Secor的目标是将Kafka数据持久化到各种存储系统，如S3, Google Storage。它是由 Pinterest 开发和开源的，旨在解决大规模数据持久化的问题，特别是在需要长期存储和分析数据的情况下。

主要特点

• 高效的 Kafka 数据备份：Secor 能够高效地从 Kafka 消费数据，并将数据备份到云存储（如 Amazon S3）。
• 支持多种存储格式：Secor 支持多种存储格式，包括 JSON、Avro、Parquet 等，适用于不同的数据处理需求。
• 容错性和可靠性：通过分区和批处理机制，Secor 能够确保数据的高可靠性和容错性。
• 可扩展性：Secor 设计用于处理大规模数据，并能够横向扩展以适应不断增长的数据量。

工作原理

Secor 的工作流程大致如下：

• 从 Kafka 消费数据：Secor 作为一个 Kafka 消费者，从指定的 Kafka 主题中读取数据。
• 本地缓存和分区：Secor 在本地缓存数据，并根据配置的策略对数据进行分区和批处理。
• 上传到云存储：当缓存的数据达到指定的大小或时间阈值时，Secor 将数据上传到配置的云存储（如 Amazon S3）。

配置示例

下面是一个基本的 Secor 配置示例，将 Kafka 数据备份到 Amazon S3：

# Kafka 集群配置
secor.kafka.zookeeper.path=/kafka
secor.kafka.seed.broker.hosts=localhost:9092

# Kafka 消费者配置
secor.kafka.topic_filter=.*  # 正则表达式，匹配所有主题
secor.kafka.group=secor-backup-group
secor.consumer.threads=1

# AWS S3 配置
secor.s3.bucket=your-s3-bucket
secor.s3.path=/kafka_backup
aws.access.key=your-aws-access-key
aws.secret.key=your-aws-secret-key

# 文件存储格式配置
secor.file.extension=txt
secor.file.reader.writer.factory=com.pinterest.secor.io.impl.DelimitedTextFileReaderWriterFactory

# 分区配置（例如：按日期分区）
secor.parser=com.pinterest.secor.parser.TimestampedMessageParser
secor.upload.hour=24

# 本地缓存配置
secor.local.path=/tmp/secor_data
secor.max.file.size.bytes=100000000  # 100MB
secor.max.file.age.seconds=3600  # 1 hour

# 日志配置
log4j.rootLogger=INFO, file
log4j.appender.file=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.file.File=/var/log/secor.log
log4j.appender.file.MaxFileSize=100MB
log4j.appender.file.MaxBackupIndex=10
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=%d [%t] %-5p %c - %m%n

启动 Secor

将以上配置保存到一个文件，例如 secor.properties。
使用以下命令启动 Secor：

java -ea -Dlog4j.configuration=log4j.dps.properties -Dconfig=secor.properties -cp secor-<version>.jar:lib/* com.pinterest.secor.main.ConsumerMain

通过这个配置和启动命令，Secor 将从 Kafka 中读取数据并定期将其上传到 Amazon S3 进行备份和持久化。

References

• 《Kafka in action》