Kafka 0.9+增加了一个新的特性 Kafka Connect,可以更方便的创建和管理数据流管道。它为Kafka和其它系统创建规模可扩展的、可信赖的流数据提供了一个简单的模型，通过 connectors可以将大数据从其它系统导入到Kafka中，也可以从Kafka中导出到其它系统。Kafka Connect可以将完整的数据库注入到Kafka的Topic中，或者将服务器的系统监控指标注入到Kafka，然后像正常的Kafka流处理机制一样进行数据流处理。而导出工作则是将数据从Kafka Topic中导出到其它数据存储系统、查询系统或者离线分析系统等，比如数据库、 Elastic Search、 Apache Ignite等。
Kafka Connect特性包括：
基于Kafka， LinkedIn等一些大公司已经建立起架构类似的、可扩展的流数据平台。它包含两个功能，数据集成和流处理。
Kafka Connect则是为数据集成而生。
多年来，Kafka已经成为处理大数据流的平台标准， 成千上万的公司在使用它。程序员在构建它们的平台的时候也遇到一些问题：
这些棘手的问题都要程序员去处理，如果有一个统一的框架去完成这些事情，将可以大大减少程序员的工作量，因此Kafka 0.9中提供了这一特性，负责处理这些问题。
Kafka背后的公司confluent鼓励社区创建更多的开源的connector，将Kafka生态圈壮大起来，促进Kafka Connnect的应用。
Kafka Connnect有两个核心概念：Source和Sink。 Source负责导入数据到Kafka，Sink负责从Kafka导出数据，它们都被称为Connector。
当前Kafka Connect支持两种分发担保：at least once (至少一次) 和 at most once(至多一次)，exactly once将在未来支持。
当前已有的Connectors包括：
| Connector Name | Owner | Status |
| HDFS | [email protected] | Confluent supported |
| JDBC | [email protected] | Confluent supported |
| Debezium - CDC Sources | [email protected] | Community project |
| MongoDB Source | [email protected] [email protected] | In progress |
| MQTT Source | [email protected] | Community project |
| MySQL Binlog Source | [email protected] | In progress |
| Twitter Source | [email protected] | In progress |
| Cassandra Sink | Cassandra Sink | Community project |
| Elastic Search Sink | [email protected] | Community project |
| Elastic Search Sink | [email protected] | In progress |
| Elastic Search Sink | [email protected] [email protected] | In progress |
| Apache Ignite Sink | Apache Ignite Project | Community project (Planned for Apache Ignite 1.6 Release) |
Connectors的发布和开发可以参照 官方文档。如果以前你通过producer API/consumer API写了一些导入导出的功能，不妨尝试一下换成Kafka Connect，看看是否简化了你的代码，提高了应用可扩展和容错的能力。