LakeSoul CDC表格式详解：实现低延迟数据变更捕获

LakeSoul CDC表格式详解：实现低延迟数据变更捕获

LakeSoul lakesoul-io/LakeSoul: 是一个基于区块链和人工智能技术的去中心化社交平台。适合对区块链技术和人工智能有兴趣的人，特别是想探索这些技术在社交场景下应用的人。特点是采用了区块链技术保障用户隐私和数据安全，同时结合人工智能技术实现智能匹配和推荐功能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LakeSoul

什么是CDC表格式

CDC（Change Data Capture，变更数据捕获）是数据湖架构中重要的数据来源。LakeSoul的CDC表格式设计目标是将在线OLTP数据库的变更以极低延迟（通常只需几分钟）同步到数据湖中，使下游分析应用能够实时获取最新结果，而无需依赖传统的T+1数据库全量导出方式。与普通表相比，CDC表格式增加了对删除操作的支持。

CDC表格式工作原理

LakeSoul通过一个额外的变更操作列（列名可配置）来建模CDC数据。这个列应为字符串类型，包含三种值之一：

• insert：表示新增记录
• update：表示更新记录
• delete：表示删除记录

在数据读取时，LakeSoul会根据这个标记自动处理变更：

• 批处理读取时：保留最新的insert和update数据，自动过滤delete记录
• 流式增量读取时：保留所有变更标记（包括delete），在Flink中这些标记会自动转换为RowData对象的RowKind字段

创建CDC表

在Spark中创建CDC表

使用Scala API

import com.dmetasoul.lakesoul.tables.LakeSoulTable
LakeSoulTable.createTable(data, path)
  .shortTableName("cdc_ingestion")
  .hashPartitions("id")
  .hashBucketNum(2)
  .rangePartitions("rangeid")
  .tableProperty("lakesoul_cdc_change_column" -> "change_type")
  .create()

使用SQL

CREATE TABLE table_name (id string, date string, change_type string) USING lakesoul
  PARTITIONED BY (date)
  LOCATION 's3://lakesoul-bucket/table_path'
  TBLPROPERTIES(
    'lakesoul_cdc_change_column'='change_type',
    'hashPartitions'='id',
    'hashBucketNum'='2'
  );

重要说明：

1. CDC表必须定义主键，且应与源OLTP表的主键保持一致
2. 通过lakesoul_cdc_change_column属性指定变更标记列
3. 建议合理设置hash分区和范围分区以提高查询效率

在Flink中创建CDC表

Flink环境下创建CDC表需要配置相应的连接器参数，确保变更标记列能正确映射到Flink的RowKind类型。具体配置方法可参考Flink连接器文档。

CDC表增量读取

LakeSoul采用主键分片模式处理增量更新，写入时增量数据不需要与存量数据合并。对于CDC表，增量数据就是原始CDC流的内容。

Spark流式读取

从2.2.0版本开始，Spark支持CDC表的增量流式读取，可以完整保留CDC操作标记。

Flink流式读取

从2.3.0版本开始，Flink Table Source支持：

1. 完整的变更日志流语义
2. 增量读取和写入
3. 自动将CDC标记转换为Flink RowKind

最佳实践建议

1. 变更标记列命名：建议使用有明确业务含义的列名，如op_type、change_flag等

2. 主键设计：

   • 确保与源数据库主键一致
   • 复合主键情况下，所有主键字段都需包含在表中

3. 性能优化：

   • 根据数据量和查询模式合理设置hashBucketNum
   • 频繁查询的字段可设置为range分区字段

4. 数据一致性：

   • 确保CDC源数据的有序性
   • 考虑设置合理的watermark处理延迟数据

5. 监控与告警：

   • 监控CDC同步延迟
   • 设置变更记录异常检测机制

典型应用场景

1. 实时数仓：将业务数据库变更实时同步到数据湖，构建实时分析能力

2. 数据同步：实现跨系统、跨地域的数据实时同步

3. 审计追溯：保留完整的数据变更历史，满足合规要求

4. 事件驱动架构：基于数据变更触发下游处理流程

通过LakeSoul的CDC表格式，企业可以构建真正实时的数据湖架构，消除传统批处理带来的数据延迟，为实时决策提供数据支撑。

LakeSoul lakesoul-io/LakeSoul: 是一个基于区块链和人工智能技术的去中心化社交平台。适合对区块链技术和人工智能有兴趣的人，特别是想探索这些技术在社交场景下应用的人。特点是采用了区块链技术保障用户隐私和数据安全，同时结合人工智能技术实现智能匹配和推荐功能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LakeSoul