Debezium系列之：使用 Strimzi 将 Kafka 和 Debezium 迁移到 Kubernetes

已于 2023-07-23 21:37:01 修改
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分类专栏： debezium 文章标签： Debezium系列 使用 Strimzi Kafka Debezium 迁移到 Kubernetes
于 2023-07-22 18:19:34 首次发布
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本文详细介绍了如何在Kubernetes集群中使用Strimzi部署和管理Apache Kafka集群，以及如何安装和配置Debezium Kafka Connect，以实现在Kubernetes上的数据库变更数据捕获。

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Debezium系列之：使用 Strimzi 将 Kafka 和 Debezium 迁移到 Kubernetes

在本文中，将探讨在生产中实现debezium与K8s的结合：

  • 在 Kubernetes 集群中安装和管理 Apache Kafka 集群。
  • 在 Kubernetes 集群中部署 Debezium Kafka Connect。

一、Kubernetes

Kubernetes 是一个开源容器编排器，本文使用 minikube 作为 Kubernetes 集群，但相同的步骤在任何其他实现中都应该有效。

启动集群

在终端窗口中执行以下命令，在具有 8GB 内存和两个 v​​CPU 的 VirtualBox 机器中启动集群：

minikube start -p strimzi --kubernetes-version='v1.22.12' --vm-driver='virtualbox'
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使用Debezium捕获Kafka主题中的数据
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在本文中，我们将学习如何使用Debezium来捕获Kafka主题中的数据，并提供相应的源代码示例。在上面的示例中，我们创建了一个基本的Kafka消费者，订阅名为"debezium_topic"的Kafka主题，并从该主题中读取消息。安装和配置Debezium后，确保它能够连接到所需的数据库，并将数据库更改事件传送到Kafka主题。在运行之前，请确保您的Kafka集群正在运行，并且Debezium已经开始捕获数据库更改事件并将其传送到"debezium_topic"主题。步骤3：运行Kafka消费者。
Debezium系列之：基于debezium采集数据到kafka，再从kafka将数据流式传输到下游数据库
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2.编辑 install/cluster-operator/060-Deployment-strimzi-cluster-operator.yaml 文件，将 Cluster Operator 将监视的所有命名空间的列表添加到 STRIMZI_NAMESPACE 环境变量中。例如，在此过程中，Cluster Operator 将监视命名空间 Watched-namespace-1、watched-namespace-2、watched-namespace-3。READY 显示已准备好/预期的副本数量。
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自动缩放和容错：Strimzi支持Kafka自动扩容和容错，可以根据负载自动增加或减少Kafka Broker数量，同时还能够自动平衡partition分布，从而提高Kafka的可靠性和可用性。操作Kafka集群：Strimzi可用于对Kafka集群进行管理和操作，包括创建和删除Kafka Topic、更改Kafka Broker配置、动态增加和减少Broker数量等。监控和告警：Strimzi内置了监控和告警功能，可以监控Kafka集群的健康状况和性能数据，提供对Kafka集群的可视化监控和警报功能。
Debezium系列之：在 Kubernetes 上部署 Debezium
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Debezium 可以轻松部署在开源容器管理平台 Kubernetes 上。该部署利用了 Strimzi 项目，该项目旨在通过自定义资源简化 Kubernetes 上 Apache Kafka 的部署。为了测试您的部署，您可以使用 minikube，它会在本地计算机上启动 Kubernetes 集群。如果您想在 minikube 上完全测试本文档中描述的 Debezium 部署，则需要在 minikube 上设置不安全的容器映像注册表。
debezium系列之：Kafka Connect
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debezium系列之：Kafka Connect Kafka Connect是一个工具，Kafka Connect为kafka和外部数据系统之间移动数据提供了一种可靠且可伸缩的实现方式。Kafka Connect可以简单快捷的将数据从Kafka中导入或
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拉去kafka，连接zookeeper。要启动kafka，需要有一个注册中心。2、启动zookeeper。4、Debezium 配置。简介：使用kafka+1、安装docker。
Kafka+Debezium+Mirror跨DC同步搭建.docx
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基于Kafka的数据同步服务搭建，内容涵盖Kafka部署，Kafka安全配置，跨DC，数据加密，认证等诸多元素
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sourceConnector.jar，将源数据导入至Kafka的topic中sinkConnector.jar，将Kafka topic中的数据导入至目标源但是Kafka并没有提供特别丰富的connector，那么Debezium就出现了。你可以把Debezium简单理解成是CDC技术的一种实现，并提供了很多数据库的sourceConnector.jar和sinkConnector.jar。
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Debezium:kafka 连接器配置
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目的：构建基于hbase的实时数仓 解决的问题：RDBMS到Hbase的数据实时采集 方法：Postgresql----->Debezium----->Kafka------>Sparkstreaming------>Phoenix 本文：本文主要是kafka连接器一些相关配置 官网参考地址...
基于 Kafka 与 Debezium 构建实时数据同步
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起源 在进行架构转型与分库分表之前，我们一直采用非常典型的单体应用架构：主服务是一个 Java WebApp，使用 Nginx 并选择 Session Sticky 分发策略做负载均衡和会话保持；背后是一个 MySQL 主实例，接了若干 Slave 做读写分离。在整个转型开始之前，我们就知道这会是一块难啃的硬骨头：我们要在全线业务飞速地扩张迭代的同时完成架构转型，因为这是实实在在的”给高速行驶的汽车换轮胎”。 为了最大限度地减少服务拆分与分库分表给业务带来的影响（不影响业务开发也是架构转型的前提），我们
使用Debezium、Kafka实现Elasticsearch数据同步
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能够监控各种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）的事务日志（如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL）。Debezium 将数据库中的数据更改事件（例如插入、更新、删除操作）转换为事件流消息，这些消息可以被发送到消息队列（通常是 Kafka）中。我们将所有pg.public.user的topic写入es中，貌似只能指定topic，不能用正则表达式，不过在使用过程中大概率只会将商品、日志等数据同步到es。
Debezium教程：使用Debezium将SQL Server数据库数据同步到Kafka集群
最新发布
05-15
<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于使用Debezium将SQL Server数据同步到Kafka集群的教程和配置指南。用户已经提供了几个相关的引用内容，我需要先仔细分析这些引用来提取有用的信息。 首先，引用[1]提到Debezium是一个CDC工具，支持多种数据库，包括SQL Server，并且需要安装对应的插件到Kettle中。这可能涉及到Debezium的基本配置步骤，但用户的问题是关于SQL Server到Kafka的同步，而引用中主要讲的是Kettle的集成，这部分可能不是直接相关，但可以确认Debezium支持SQL Server。 引用[2]讨论了Kafka的配置，包括安装Zookeeper，因为Kafka依赖它。这里可能需要用户在配置Debezium之前先设置好Kafka环境，包括Zookeeper和Kafka本身的安装。这部分信息对用户配置Kafka集群有帮助，但需要结合Debezium的具体步骤。 引用[3]的表格显示Debezium使用Kafka协议，处理延迟低于100ms，数据格式为Avro/JSON。这说明在配置时可能需要选择合适的数据格式，并注意延迟方面的优化。同时，对比其他工具，Debezium在延迟上有优势，这可能对用户选择方案有参考价值。 引用[4]提供了PostgreSQL通过Docker安装的示例，虽然用户需要的是SQL Server，但可以推测类似的步骤可能适用，比如使用Docker镜像或者特定的配置方式来设置SQL Server实例。不过需要确认Debezium对SQL Server的具体要求，比如启用CDC功能等。 接下来，我需要综合这些信息，整理出配置Debezium连接SQL Server到Kafka的步骤。首先，用户需要确保SQL Server已启用CDC，这是Debezium捕获变更的前提。然后安装并配置Zookeeper和Kafka集群，确保它们正常运行。接着，安装Debezium的SQL Server连接器，可能需要下载对应的插件或JAR文件，并将其配置到Kafka Connect中。最后，通过REST API或配置文件启动连接器，开始同步数据。 另外，用户可能遇到的问题包括SQL Server CDC的配置是否正确，Kafka集群的网络连接是否通畅，以及Debezium连接器的参数设置是否合适。需要提醒用户检查这些方面，并提供常见问题的解决方法，比如日志查看、端口开放等。 还需要参考引用中的步骤，比如引用[2]中提到的Zookeeper安装，引用[4]中的Docker示例（虽然针对PostgreSQL，但方法可能类似），以及引用[3]中的数据格式选择。同时，引用[1]中的插件安装步骤可能对Kafka Connect的配置有帮助，但需要调整到SQL Server的连接器。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解配置过程、优化性能、验证数据同步以及处理可能出现的错误。这些问题应该覆盖配置步骤、CDC启用、连接器部署、数据验证和故障排除等方面，确保用户能够全面应用Debezium进行数据同步。</think>以下是使用Debezium实现SQL Server到Kafka数据同步的配置指南： --- ### **一、前置条件准备** 1. **SQL Server配置** - 启用数据库CDC功能 ```sql USE [数据库名] EXEC sys.sp_cdc_enable_db EXEC sys.sp_cdc_entable 'schema名','表名','@capture_instance' ``` - 确保SQL Server版本支持CDC（企业版/开发版）[^1] 2. **Kafka环境部署** - 安装Zookeeper（Kafka依赖项）[^2] - 安装Kafka集群并启动服务 ```bash bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties bin/kafka-server-start.sh config/server.properties ``` 3. **Debezium连接器准备** - 下载SQL Server连接器插件： [Debezium SQL Server Connector](https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-sqlserver/) - 将插件解压至Kafka Connect的`plugins`目录 --- ### **二、核心配置步骤** 1. **配置Kafka Connect** 修改`config/connect-distributed.properties`文件： ```properties bootstrap.servers=localhost:9092 plugin.path=/path/to/debezium-connector-sqlserver ``` 2. **启动Kafka Connect** ```bash bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties ``` 3. **创建Debezium连接器** 通过REST API提交JSON配置（示例）： ```json { "name": "sqlserver-connector", "config": { "connector.class": "io.debezium.connector.sqlserver.SqlServerConnector", "database.hostname": "localhost", "database.port": "1433", "database.user": "sa", "database.password": "密码", "database.dbname": "数据库名", "database.server.name": "sqlserver01", "table.include.list": "schema名.表名", "database.history.kafka.bootstrap.servers": "localhost:9092", "database.history.kafka.topic": "dbhistory.sqlserver01" } } ``` 使用命令提交： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data @config.json http://localhost:8083/connectors ``` --- ### **三、数据验证** 1. **查看Kafka主题** ```bash bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic sqlserver01.schema名.表名 ``` 2. **检查变更数据格式** 输出应为JSON或Avro格式（根据配置），包含`before`和`after`数据变更记录[^3] --- ### **四、常见问题处理** | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | 连接器启动失败 | 检查`plugin.path`路径和JDBC驱动版本 | | 未捕获数据变更 | 确认SQL Server CDC已启用，用户权限足够 | | Kafka无数据写入 | 验证网络连通性（1433端口开放） | ---
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