TiDB 集成 Confluent Platform 快速上手指南
本文档介绍如何使用 TiCDC 将 TiDB 集成到 Confluent Platform。
警告:
当前该功能为实验特性,请勿在生产环境中使用。
Confluent Platform 是一个以 Apache Kafka 为核心的流数据处理平台,可以借助官方或第三方的 sink connector 将数据源连接到关系型或非关系型数据库。
你可以使用 TiCDC 组件和 Avro 协议来集成 TiDB 和 Confluent Platform。TiCDC 能将数据更改以 Confluent Platform 能识别的格式流式传输到 Kafka。下文详细介绍了集成的操作步骤。
环境准备
注意:
本教程使用 JDBC sink connector 将 TiDB 的数据同步到下游的关系型数据库中。为了简化操作,此处以 SQLite 为例。
确保 Zookeeper、Kafka 和 Schema Registry 已正确安装。推荐参照 Confluent Platform 快速入门指南部署本地测试环境。
通过以下命令确保 JDBC sink connector 已安装。返回结果中预期包含
jdbc-sink
。confluent local services connect connector list
集成步骤
将下方的配置样例保存为
jdbc-sink-connector.json
文件:{
"name": "jdbc-sink-connector",
"config": {
"connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector",
"tasks.max": "1",
"topics": "testdb_test",
"connection.url": "jdbc:sqlite:/tmp/test.db",
"connection.ds.pool.size": 5,
"table.name.format": "test",
"auto.create": true,
"auto.evolve": true
}
}
运行下方命令新建一个 JDBC sink connector 实例(假设 Kafka 监听的 IP 地址与端口是
127.0.0.1:8083
):curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @jdbc-sink-connector.json http://127.0.0.1:8083/connectors
通过以下任一方式部署 TiCDC。如果已经部署了 TiCDC,可以跳过这一步。
- 使用 TiUP 部署包含 TiCDC 组件的全新 TiDB 集群
- 使用 TiUP 在原有 TiDB 集群上新增 TiCDC 组件
使用 binary 在原有 TiDB 集群上新增 TiCDC 组件(不推荐)
在继续接下来的操作之前,请先确保 TiDB 和 TiCDC 集群处于健康状态。
运行下面的
cdc cli
命令,新建一个同步任务changefeed
:./cdc cli changefeed create --pd="http://127.0.0.1:2379" --sink-uri="kafka://127.0.0.1:9092/testdb_test?protocol=avro" --opts "registry=http://127.0.0.1:8081"
注意:
请确保 PD、Kafka 和 Schema Registry 在各自的默认端口上运行。
数据同步测试
TiDB 与 Confluent Platform 成功集成后,你可以按照以下步骤来测试数据同步功能。
在 TiDB 集群中新建
testdb
数据库:CREATE DATABASE IF NOT EXISTS testdb;
在
testdb
数据库中创建test
数据表:USE testdb;
CREATE TABLE test (
id INT PRIMARY KEY,
v TEXT
);
注意:
如果需要修改数据库名或数据表名,要相应地修改
jdbc-sink-connector.json
文件中topics
的参数值。向
test
数据表中插入数据:INSERT INTO test (id, v) values (1, 'a');
INSERT INTO test (id, v) values (2, 'b');
INSERT INTO test (id, v) values (3, 'c');
INSERT INTO test (id, v) values (4, 'd');
等待数据被同步到下游数据库中,并检查下游的数据:
sqlite3 test.db
sqlite> SELECT * from test;