cdc工具 postgresql_配置Kafka Connect Postgress Debezium CDC插件

作者尝试用Kafka Connect读取Postgres数据库更改,想以独立模式使用Kafka Connect API读取。寻求设置CDC Postgres Debezium连接器配置属性的帮助,给出了dbezium.properties的配置内容,还希望有人推荐带合适复制插件的Postgres服务器Docker映像。

我正在尝试使用Kafka Connect读取Postgres数据库中的更改。

我在本地系统上运行了Kafka,我想以独立模式使用Kafka Connect API来读取Postgres服务器数据库更改。

connect-standalone.sh connect-standalone.properties dbezium.properties

如果有人能帮助我设置CDC Postgres Debezium连接器的配置属性,我将不胜感激。

我按照下面的内容来构建这些属性

默认情况下,卡夫卡主题的名称采用表单

servername.schemaname.tablename,其中servername是逻辑名称

使用database.server.name指定的连接器

配置属性

下面是我为dbezium.properties所提出的。

name=cdc_demo

connector.class=io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector

tasks.max=1

plugin.name=wal2json

slot.name=debezium

slot.drop_on_stop=false

database.hostname=localhost

database.port=5432

database.user=postgress

database.password=postgress

database.dbname=test

time.precision.mode=adaptive

database.sslmode=disable

假设我创建一个pg模式名作为演示,表名作为供应商

所以我需要创建一个名为

测试.演示.供应商

所以这个插件可以将数据推送到?

还有人能推荐一个具有Postgress服务器+的Docker映像,它带有合适的复制插件,如wal2json等吗?我自己很难配置Postgres和CDC插件。

### 使用 Kafka ConnectDebezium 监控并捕获 Hive 元数据变更 Apache Hive 是 Hadoop 生态系统中用于数据仓库和查询的关键组件,其元数据通常存储在外部数据库(如 MySQL 或 PostgreSQL)中。Hive 的元数据包括表定义、分区信息、列结构等,这些信息的变更对数据湖架构中的下游处理非常重要。通过 Kafka ConnectDebezium 可以实现对 Hive 元数据的实时监控与变更捕获。 Debezium 是一个基于数据库日志的变更数据捕获(CDC工具,能够捕获数据库中的插入、更新和删除操作,并将这些变更事件流式传输到 Kafka 中[^1]。由于 Hive 的元数据通常由关系型数据库(如 MySQL)管理,因此可以通过配置 Debezium Connector 来监听该数据库的变化,从而实现对 Hive 元数据变更的捕获。 #### 1. 环境准备 - **Kafka 集群**:部署 Apache Kafka 并确保 Kafka Brokers 正常运行。 - **Kafka Connect**:安装并启动 Kafka Connect 分布式模式,支持 Debezium 插件加载[^2]。 - **Hive Metastore 数据库**:确认 Hive 使用的元数据库类型(例如 MySQL),并启用其二进制日志(binlog)功能以供 Debezium 使用。 - **Debezium Connector 插件**:下载并安装适用于 Hive 元数据库类型的 Debezium Connector(如 MySQL 或 PostgreSQL Connector)。 #### 2. 配置 Debezium Connector 以下是一个针对 MySQL 类型 Hive Metastore 的 Debezium Connector 配置示例: ```json { "name": "hive-metastore-cdc-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector", "database.hostname": "mysql-host", "database.port": "3306", "database.allowPublicKeyRetrieval": "true", "database.user": "debezium", "database.password": "dbz_password", "database.server.name": "hive-metastore-server", "database.include.list": "metastore_db", "database.server.id": "184054", "database.connection.adapter": "jdbc", "database.connection.adapter.port": "3306", "table.include.list": "TBLS, PARTITIONS, SDS, COLUMNS_V2", "snapshot.mode": "when_needed", "database.ssl.mode": "preferred", "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter", "value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter", "value.converter.schemas.enable": "false", "database.timezone": "UTC" } } ``` 上述配置中关注以下几个关键点: - `database.hostname` 和 `database.port` 指定 Hive Metastore 所使用的数据库地址。 - `database.include.list` 设置为 Hive 元数据库名称(如 metastore_db)。 - `table.include.list` 包括 Hive 元数据的关键表,如 TBLS(表定义)、PARTITIONS(分区)、SDS(存储描述)、COLUMNS_V2(列信息)等。 - `connector.class` 应根据实际数据库类型选择对应的 Debezium Connector。 #### 3. 启动 Kafka Connect 并注册 Connector 使用如下命令启动 Kafka Connect 并加载 Debezium 插件路径: ```bash bin/connect-distributed.sh \ config/connect-distributed.properties \ --plugin.path /path/to/debezium-plugins \ > /dev/null 2>&1 & ``` 然后通过 Kafka Connect REST API 注册上面定义的 Connector: ```bash curl -X POST http://connect-host:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d @hive-metastore-cdc-connector.json ``` #### 4. 处理 Kafka Topic 中的变更事件 一旦 Connector 成功注册,Debezium 将开始从 Hive Metastore 数据库中捕获变更,并将事件写入 Kafka Topic。可以使用 Kafka Consumer 工具或集成 Spark/Flink 等流处理引擎来消费这些事件,进而实现自动化的元数据同步、数据湖更新或元数据分析。 #### 5. 注意事项 - 确保 Hive Metastore 数据库支持 binlog,并且 binlog 格式为 `ROW`。 - 如果 Hive 表结构频繁变更,建议定期检查 Kafka Topic 的保留策略,避免消息堆积。 - 在生产环境中应启用 SSL 加密连接以保障安全性。 - 对于高可用部署,建议使用 Kafka Connect 分布式模式并配置多个 Worker 节点。 ---
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