使用 Spark 流，我可以读取 Kafka 消息并将数据写入不同类型的表，例如 HBase、Hive 和 Kudu。但这也可以通过对这些表使用 Kafka 连接器来完成。我的问题是，在哪些情况下我应该更喜欢连接器而不是 Spark 流解决方案。
Kafka 连接器解决方案的容忍度如何？我们知道通过 Spark 流，我们可以使用在多个节点上运行的检查点和执行器进行容错执行，但是 Kafka 连接器如何实现容错(如果可能)？通过在多个节点上运行连接器？
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因此，一般来说，简单地从 Kafka 读取记录并将它们发送到其他服务时，功能应该没有太大区别。
Kafka Connect 在处理标准任务时可能更容易，因为它提供了各种开箱即用的连接器，因此很可能会减少编写任何代码的需要。因此，如果您只想将一堆记录从 Kafka 复制到 HDFS 或 Hive，那么使用 Kafka 连接可能会更容易、更快。
考虑到这一点，当您需要做一些非标准的事情时，Spark Streaming 会彻底接管，即如果您想对记录执行一些聚合或计算并将它们写入 Hive，那么您可能应该从一开始就使用 Spark Streaming。
一般来说，我发现使用 Kafka connect 做一些不合标准的事情，例如将一条消息拆分为多条消息(假设它是例如 JSON 数组)非常麻烦，并且通常需要比在 Spark 中做更多的工作。
至于 Kafka Connect 容错，正如文档中所述，这是通过使用相同的 group.id 运行多个分布式工作程序来实现的。 ，如果其中一个失败，工作人员会重新分配任务和连接器。
关于apache-spark - 什么时候 Kafka 连接器比 Spark 流解决方案更受欢迎？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62194419/