.snowflake.kafka.connector.records.SnowflakeAvroConverterWithoutSchemaRegistry

Die kundenspezifischen Snowflake-Konverter behandeln Fehler, die das Laden von Daten verhindern, indem sie Dateien in den Tabellen-Stagingbereich verschieben. Dieser Workflow steht im Konflikt mit den DLQs – Warteschlangen für nicht zustellbare Meldungen für Snowpipe Streaming.

DLQs – Warteschlangen für nicht zustellbare Meldungen¶

Der Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming unterstützt Warteschlangen für nicht zustellbare Meldungen (DLQ, Dead-letter Queue) für defekte Datensätze oder Datensätze, die aufgrund eines Fehlers nicht erfolgreich verarbeitet werden können.

Weitere Informationen zur Überwachung finden Sie in der Dokumentation zu Apache Kafka.

Schemaerkennung und Schemaentwicklung¶

Der Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming unterstützt Schemaerkennung und Schemaentwicklung. Die Struktur von Tabellen in Snowflake kann automatisch definiert und weiterentwickelt werden, um die Struktur neuer Snowpipe Streaming-Daten zu unterstützen, die vom Kafka-Konnektor geladen werden. Um Schemaerkennung und Schemaentwicklung für den Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming zu aktivieren, konfigurieren Sie die folgenden Kafka-Eigenschaften:

snowflake.ingestion.method
snowflake.enable.schematization
schema.registry.url

Weitere Informationen dazu finden Sie unter Schemaerkennung und Schemaentwicklung für den Kafka-Konnektor mit Snowpipe Streaming.

Abrechnung und Verbrauch¶

Informationen zur Abrechnung von Snowpipe Streaming finden Sie unter Kosten für Snowpipe Streaming.