Apache Doris 提供多维数据摄入能力，其 Doris Kafka Connector 作为 Kafka Connect 生态系统的扩展组件，支持将 Kafka 数据导入 Doris 等，具备丰富格式支持（原生解析 Avro/Protobuf 等复杂格式、自动注册转换模式、优化二进制数据流处理）、多数据源异构集成（关系型数据库如 MySQL 等、NoSQL 数据库如 MongoDB 等、消息队列系统如 ActiveMQ 等、云数据仓库如 Snowflake 等）、CDC 增量扩展（支持解析 Debezium 生成的数据格式实现变更数据捕获，可补充 Doris Flink Connector 的 CDC 功能）等特性。

Kafka Connect 是 Apache Kafka 生态系统的核心开源组件，通过统一抽象接口实现异构系统间的高效数据流，采用可插拔连接器架构实现技术解耦，用户可通过声明式配置完成端到端数据同步，其核心概念包括连接器（分为源连接器和汇连接器，Doris Kafka Connect 是汇连接器）、任务（由连接器协调，负责实际数据复制工作，可实现并行和扩展）、工作节点（分为独立模式和分布式模式，分布式模式可提供扩展性和自动容错）、转换器（用于转换 Connect 收发系统间的数据格式）、转换（对单个消息进行简单修改和转换）、死信队列（暂存无法正确处理的消息）。

Kafka Connect 的安装部署支持独立模式和分布式模式，独立模式下所有配置在config/connect-standalone.properties文件中，分布式模式下工作节点将状态信息存储在 Kafka 中。在部署 Doris Kafka Connect 时，需创建个性化配置文件connect-distributed.properties，部署插件（如将doris-kafka-connector-24.0.0.jar放入plugin.path目录），然后启动 Kafka Connect Distributed，最后可通过 Rest Api 验证和查看相关信息。

在数据摄入的实践中，对于常见 JSON 数据的导入，需创建表并配置 Doris Kafka Connector 的参数，可通过命令验证导入状态和在 Doris 中查看结果；对于利用 Transform 进行数据转换，可使用HoistField转换器将扁平数据封装为单个字段再导入 Doris；对于处理错误数据，可通过 Kafka Connect 死信队列（DLQ）存储错误信息，方便后续排查，配置时需设置相关参数并可通过命令查看死信队列中的错误消息。

文章总结了 Doris Kafka Connector 的基本组成、工作原理和部署方法，通过三个实践场景展示其在数据流中的核心价值，强调其作为 Apache Doris 生态系统重要组件的作用，并预告下一期将探索如何使用 Doris Kafka Connect 导入关系型数据库数据等内容，文末还表达了对时代和 AI 时代的感慨。