导读：基于真实的企业业务场景，将线上实时数据更好更快地转化为 AI 可用特征是加速人工智能落地的有效路径之一。因此，OpenMLDB 积极打通数据生态上游，继面向实时消息队列 Pulsar、分布式流处理平台 Kafka 的两款 connector 发布后，OpenMLDB 和 RocketMQ 合作推出 RocketMQ OpenMLDB Connector，助力实时数据到特征工程的高速传输，加速人工智能工程化落地。未来 OpenMLDB 社区也将推出面向 Flink 的 connector，为开发者提供丰富的实时数据生态，为各类应用场景赋予高效特征工程能力。
为什么选择 RocketMQ OpenMLDB Connector
为了使 OpenMLDB 与 RocketMQ 拥有高效稳定的传输通道，RocketMQ OpenMLDB connector 具有诸多优秀特性，包括但不限于：
• 易上手。无需编写任何代码，只需进行简单配置，便可通过 RocketMQ OpenMLDB Connector 将 RocketMQ 的消息流入 OpenMLDB 。简化的数据导入过程能大幅提升企业数据的有效使用率。
• 易部署。能够根据不同场景的实际业务需求，选择在单机或集群上运行 RocketMQ OpenMLDB Connector ，助力企业构建实时数据管道。
• 高可靠。RocketMQ OpenMLDB Connector 集群部署的方式具备 Failover 能力，可以将有问题节点的任务调度到正常节点并保证集群负载均衡，使企业能更专注和更高效地探索数据的商业价值。
• 低延时。秒级延迟，满足实时数据及特征开发场景。
RocketMQ OpenMLDB Connector
Connector 概述
定位
RocketMQ Connect 是 RocketMQ 数据集成重要组件，它具备具有低延时，可靠性，高性能，低代码，扩展性强等特点，可以实现各种异构数据系统的连接，构建数据管道，ETL，CDC，数据湖等能力。RocketMQ OpenMLDB Connector 是一个用于在 RocketMQ 和 OpenMLDB 之间可扩展的、可靠的流式传输数据的工具。让 RocketMQ 及 RocketMQ connect 生态组件导入数据到 OpenMLDB 变得简单。
功能
可以使 RocketMQ 的消息流入 OpenMLDB 在线存储。
Connector 插件编译
RocketMQ OpenMLDB Connector
$ git clone git@github.com:apache/rocketmq-connect.git$ cd rocketmq-connect/connectors/rocketmq-connect-jdbc/$ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
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最终将编译好的插件包放在 RocketMQ connect 指定的加载地址。
Connector 演示
流程介绍 RocketMQ OpenMLDB Connector 用于 OpenMLDB 线上模式的实时数据流接入。使用 connector 的简要流程，如下图所示。我们接下来将详细介绍每一步。整体上，使用流程可以概括为四步：
• 启动 OpenMLDB 并创建数据库
• 启动 RocketMQ 并创建 topic
• 启动 RocketMQ OpenMLDB Connector
• 进行测试或者正常使用
关键步骤以下仅列出使用此 connector 的关键步骤
步骤 1 | 启动 OpenMLDB 启动 OpenMLDB，并创建数据库 rocketmq_test，用于测试。表可以被 RocketMQ Connector 自动创建，所以这里不需要手动创建表。
cd /work./init.shecho "create database rocketmq_test;" | /work/openmldb/bin/openmldb --zk_cluster=127.0.0.1:2181 --zk_root_path=/openmldb --role=sql_client
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步骤 2 | 启动 RocketMQ
RocketMQ 搭建，启动 RocketMQ1、下载RocketMQ$ wget https://dlcdn.apache.org/rocketmq/4.9.3/rocketmq-all-4.9.3-source-release.zip
2、编译RocketMQ如果是已经编译好的请直接执行第3部启动RocketMQ
$ unzip rocketmq-all-4.9.3-source-release.zip $ cd rocketmq-all-4.9.3/ $ mvn -Prelease-all -DskipTests clean install -U $ cd distribution/target/rocketmq-4.9.3/rocketmq-4.9.3
3、启动RocketMQ启动namesrv$ nohup sh bin/mqnamesrv & 查看namesrv是否启动成功$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/namesrv.log The Name Server boot success...
启动broker$ nohup sh bin/mqbroker -n localhost:9876 &查看broker是否启动成功$ tail -f ~/logs/rocketmqlogs/broker.log The broker[%s, 172.30.30.233:10911] boot success...
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步骤 3 | 启动 RocketMQ OpenMLDB Connector 首先, 搭建 RocketMQ connect runtime 环境项目下载
$ git clone git@github.com:apache/rocketmq-connect.git
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构建项目
$ cd rocketmq-connect$ mvn -Prelease-connect -DskipTests clean install -U
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修改配置connect-standalone.conf ，重点配置如下
$ cd distribution/target/rocketmq-connect-0.0.1-SNAPSHOT/rocketmq-connect-0.0.1-SNAPSHOT$ vim conf/connect-standalone.conf
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# 当前的节点的独特IdworkerId=DEFAULT_WORKER_1
# REST API的端口地址httpPort=8081
# 本地存储路径storePathRootDir=～/storeRoot
# 需要修改为自己的rocketmq NameServer的端口地址# Rocketmq namesrvAddrnamesrvAddr=127.0.0.1:9876
#需要修改为connector-plugins文件夹所在的位置# Source or sink connector jar file dirpluginPaths=/usr/local/connector-plugins/
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我们需要将 OpenMLDB RocketMQ Connector 编译好的包放入这个目录。命令如下：
mkdir -p /usr/local/connector-plugins/rocketmq-connect-jdbccd ../../../../cp connectors/rocketmq-connect-jdbc/target/rocketmq-connect-jdbc-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar /usr/local/connector-plugins/rocketmq-connect-jdbc
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使用 standalone 的模式启动 RocketMQ Connect Runtime 环境。
$ cd distribution/target/rocketmq-connect-0.0.1-SNAPSHOT/rocketmq-connect-0.0.1-SNAPSHOT$ sh bin/connect-standalone.sh -c conf/connect-standalone.conf &
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以下表示 Rocketmq connect runtime 运行成功：
步骤 4 | 测试
• 创建 Mysql 数据表 ，并初始化测试数据
• 创建 mysql source， 从测试表中拉取数据
• 创建 OpenMLDB sink，将 source 拉取的数据写入到 OpenMLDB 中
初始化 Mysql 测试数据；
SET NAMES utf8mb4;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ------------------------------ Table structure for employee_test-- ----------------------------DROP TABLE IF EXISTS `employee_test`;CREATE TABLE `employee_test` ( `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(128) DEFAULT NULL, `howold` int DEFAULT NULL, `male` int DEFAULT NULL, `company` varchar(128) DEFAULT NULL, `money` double DEFAULT NULL, `begin_time` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8;
-- ------------------------------ Records of employee_test-- ----------------------------BEGIN;INSERT INTO `employee_test` VALUES (2, 'name-02', 19, 7, 'company', 32232, '2021-12-29 08:00:00');INSERT INTO `employee_test` VALUES (4, 'gjk', 25, 8, 'company', 3232, '2021-12-24 20:43:36');INSERT INTO `employee_test` VALUES (12, 'name-06', 19, 3, NULL, NULL, NULL);INSERT INTO `employee_test` VALUES (14, 'name-08', 25, 15, 'company', 32255, '2022-02-08 19:06:39');COMMIT;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
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创建并启动 RocketMQ conect mysql source connector ，如下所示：
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" http://127.0.0.1:8082/connectors/jdbc-mysql-source-test-d '{ "connector-class":"org.apache.rocketmq.connect.jdbc.connector.JdbcSourceConnector", "max-task":"1", "connection.url":"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306", "connection.user":"*****", "connection.password":"*****", "table.whitelist":"test_database.employee_test", "mode": "incrementing", // 增量拉取方式 "incrementing.column.name":"id", // 指定增量拉取的字段 "source-record-converter":"org.apache.rocketmq.connect.runtime.converter.JsonConverter"}'st
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确认任务启动并开始拉取数据:
建立一个 OpenMLDB RocketMQ sink connector 将数据写入到 OpenMLDB 表中，信息如下。（注：监听的 Topic 为 source 拉取表的表名）
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" http://127.0.0.1:8082/connectors/jdbc-openmldb-sink-test-d '{ "connector-class":"org.apache.rocketmq.connect.jdbc.connector.JdbcSinkConnector", "max-task":"1", "connect-topicname":"employee_test", "connection.url":"jdbc:openmldb:///rocketmq_test?zk=127.0.0.1:2181&zkPath=/openmldb_cluster", "insert.mode":"INSERT", "db.timezone":"UTC", "table.types":"TABLE", "auto.create":"true", "source-record-converter":"org.apache.rocketmq.connect.runtime.converter.JsonConverter"}'
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观察数据是否入库然后，我们可以在 OpenMLDB 中查询是否插入成功。内容如下:
set @@execute_mode='online';use rocketmq_test;select * from employee_test;
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结果如下：
写在最后
关于 OpenMLDB
OpenMLDB 是一个开源机器学习数据库，致力于闭环解决 AI 工程化落地的数据治理难题。自 2021 年 6 月开源以来，OpenMLDB 优先发布了特征数据治理能力，依托 SQL 的开发能力，为企业提供全栈功能的、低门槛特征数据计算和管理平台。
OpenMLDB 包含 Feature Store 的全部功能，并且提供更为完整的 FeatureOps 全栈方案。除了提供特征存储功能，还具有基于 SQL 的低门槛数据库开发体验、面向特征计算优化的 OpenMLDB Spark 发行版，针对实时特征计算优化的索引结构，特征上线服务、企业级运维和管理等功能，让特征工程开发回归于本质——专注于高质量的特征计算脚本开发，不再被工程化效率落地所羁绊。
关于 RocketMQ
Apache RocketMQ 是一款由阿里巴巴开源的低延迟、高并发、高可用、高可靠，可支撑万亿级数据洪峰的分布式消息中间件。2016 年阿里巴巴正式将 RocketMQ 捐献给 Apache 基金会，2017 年毕业成为 Apache 顶级开源项目。在中国，目前 Apache RocketMQ 已经被 75% 以上的互联网及金融公司所使用，国内包括阿里云在内的 10+ 云厂商均提供了 RocketMQ 商业服务，全球超过 500 位贡献者参与其中，近乎成为成为业务消息领域首选消息平台。
随着云原生时代的到来，Apache RocketMQ 进行了全面的架构升级，5.0 版本的发布，标志着 RocketMQ 从 Messaging 平台升级为云原生事件、消息流融合处理平台，用以帮助用户轻松构建事件驱动服务，满足轻量级计算诉求，放大数据价值。
OpenMLDB 上下游生态体系
为更好降低开发者使用 OpenMLDB 的门槛，OpenMLDB 社区将持续打造面向上下游技术组件的生态圈，为开发者提供更多简单易用的生态 Connector。
• 面向线上数据生态，如 Pulsar（已完成），Kafka（已完成），RocketMQ（已完成），Flink，RabbitMQ 等
• 面向离线数据生态，如 HDFS，HBase，Cassandra，S3 等
• 面向模型构建的算法、框架，如 XGBoost，LightGBM，TensorFlow，PyTorch，Scikit Learn 等
• 面向机器学习建模全流程的调度框架、部署工具，如 DolphinScheduler（已完成），Airflow，Kubeflow，Prometheus，Grafana 等
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Apache RocketMQ Quick Starthttps://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/
Apache RocketMQ Connecthttps://github.com/apache/rocketmq-connect
OpenMLDB 官网https://openmldb.aiOpenMLDB github 主页
https://github.com/4paradigm/OpenMLDBOpenMLDB 文档 快速上手
https://openmldb.ai/docs/zh/v0.5/quickstart/index.html
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