延續前二天介紹要如何撰寫以及測試 Source Connector 的部份，今天要使用 Ohara manager 的 UI，把撰寫完 connector 的 jar 上傳到 Worker Cluster 上，並且使用 Pipeline Graph 建立實作的 RandomNumberSourceConnector 把亂數產生的資料寫入到 topic 上，然後再使用 Console Sink Connector 程式把 topic 資料，使用 log 的方式印到 Worker 的服務裡。

今天的 Demo 使用的 ohara 版本為 0.8.0-SNAPSHOT，所以需要先 pull 以下的 docker image，指令如下：

$ docker pull oharastream/zookeeper:0.8.0-SNAPSHOT 
$ docker pull oharastream/broker:0.8.0-SNAPSHOT 
$ docker pull oharastream/connect-worker:0.8.0-SNAPSHOT 
$ docker pull oharastream/streamapp:0.8.0-SNAPSHOT 
$ docker pull oharastream/configurator:0.8.0-SNAPSHOT 
$ docker pull oharastream/manager:0.8.0-SNAPSHOT 

把 Docker Image pull 下來之後，就會先啟動 Ohara configurator 服務的 container，指令如下：

$ docker run --rm -p 12345:12345 -d oharastream/configurator:0.8.0-SNAPSHOT --hostname 192.168.56.103 --port 12345 

以上的指令主要是使用 SSH 的 mode 來啟動 Ohara configurator 服務的 container，--hostname 主要是指定啟動 configurator 服務的 container 主機的 IP 或是 hostname，--port 指定了啟動 configurtor 服務的 port number。

啟動完 configurator 的服務之後就可以來啟動 Ohara manager 的部份，指令如下：

$ docker run --rm -d -p 5050:5050 oharastream/manager:0.8.0-SNAPSHOT --port 5050 --configurator http://192.168.56.103:12345/v0 

啟動了 Ohara configurator 和 manager 的服務之後，就可以開始使用 Ohara manager 的 Web UI 來進行部署 RandomNumberSourceConnector 的部份，步驟如下：

1.使用 gralde 把 RandomNumberSourceConnector 的程式打包成 jar 檔，指令如下：

$ gradle clean build -x test 

執行完以上的指令之後，jar 檔會產生在 build/libs 的資料夾底下，檔案名稱為 ohara-connector-demo.jar

2.進入到 ohara 的 web UI 裡，建立 Node 完成之後的畫面如下：

3.建立 Workspace，畫面如下：

在建立 Workspace 時，會先按下 NEW PLUGIN 的按鈕之後，選擇在第1步 build 好的 ohara-connector-demo.jar 檔，之後在打勾，就可以按下 ADD 建立 Workspace，建立完成的 Workspace 畫面如下：

4.當 Workspace 建立完成之後就可以建立 topic，建立完成的 topic 畫面如下：

5. Workspace 設定完成之後，就可以到 Pipeline 來建立 RandomNumberSourceConnector 的部份，畫面如下：
   

在上面的 connector 列表就會看到自訂義的 RandomNumberSourceConnector 載入到 Source Connector 列表了。後面版本的 unknown 代表在實作 connector 少實作了以下的方法：

override protected def _version: ConnectorVersion = ConnectorVersion.DEFAULT 

以上的方法實作在 RandomNumberSourceConnector.scala 的 class 裡就不會看到 unknown 的訊息了。

6. Pipeline 建立完成的畫面如下：
   

以上 Pipeline Graph 主要的目的是先亂數產生資料寫入到 topic 之後，會透過 Console Sink Connector 程式把資料，印到 Worker 服務的 log 裡。

7. 執行 Pipeline 的畫面如下：
   

從 Pipeline 的執行畫面可以看到 Source Connector 會產生資料放在 topic 裡，然後 Sink Consumer 會去消費資料。

8. 使用以下的指令查看資料：
   

9. 資料寫入到 log 的畫面如下：
   

今天已經把自已實作的 connector jar 檔，透過 ohara manager 的 WebUI 部署到 Worker 的 cluster 上了，並且執行 pipeline，在操作上非常的簡單，可以減少部署 connector 的複雜度，讓我們更專注在於資料處理的部份。