有没有人试过ogg => kafka => flink-cdc （ogg-format ）呀？ o

关于您的问题，使用OGG（Oracle GoldenGate）作为数据抽取工具，将数据流式传输到Kafka，再通过Flink CDC（Change Data Capture）消费这些数据进行处理，这样的架构是可行的。OGG因其对多种数据库的良好兼容性和低侵入性（无需锁表）而被广泛应用于数据集成场景中。

实现步骤概览

1. OGG配置：

   • 配置OGG以捕获源数据库的变化数据（如INSERT、UPDATE、DELETE），并将其输出为适合流处理的格式（例如JSON或Avro），然后发送到Kafka。
   • 确保OGG配置正确识别源数据库的模式和变更事件，以及适当设置Kafka为目标端。

2. Kafka Topic配置：

   • 在Kafka一侧，创建相应的Topic来接收OGG推送的数据。根据数据格式选择合适的分区策略和副本因子以确保数据的可靠传输和负载均衡。

3. Flink CDC配置：

   • 使用Flink作业配置一个CDC源连接器来消费Kafka中的数据。这里的关键在于如何解析OGG推送到Kafka的消息格式。
     • 如果OGG输出为Avro格式，并且您希望利用Schema Registry管理schema，可以采用avro-confluent格式配置Flink的source。
     • 对于自定义的JSON或其他格式，可能需要实现自定义的DeserializationSchema来解析Kafka消息中的数据。

4. Flink作业示例配置： 假设OGG推送的是Avro格式数据至Kafka，以下是一个简化的Flink作业配置示例，用于消费这些数据：

   CREATE TABLE kafka_source (
    -- 根据实际字段映射
    field1 STRING,
    field2 INT,
    ...
    PRIMARY KEY (primaryKeyField) NOT ENFORCED  -- 定义主键，如果适用的话
   ) WITH (
    'connector' = 'kafka',                           -- 使用Kafka连接器
    'topic' = 'your_topic_name',                    -- Kafka主题名称
    'properties.bootstrap.servers' = '...',         -- Kafka服务器地址
    'format' = 'avro-confluent',                   -- 数据格式为Avro-Confluent
    'avro-confluent.url' = 'http://localhost:8082', -- Schema Registry地址
    'value.fields-include' = 'EXCEPT_KEY'           -- 只包含value部分的字段
   );
   

5. 注意事项：

   • Schema兼容性：当使用Avro时，需关注Schema Registry的管理，确保生产者（OGG）和消费者（Flink）之间的Schema兼容性。
   • 性能与资源：监控整个流程的性能，确保OGG、Kafka和Flink各组件的资源分配合理，避免成为瓶颈。
   • 错误处理：设计合理的错误处理逻辑，比如重试机制、死信队列等，以应对数据传输或处理过程中的异常情况。

结合以上步骤和注意事项，您可以构建一个从OGG到Kafka再到Flink CDC的实时数据处理链路，充分利用OGG的兼容性和Flink的实时处理能力。