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本文是基于hadoop 2.7.1，以及kafka 0.11.0.0。kafka-connect是以单节点模式运行，即standalone。
一. 首先，先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍
kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。比较直观的解释就是其有一个生产者（producer）和一个消费者（consumer）。可以将kafka想象成一个数据容器，生产者负责发送数据到这个容器中，而消费者从容器中取出数据，在将数据做处理，如存储到hdfs。
kafka connect：Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的、可靠的流式传输数据的工具。它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单。即适合批量数据导入导出操作。
二. 下面将介绍如何用kafka connect将数据写入到hdfs中。包括在这个过程中可能碰到的一些问题说明。
首先启动kafka-connect:
这个命令后面两个参数，
第一个是指定启动的模式，有分布式和单节点两种，这里是单节点。kafka自带，放于config目录下。
第二个参数指向描述connector的属性的文件，可以有多个，这里只有一个connector用来写入到hdfs。需要自己创建。
接下来看看connector1.properties的内容，
三. 接下来看代码，connect主要是导入导出两个概念，导入是source，导出时Sink。这里只使用Sink，不过Source和Sink的实现其实基本相同。
实现Sink其实不难，实现对应的接口，即SinkConnector和SinkTask两个接口，再打包放到kafka/libs目录下即可。其中SinkConnector只有一个，而Task可以有多
先是Connector
接下来是Task
这里重点提一下，因为在connector1.propertise中设置了key.converter=org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter，所以不能用命令行形式的
producer发送数据，而是要用程序的方式，并且在producer总也要设置key的序列化形式为org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer。
编码完成，先用idea以开发程序与依赖包分离的形式打包成jar包，然后将程序对应的jar包（一般就是“项目名.jar”）放到kafka/libs目录下面，这样就能被找到。
四. 接下来对这个过程的问题做一个汇总。
1.在connector1.properties中的key.converter.schemas.enable=false和value.converter.schemas.enable=false的问题。
这个选项默认在connect-standalone.properties中是true的，这个时候发送给topic的Json格式是需要使用avro格式，具体情况可以百度，这里给出一个样例。
主要就是schema和payload这两个，不按照这个格式会报错如下
org.apache.kafka.connect.errors.DataException: JsonConverter with schemas.enable requires "schema" and "payload" fields and may not contain additional fields. If you are trying to deserialize plain JSON data, set schemas.enable=false in your converter configuration.
at org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter.toConnectData(JsonConverter.java:308)
如果想发送普通的json格式而不是avro格式的话，很简单key.converter.schemas.enable和value.converter.schemas.enable设置为false就行。这样就能发送普通的json格式数据。
2.在启动的过程中出现各种各样的java.lang.ClassNotFoundException。
在启动connector的时候，一开始总是会报各个各样的ClassNotFoundException，不是这个包就是那个包，查找问题一直说要么缺少包要么是包冲突。这个是什么原因呢？
其实归根结底还是依赖冲突的问题，因为kafka程序自定义的类加载器加载类的目录是在kafka/libs中，而写到hdfs需要hadoop的包。
我一开始的做法是将hadoop下的包路径添加到CLASSPATH中，这样子问题就来了，因为kafka和hadoop的依赖包是有冲突的，比如hadoop是guava-11.0.2.jar，而kafka是guava-20.0.jar，两个jar包版本不同，而我们是在kafka程序中调用hdfs，所以当jar包冲突时应该优先调用kafka的。但是注意kafka用的是程序自定义的类加载器，其优先级是低于CLASSPATH路径下的类的，就是说加载类时会优先加载CLASSPATH下的类。这样子就有问题了。
我的解决方案时将kafka和hadoop加载的jar包路径都添加到CLASSPATH中，并且kafka的路径写在hadoop前面，这样就可以启动connector成功。
