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在阿里函数计算中,fc的kafka触发器和kafka的connector有什么区别?

在阿里函数计算中,fc的kafka触发器和kafka的connector有什么区别?

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小小鹿鹿鹿 2023-10-30 21:46:46 49 0
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  • 针对Kafka触发FC这个联路, 目前有两个方案,推荐使用方案二,未来重点建设和支持:
    方案一:Kafka Connector
    方案二:Kafka 触发器(也可以通过EventBridge 控制台创建事件流触发函数)
    由于历史原因,Kafka到FC链路初期是以Kafka Connector为主,为了统一消息到FC的触发链路,函数计算团队和EventBridge团队联合开发了事件流,用于支持消息到FC的数据链路,Kafka触发器就是基于这套方案实现的,按照计划本财年,针对新客户会逐渐使用新方案替代Kafka Connector方案,底层采用统一的事件流方案触发函数;
    未来旧的Kafka Connector存量也会逐渐迁移到新的方案上。新的方案主要优点有如下几点:

    新方案链路性能相比Kafka Connector更优;
    新方案提供了Batch Window能力;
    新方案提供更加完善的死信和错误投递支持;此回答来自钉群阿里函数计算官网客户。

    2023-10-31 22:56:05
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  • 在阿里云函数计算中,Kafka触发器与Kafka Connector有显著的不同。Kafka触发器是当发布到云消息队列Kafka版的消息满足特定规则时,能够触发关联函数执行的机制。通过这种方式,可以使用函数对消息进行自定义处理。而Kafka Connector则是一种用于将不同数据源与Kafka集群连接的工具,主要用于数据的收集、转换和加载等操作。

    具体来说,Kafka触发器关注的是如何根据消息内容或格式来触发特定的函数,实现事件的实时处理和响应。例如,可以通过设置规则,当新的消息发布到特定的主题时,触发器就会触发关联的函数进行数据处理。

    另一方面,Kafka Connector更注重于数据流动的过程。它可以将各种不同来源的数据,如数据库、文件系统等,连接到Kafka集群,以便对这些数据进行集中处理和分析。在这个过程中,Connector可以根据需要对数据进行转换和清洗,保证数据的质量。

    总的来说,这两者都是Kafka在阿里云函数计算中的重要应用,但关注的焦点和使用场景有所不同。

    2023-10-31 20:06:59
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    阿里云函数计算 (Function Compute, FC) Kafka 触发器和 Kafka Connector 有一些关键区别:

    1. Kafka 触发器是一个事件驱动的服务,可以实时监控 Kafka 主题,并将事件推送给函数。而 Kafka Connector 只是从 Kafka 主题读取数据,并将数据写入其他目标。
    2. Kafka 触发器支持多种事件格式,如 JSON、Avro、Protobuf 等;而 Kafka Connector 只支持 Avro 格式。
    3. Kafka 触发器可以根据事件处理的结果进行重试和恢复,而 Kafka Connector 不具备这样的能力。
    2023-10-31 13:41:44
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  • 在阿里云函数计算(FC)中,Kafka触发器和Kafka Connector都是用于消费Kafka消息的工具,但它们之间有一些关键的区别:

    1. 触发器 vs. Connector:Kafka触发器是FC中的一个组件,它可以将Kafka消息作为事件源,触发FC中的函数执行。而Kafka Connector则是Kafka中的一个组件,它可以将数据从一种格式转换为另一种格式,然后写入或读取数据。

    2. 消费方式:Kafka触发器是异步消费的,即它不会阻塞函数执行,而是在函数执行完成后消费Kafka消息。而Kafka Connector则是同步消费的,即它在将数据转换后才会继续执行。

    3. 错误处理:Kafka触发器有重试和容错机制,可以在函数执行出错时自动重试,或者在达到最大重试次数后阻塞新的事件。而Kafka Connector则没有这种机制,它会在数据转换失败时抛出异常,需要开发者自己处理。

    4. 使用场景:Kafka触发器主要用于触发FC中的函数执行,适用于事件驱动的场景。而Kafka Connector则主要用于数据转换,适用于数据处理的场景。

    Kafka触发器和Kafka Connector都是用于消费Kafka消息的工具,但它们的使用场景和功能有所不同。

    2023-10-31 10:40:37
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