pgsql的 flinkcdc 怎么传给kafka?
我想pgsql库实时同步到另一个pgsql库 source database->flinkcdc->kafka->target
database, 这个路线可以吗?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
要实现 PostgreSQL 数据库的实时同步(source database -> Flink CDC -> Kafka -> target database
),您可以通过以下步骤完成。以下是详细的实现方案和操作步骤:
您的技术路线是可行的,具体流程如下: - Flink CDC 用于捕获 PostgreSQL 源数据库的变更数据(CDC,Change Data Capture)。 - 将捕获的数据通过 Flink 写入 Kafka。 - 使用 Flink 或其他工具从 Kafka 中读取数据,并写入目标 PostgreSQL 数据库。
此方案适用于需要解耦数据流、支持高吞吐量和实时处理的场景。
在开始之前,请确保满足以下条件: 1. PostgreSQL 源数据库配置: - 开启逻辑复制功能(wal_level=logical
)。 - 创建逻辑复制槽(Logical Replication Slot),例如使用 wal2json
插件: sql SELECT 'init' FROM pg_create_logical_replication_slot('test_slot', 'wal2json');
- 确保源数据库表有主键,否则 Flink CDC 无法正确捕获变更数据。
Kafka 配置:
Flink 配置:
目标 PostgreSQL 数据库:
postgresql.conf
,启用逻辑复制:
wal_level = logical
SELECT 'init' FROM pg_create_logical_replication_slot('test_slot', 'wal2json');
在 Kafka 中创建一个 Topic,用于存储从 PostgreSQL 捕获的变更数据。例如:
kafka-topics.sh --create --topic pg_cdc_topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 3 --replication-factor 1
在 Flink 中创建一张表,用于捕获 PostgreSQL 的变更数据:
CREATE TABLE PostgresSourceTable (
`id` BIGINT,
`name` STRING,
`age` INT,
`primary_key` BIGINT,
`event_time` TIMESTAMP(3) METADATA FROM 'value.source.timestamp' VIRTUAL,
`shard` BIGINT METADATA FROM 'partition' VIRTUAL,
`meta_offset` BIGINT METADATA FROM 'offset' VIRTUAL,
PRIMARY KEY (`primary_key`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'postgres-cdc',
'hostname' = 'source-db-host',
'port' = '5432',
'username' = 'your-username',
'password' = 'your-password',
'database-name' = 'source_db',
'schema-name' = 'public',
'table-name' = 'your_table',
'slot.name' = 'test_slot'
);
将捕获的数据写入 Kafka:
CREATE TABLE KafkaSinkTable (
`id` BIGINT,
`name` STRING,
`age` INT,
`primary_key` BIGINT,
`event_time` TIMESTAMP(3),
`shard` BIGINT,
`meta_offset` BIGINT
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'pg_cdc_topic',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format' = 'json'
);
INSERT INTO KafkaSinkTable SELECT * FROM PostgresSourceTable;
在 Flink 中创建一张表,用于读取 Kafka 数据:
CREATE TABLE KafkaSourceTable (
`id` BIGINT,
`name` STRING,
`age` INT,
`primary_key` BIGINT,
`event_time` TIMESTAMP(3),
`shard` BIGINT,
`meta_offset` BIGINT
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'pg_cdc_topic',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'format' = 'json',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset'
);
在目标 PostgreSQL 数据库中创建目标表:
CREATE TABLE TargetTable (
id BIGINT,
name VARCHAR(255),
age INT,
primary_key BIGINT PRIMARY KEY
);
将 Kafka 数据写入目标 PostgreSQL 数据库:
CREATE TABLE PostgresTargetTable (
`id` BIGINT,
`name` STRING,
`age` INT,
`primary_key` BIGINT,
PRIMARY KEY (`primary_key`) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:postgresql://target-db-host:5432/target_db',
'table-name' = 'TargetTable',
'username' = 'your-username',
'password' = 'your-password'
);
INSERT INTO PostgresTargetTable SELECT * FROM KafkaSourceTable;
通过上述步骤,您可以实现 PostgreSQL 数据库的实时同步(source database -> Flink CDC -> Kafka -> target database
)。此方案利用了 Flink CDC 的高效数据捕获能力、Kafka 的高吞吐量消息队列特性以及 Flink 的灵活数据处理能力,适合需要实时数据同步的场景。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。