¿Qué es Kafka Connect?

Question

Accepted Answer

**Kafka Connect** es un framework para **integrar Kafka con sistemas externos** (bases de datos, almacenamiento, servicios) — moviendo datos dentro y fuera de Kafka sin escribir código personalizado, usando **connectors** reutilizables. Simplifica la construcción de data pipelines.

## Por qué es importante

```text
KAFKA CONNECT → a framework for streaming data BETWEEN Kafka and external systems:
  → SOURCE connectors → pull data FROM external systems INTO Kafka (e.g. a database → Kafka)
  → SINK connectors → push data FROM Kafka TO external systems (e.g. Kafka → a data warehouse)
  → uses reusable CONNECTORS (pre-built integrations) instead of custom producer/consumer code
→ "plug in" connectors to integrate systems with Kafka
```

## Por qué usar Kafka Connect

```text
✓ NO custom code → use existing connectors for common systems (databases, S3, Elasticsearch,
  data warehouses, etc.) instead of writing producers/consumers
✓ Reliable, scalable → handles offsets, retries, scaling, fault tolerance, distributed mode
✓ Standardized → consistent way to integrate; config-driven (declarative)
✓ Many connectors available (Confluent Hub, community) for common systems
```

## Usos comunes

```text
✓ DATA PIPELINES → stream data from databases into Kafka and out to other systems
✓ CHANGE DATA CAPTURE (CDC) → stream database changes into Kafka (e.g. Debezium) → react
  to data changes in real time
✓ INGESTION → bring data from many sources into Kafka
✓ EXPORT → move Kafka data to storage, search, analytics, warehouses
→ a key tool for building Kafka-based data integration/pipelines
```

## Por qué es importante

Entender Kafka Connect es valioso porque es una **herramienta clave para integrar Kafka con sistemas externos**, central para construir data pipelines, por lo que es conocimiento útil para integración basada en Kafka.

Kafka Connect aborda la necesidad común de mover datos entre Kafka y sistemas externos (bases de datos, almacenamiento, servicios) sin escribir código de integración personalizado.

Entender **qué hace Kafka Connect** — proporcionando **source connectors** (extrayendo datos de sistemas externos hacia Kafka) y **sink connectors** (empujando datos desde Kafka hacia sistemas externos), usando connectors precompilados y reutilizables en lugar de código productor/consumidor personalizado — aclara su rol en la integración de datos.

Entender **por qué usarlo** — evitar código personalizado (usando connectors existentes para sistemas comunes como bases de datos, S3, Elasticsearch y data warehouses), confiabilidad y escalabilidad (manejando offsets, reintentos, escalado y tolerancia a fallos en modo distribuido), estandarización (integración declarativa basada en configuración), y la disponibilidad de muchos connectors — aclara su valor sobre escribir código de integración manualmente.

Entender los **usos comunes** — data pipelines (streaming de datos entre sistemas a través de Kafka), **change data capture** (streaming de cambios de base de datos hacia Kafka, p. ej. con Debezium, para reaccionar a cambios de datos en tiempo real — un patrón importante), ingesta (trayendo datos de muchas fuentes hacia Kafka) y exportación (moviendo datos de Kafka hacia almacenamiento, búsqueda y análisis) — aclara dónde encaja Kafka Connect, especialmente para los casos de uso de data pipelines y CDC que son centrales al rol de Kafka como backbone de datos.

Kafka Connect simplifica significativamente la construcción de integración de datos basada en Kafka proporcionando connectors reutilizables y confiables.

Ya que Kafka Connect es una herramienta clave para integrar Kafka con sistemas externos (central en data pipelines y CDC) y entender qué hace, sus beneficios (sin código personalizado, confiable, estandarizado) y sus usos es útil para integración basada en Kafka, entender Kafka Connect es conocimiento valioso y prácticamente relevante — una herramienta clave para integrar Kafka con sistemas externos a través de connectors reutilizables, central para construir data pipelines y CDC, simplificando la integración de datos, e importante para el rol de Kafka como backbone de datos conectando muchos sistemas.