3.6. 部署 Debezium Db2 连接器


您可以使用以下任一方法部署 Debezium Db2 连接器:

重要

由于许可要求,Debebe Db2 连接器存档不包括 Debezium 连接到 Db2 数据库所需的 Db2 JDBC 驱动程序。要启用连接器访问数据库,您必须将驱动程序添加到连接器环境中。有关如何获取驱动程序的详情,请参考包含 Db2 JDBC 驱动程序

3.6.1. 获取 Db2 JDBC 驱动程序

由于许可证的要求,Debezium 连接到一个 Db2 数据库所需的 Db2 JDBC 驱动程序文件没有包括在 Debezium Db2 连接器存档中。驱动程序可从 Maven Central 下载。根据您使用的部署方法,您可以通过向 Kafka Connect 自定义资源或您用来构建连接器镜像的 Dockerfile 来检索驱动程序。

3.6.2. 使用 AMQ Streams 部署 Db2 连接器

从 Debezium 1.7 开始,部署 Debezium 连接器的首选方法是使用 AMQ Streams 来构建包含连接器插件的 Kafka Connect 容器镜像。

在部署过程中,您可以创建并使用以下自定义资源(CR):

  • 定义 Kafka Connect 实例的 KafkaConnect CR,并包含有关镜像中需要包含连接器工件的信息。
  • 提供连接器用来访问源数据库的信息的 KafkaConnector CR。在 AMQ Streams 启动 Kafka Connect pod 后,您可以通过应用 KafkaConnector CR 来启动连接器。

在 Kafka Connect 镜像的构建规格中,您可以指定可用于部署的连接器。对于每个连接器插件,您还可以指定您的部署可以使用的其他组件。例如,您可以添加 Service Registry 工件或 Debezium 脚本组件。当 AMQ Streams 构建 Kafka Connect 镜像时,它会下载指定的工件,并将其合并到镜像中。

KafkaConnect CR 中的 spec.build.output 参数指定存储生成的 Kafka Connect 容器镜像的位置。容器镜像可以存储在 Docker registry 中,也可以存储在 OpenShift ImageStream 中。要将镜像存储在 ImageStream 中,您必须先创建 ImageStream,然后才能部署 Kafka Connect。镜像流不会被自动创建。

注意

如果使用 KafkaConnect 资源创建集群,之后您无法使用 Kafka Connect REST API 创建或更新连接器。您仍然可以使用 REST API 来检索信息。

3.6.3. 使用 AMQ Streams 部署 Debezium Db2 连接器

使用早期版本的 AMQ Streams 时,要在 OpenShift 上部署 Debezium 连接器,首先需要为连接器构建 Kafka Connect 镜像。在 OpenShift 上部署连接器的当前首选的方法是使用 AMQ Streams 中的构建配置来自动构建 Kafka Connect 容器镜像,其中包含您要使用的 Debezium 连接器插件。

在构建过程中,AMQ Streams Operator 会将 KafkaConnect 自定义资源中的输入参数(包括 Debezium 连接器定义)转换为 Kafka Connect 容器镜像。构建从 Red Hat Maven 存储库或其他配置的 HTTP 服务器下载必要的工件。

新创建的容器被推送到 .spec.build.output 中指定的容器 registry,用于部署 Kafka Connect 集群。AMQ Streams 构建 Kafka Connect 镜像后,您可以创建 KafkaConnector 自定义资源来启动构建中包含的连接器。

先决条件

  • 您可以访问安装了集群 Operator 的 OpenShift 集群。
  • AMQ Streams Operator 正在运行。
  • 部署 Apache Kafka 集群,如在 OpenShift 中部署和升级 AMQ Streams 所述。
  • Kafka Connect 部署在 AMQ Streams 上
  • 您有一个 Red Hat Integration 许可证。
  • 已安装 OpenShift oc CLI 客户端,或者您可以访问 OpenShift Container Platform Web 控制台。
  • 根据您要存储 Kafka Connect 构建镜像的方式,您需要 registry 权限或您必须创建 ImageStream 资源:

    要将构建镜像存储在镜像 registry 中,如 Red Hat Quay.io 或 Docker Hub
    • 在 registry 中创建和管理镜像的帐户和权限。
    将构建镜像存储为原生 OpenShift ImageStream

流程

  1. 登录 OpenShift 集群。
  2. 为连接器创建 Debezium KafkaConnect 自定义资源(CR),或修改现有的资源。例如,创建一个名为 dbz-connect.yamlKafkaConnect CR,用于指定 metadata.annotationsspec.build 属性。以下示例显示了来自 dbz-connect.yaml 文件的摘录,该文件描述了 KafkaConnect 自定义资源。

    例 3.1. dbz-connect.yaml 文件,该文件定义包含 Debezium 连接器的 KafkaConnect 自定义资源

    在以下示例中,自定义资源被配置为下载以下工件:

    • Debezium Db2 连接器存档。
    • Service Registry 归档。Service Registry 是一个可选组件。只有在打算在连接器中使用 Avro 序列化时,才添加 Service Registry 组件。
    • Debezium 脚本 SMT 归档以及您要与 Debezium 连接器一起使用的相关语言依赖项。SMT 归档和语言依赖项是可选组件。只有在打算使用 Debezium 是 基于内容的路由 SMT 或 过滤 SMT 时,才添加这些组件。
    • Db2 JDBC 驱动程序需要连接到 Db2 数据库,但不包含在连接器存档中。
    apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
    kind: KafkaConnect
    metadata:
      name: debezium-kafka-connect-cluster
      annotations:
        strimzi.io/use-connector-resources: "true" 1
    spec:
      version: 3.3.1
      build: 2
        output: 3
          type: imagestream  4
          image: debezium-streams-connect:latest
        plugins: 5
          - name: debezium-connector-db2
            artifacts:
              - type: zip 6
                url: https://maven.repository.redhat.com/ga/io/debezium/debezium-connector-db2/2.1.4.Final-redhat-00001/debezium-connector-db2-2.1.4.Final-redhat-00001-plugin.zip  7
              - type: zip
                url: https://maven.repository.redhat.com/ga/io/apicurio/apicurio-registry-distro-connect-converter/2.3.0.Final-redhat-<build-number>/apicurio-registry-distro-connect-converter-2.3.0.Final-redhat-<build-number>.zip  8
              - type: zip
                url: https://maven.repository.redhat.com/ga/io/debezium/debezium-scripting/2.1.4.Final-redhat-00001/debezium-scripting-2.1.4.Final-redhat-00001.zip 9
              - type: jar
                url: https://repo1.maven.org/maven2/org/codehaus/groovy/groovy/3.0.11/groovy-3.0.11.jar  10
              - type: jar
                url: https://repo1.maven.org/maven2/org/codehaus/groovy/groovy-jsr223/3.0.11/groovy-jsr223-3.0.11.jar
              - type: jar
                url: https://repo1.maven.org/maven2/org/codehaus/groovy/groovy-json3.0.11/groovy-json-3.0.11.jar
              - type: jar          11
                url: https://repo1.maven.org/maven2/com/ibm/db2/jcc/11.5.0.0/jcc-11.5.0.0.jar
    
      bootstrapServers: debezium-kafka-cluster-kafka-bootstrap:9093
    
      ...
    表 3.14. Kafka Connect 配置设置的描述
    描述

    1

    strimzi.io/use-connector-resources 注解设置为 "true",以便 Cluster Operator 使用 KafkaConnector 资源在此 Kafka Connect 集群中配置连接器。

    2

    spec.build 配置指定构建镜像的位置,并列出要在镜像中包含的插件,以及插件工件的位置。

    3

    build.output 指定存储新构建镜像的 registry。

    4

    指定镜像输出的名称和镜像名称。output.type 的有效值是 docker,可推送到容器 registry,如 Docker Hub 或 Quay,或将镜像推送到内部 OpenShift ImageStream 的镜像流。要使用 ImageStream,必须将 ImageStream 资源部署到集群中。有关在 KafkaConnect 配置中指定 build.output 的更多信息,请参阅在 OpenShift 中配置 AMQ Streams 中的 AMQ Streams Build schema 参考

    5

    插件配置 列出了您要包含在 Kafka Connect 镜像中的所有连接器。对于列表中的每个条目,指定一个插件名称,以及有关构建连接器所需的工件的信息。另外,对于每个连接器插件,您还可以包含您要与连接器一起使用的其他组件。例如,您可以添加 Service Registry 工件或 Debezium 脚本组件。

    6

    artifacts.type 的值指定 artifacts.url 中指定的工件的文件类型。有效类型是 ziptgzjar。Debezium 连接器存档以 .zip 文件格式提供。JDBC 驱动程序文件采用 .jar 格式。type 值必须与 url 字段中引用的文件类型匹配。

    7

    artifacts.url 的值指定 HTTP 服务器的地址,如 Maven 存储库,用于存储连接器工件的文件。OpenShift 集群必须有权访问指定的服务器。

    8

    (可选)指定下载 Service Registry 组件的工件 类型和 url。包括 Service Registry 工件,只有在您希望连接器使用 Apache Avro 与 Service Registry 序列化事件键和值时,而不是使用默认的 JSON converter。

    9

    (可选)指定 Debezium 脚本 SMT 归档的工件 类型和 url,以用于 Debezium 连接器。只有在打算使用 Debezium 基于内容的路由 SMT 或 过滤 SMT 时使用脚本 SMT 时,才包含脚本 SMT,您必须部署 JSR 223 兼容脚本实施,如 groovy。

    10

    (可选)为 JSR 223 兼容脚本实现的 JAR 文件指定工件 类型和 url,这是 Debezium 脚本 SMT 所需的。

    重要

    如果您使用 AMQ Streams 将连接器插件合并到 Kafka Connect 镜像中,对于每个所需脚本语言组件,则 artifacts.url 必须指定 JAR 文件的位置,而 artifacts.type 的值还必须设置为 jar。无效的值会导致连接器在运行时失败。

    要启用使用带有脚本 SMT 的 Apache Groovy 语言,示例中的自定义资源会检索以下库的 JAR 文件:

    • groovy
    • Groovy-jsr223 (协调代理)
    • Groovy-json (用于解析 JSON 字符串的模块)

    Debezium 脚本 SMT 还支持使用 GraalVM JavaScript 的 JSR 223 实现。

    11

    指定 Maven Central 中的 Db2 JDBC 驱动程序的位置。Debezium Db2 连接器存档中没有包括所需的驱动程序。

  3. 输入以下命令将 KafkaConnect 构建规格应用到 OpenShift 集群:

    oc create -f dbz-connect.yaml

    根据自定义资源中指定的配置,Streams Operator 会准备要部署的 Kafka Connect 镜像。
    构建完成后,Operator 将镜像推送到指定的 registry 或 ImageStream,并启动 Kafka Connect 集群。您配置中列出的连接器工件在集群中可用。

  4. 创建一个 KafkaConnector 资源来定义您要部署的每个连接器的实例。
    例如,创建以下 KafkaConnector CR,并将它保存为 db2-inventory-connector.yaml

    例 3.2. 为 Debezium 连接器定义 KafkaConnector 自定义资源的 db2-inventory-connector.yaml 文件

    apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
    kind: KafkaConnector
    metadata:
      labels:
        strimzi.io/cluster: debezium-kafka-connect-cluster
      name: inventory-connector-db2 1
    spec:
      class: io.debezium.connector.db2.Db2ConnectorConnector 2
      tasksMax: 1  3
      config:  4
        schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers: debezium-kafka-cluster-kafka-bootstrap.debezium.svc.cluster.local:9092
        schema.history.internal.kafka.topic: schema-changes.inventory
        database.hostname: db2.debezium-db2.svc.cluster.local 5
        database.port: 50000   6
        database.user: debezium  7
        database.password: dbz  8
        database.dbname: mydatabase 9
        topic.prefix: inventory-connector-db2 10
        table.include.list: public.inventory  11
    
        ...
    表 3.15. 连接器配置设置的描述
    描述

    1

    使用 Kafka Connect 集群注册的连接器名称。

    2

    连接器类的名称。

    3

    可同时运行的任务数量。

    4

    连接器的配置。

    5

    主机数据库实例的地址。

    6

    数据库实例的端口号。

    7

    Debezium 用于连接到数据库的帐户名称。

    8

    Debezium 用于连接到数据库用户帐户的密码。

    9

    要从中捕获更改的数据库名称。

    10

    数据库实例或集群的主题前缀。
    指定的名称只能从字母数字字符或下划线括起。
    由于主题前缀用作从这个连接器接收更改事件的任何 Kafka 主题的前缀,所以名称必须在集群中的连接器之间唯一。
    此命名空间也用于相关的 Kafka Connect 模式的名称,如果您将连接器与 Avro 连接器集成,则对应的 Avro 模式的命名空间也用于。

    11

    连接器从中捕获更改事件的表列表。

  5. 运行以下命令来创建连接器资源:

    oc create -n <namespace> -f <kafkaConnector>.yaml

    例如,

    oc create -n debezium -f {context}-inventory-connector.yaml

    连接器注册到 Kafka Connect 集群,并开始针对 KafkaConnector CR 中的 spec.config.database.dbname 指定的数据库运行。连接器 pod 就绪后,Debezium 正在运行。

您现在已准备好 验证 Debezium Db2 部署

3.6.4. 通过从 Dockerfile 构建自定义 Kafka Connect 容器镜像来部署 Debezium Db2 连接器

要部署 Debezium Db2 连接器,您必须构建包含 Debezium 连接器存档的自定义 Kafka Connect 容器镜像,然后将此容器镜像推送到容器 registry。然后,您需要创建以下自定义资源(CR):

  • 定义 Kafka Connect 实例的 KafkaConnect CR。CR 中的 image 属性指定您创建用来运行 Debezium 连接器的容器镜像的名称。您可以将此 CR 应用到部署了 Red Hat AMQ Streams 的 OpenShift 实例。AMQ Streams 提供将 Apache Kafka 引入到 OpenShift 的 operator 和镜像。
  • 定义 Debezium Db2 连接器的 KafkaConnector CR。将此 CR 应用到应用 KafkaConnect CR 的相同 OpenShift 实例。

先决条件

  • Db2 正在运行,您完成了 设置 Db2 的步骤以用于 Debezium 连接器
  • AMQ Streams 部署在 OpenShift 上,并运行 Apache Kafka 和 Kafka Connect。如需更多信息,请参阅在 OpenShift 中部署和升级 AMQ Streams
  • podman 或 Docker 已安装。
  • Kafka Connect 服务器有权访问 Maven Central 来下载 Db2 所需的 JDBC 驱动程序。您还可以使用驱动程序的本地副本,或者从本地 Maven 存储库或其他 HTTP 服务器提供。
  • 您有在容器 registry 中创建和管理容器(如 quay.iodocker.io)的帐户和权限,您要向其添加将运行 Debezium 连接器的容器。

流程

  1. 为 Kafka Connect 创建 Debezium Db2 容器:

    1. 创建一个 Dockerfile,它使用 registry.redhat.io/amq7/amq-streams-kafka-32-rhel8:2.2.0-12 作为基础镜像。例如,在终端窗口中输入以下命令:

      cat <<EOF >debezium-container-for-db2.yaml 1
      FROM registry.redhat.io/amq7/amq-streams-kafka-32-rhel8:2.2.0-12
      USER root:root
      RUN mkdir -p /opt/kafka/plugins/debezium 2
      RUN cd /opt/kafka/plugins/debezium/ \
      && curl -O https://maven.repository.redhat.com/ga/io/debezium/debezium-connector-db2/2.1.4.Final-redhat-00001/debezium-connector-db2-2.1.4.Final-redhat-00001-plugin.zip \
      && unzip debezium-connector-db2-2.1.4.Final-redhat-00001-plugin.zip \
      && rm debezium-connector-db2-2.1.4.Final-redhat-00001-plugin.zip
      RUN cd /opt/kafka/plugins/debezium/ \
      && curl -O https://repo1.maven.org/maven2/com/ibm/db2/jcc/11.5.0.0/jcc-11.5.0.0.jar
      USER 1001
      EOF
      描述

      1

      您可以指定您想要的任何文件名。

      2

      指定 Kafka Connect 插件目录的路径。如果您的 Kafka Connect 插件目录位于不同的位置,请将这个路径替换为您的目录的实际路径。

      该命令在当前目录中创建一个名为 debezium-container-for-db2.yaml 的 Dockerfile。

    2. 从您在上一步中创建的 debezium-container-for-db2.yaml Docker 文件中构建容器镜像。在包含该文件的目录中,打开终端窗口并输入以下命令之一:

      podman build -t debezium-container-for-db2:latest .
      docker build -t debezium-container-for-db2:latest .

      上述命令使用名称 debezium-container-for-db2 构建容器镜像。

    3. 将自定义镜像推送到容器 registry,如 quay.io 或内部容器 registry。容器 registry 必须可供部署镜像的 OpenShift 实例使用。输入以下命令之一:

      podman push <myregistry.io>/debezium-container-for-db2:latest
      docker push <myregistry.io>/debezium-container-for-db2:latest
    4. 创建新的 Debezium Db2 KafkaConnect 自定义资源(CR)。例如,创建一个名为 dbz-connect.yamlKafkaConnect CR,用于指定 注解和 镜像 属性。以下示例显示了来自 dbz-connect.yaml 文件的摘录,该文件描述了 KafkaConnect 自定义资源。

      apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
      kind: KafkaConnect
      metadata:
        name: my-connect-cluster
        annotations:
          strimzi.io/use-connector-resources: "true" 1
      spec:
        #...
        image: debezium-container-for-db2  2
      
        ...
      描述

      1

      metadata.annotations 表示 KafkaConnector 资源用于配置在这个 Kafka Connect 集群中使用的 Cluster Operator。

      2

      spec.image 指定您为运行 Debezium 连接器而创建的镜像名称。此属性覆盖 Cluster Operator 中的 STRIMZI_DEFAULT_KAFKA_CONNECT_IMAGE 变量。

    5. 输入以下命令将 KafkaConnect CR 应用到 OpenShift Kafka Connect 环境:

      oc create -f dbz-connect.yaml

      命令添加一个 Kafka Connect 实例,用于指定您为运行 Debezium 连接器而创建的镜像名称。

  2. 创建一个 KafkaConnector 自定义资源来配置 Debezium Db2 连接器实例。

    您可以在 .yaml 文件中配置 Debezium Db2 连接器,该文件指定连接器的配置属性。连接器配置可能会指示 Debezium 为 schema 和表的子集生成事件,或者可能会设置属性,以便 Debezium 忽略敏感、太大或不需要的指定栏中的值。

    以下示例配置了 Debezium 连接器,该连接器连接到 Db2 服务器主机 192.168.99.100,端口 50000。此主机有一个名为 mydatabase 的数据库,名为 inventory 的表, inventory -connector-db2 是服务器的逻辑名称。

    Db2 inventory-connector.yaml

    apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
      kind: KafkaConnector
      metadata:
        name: inventory-connector-db2  1
        labels:
          strimzi.io/cluster: my-connect-cluster
        annotations:
          strimzi.io/use-connector-resources: 'true'
      spec:
        class: io.debezium.connector.db2.Db2Connector 2
        tasksMax: 1  3
        config:  4
          database.hostname: 192.168.99.100   5
          database.port: 50000 6
          database.user: db2inst1 7
          database.password: Password! 8
          database.dbname: mydatabase 9
          topic.prefix: inventory-connector-db2   10
          table.include.list: public.inventory   11
    
          ...

    表 3.16. 连接器配置设置的描述
    描述

    1

    在将连接器注册到 Kafka Connect 集群时,它的名称。

    2

    此 Db2 连接器类的名称。

    3

    任何时候只能有一个任务。

    4

    连接器的配置。

    5

    数据库主机,它是 Db2 实例的地址。

    6

    Db2 实例的端口号。

    7

    Db2 用户的名称。

    8

    Db2 用户的密码。

    9

    要从中捕获更改的数据库名称。

    10

    Db2 实例/集群的逻辑名称,它组成一个命名空间,用于连接器写入的 Kafka 主题名称、Kafka Connect 模式的名称以及在使用 Avro Connector 时对应 Avro 模式的命名空间。

    11

    连接器仅捕获来自 public.inventory 表中的更改。

  3. 使用 Kafka Connect 创建连接器实例。例如,如果您将 KafkaConnector 资源保存到 inventory-connector.yaml 文件中,您将运行以下命令:

    oc apply -f inventory-connector.yaml

    上述命令注册 inventory-connector,连接器开始针对 KafkaConnector CR 中定义的 mydatabase 数据库运行。

有关您可以为 Debezium Db2 连接器设置的配置属性的完整列表,请参阅 Db2 连接器属性

结果

连接器启动后,它会对连接器配置为捕获更改的 Db2 数据库表 执行一致的快照。然后,连接器开始为行级操作生成数据更改事件,并将事件记录流传输到 Kafka 主题。

3.6.5. 验证 Debezium Db2 连接器正在运行

如果连接器正确启动且没有错误,它会为每个连接器配置为捕获的表创建一个主题。下游应用程序可以订阅这些主题以检索源数据库中发生的信息事件。

要验证连接器是否正在运行,您可以从 OpenShift Container Platform Web 控制台或 OpenShift CLI 工具(oc)执行以下操作:

  • 验证连接器状态。
  • 验证连接器是否生成主题。
  • 验证主题是否填充了每个表初始快照过程中生成的读操作("op":"r")的事件。

先决条件

  • Debezium 连接器部署到 OpenShift 上的 AMQ Streams。
  • 已安装 OpenShift oc CLI 客户端。
  • 访问 OpenShift Container Platform web 控制台。

流程

  1. 使用以下方法之一检查 KafkaConnector 资源的状态:

    • 在 OpenShift Container Platform Web 控制台中:

      1. 导航到 Home Search
      2. Search 页面中,点 Resources 以打开 Select Resource 复选框,然后键入 KafkaConnector
      3. KafkaConnectors 列表中,点您要检查的连接器的名称,如 inventory-connector-db2
      4. Conditions 部分中,验证 TypeStatus 列中的值是否已设置为 ReadyTrue
    • 在一个终端窗口中:

      1. 使用以下命令:

        oc describe KafkaConnector <connector-name> -n <project>

        例如,

        oc describe KafkaConnector inventory-connector-db2 -n debezium

        该命令返回类似以下输出的状态信息:

        例 3.3. KafkaConnector 资源状态

        Name:         inventory-connector-db2
        Namespace:    debezium
        Labels:       strimzi.io/cluster=debezium-kafka-connect-cluster
        Annotations:  <none>
        API Version:  kafka.strimzi.io/v1beta2
        Kind:         KafkaConnector
        
        ...
        
        Status:
          Conditions:
            Last Transition Time:  2021-12-08T17:41:34.897153Z
            Status:                True
            Type:                  Ready
          Connector Status:
            Connector:
              State:      RUNNING
              worker_id:  10.131.1.124:8083
            Name:         inventory-connector-db2
            Tasks:
              Id:               0
              State:            RUNNING
              worker_id:        10.131.1.124:8083
            Type:               source
          Observed Generation:  1
          Tasks Max:            1
          Topics:
            inventory-connector-db2.inventory
            inventory-connector-db2.inventory.addresses
            inventory-connector-db2.inventory.customers
            inventory-connector-db2.inventory.geom
            inventory-connector-db2.inventory.orders
            inventory-connector-db2.inventory.products
            inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand
        Events:  <none>
  2. 验证连接器是否已创建 Kafka 主题:

    • 通过 OpenShift Container Platform Web 控制台。

      1. 导航到 Home Search
      2. Search 页面中,点 Resources 打开 Select Resource 复选框,然后键入 KafkaTopic
      3. KafkaTopics 列表中,点您要检查的主题的名称,例如 inventory-connector-db2.inventory.orders--ac5e98ac6a5d91e04d8ec0dc9078a1ece439081d
      4. Conditions 部分中,验证 TypeStatus 列中的值是否已设置为 ReadyTrue
    • 在一个终端窗口中:

      1. 使用以下命令:

        oc get kafkatopics

        该命令返回类似以下输出的状态信息:

        例 3.4. KafkaTopic 资源状态

        NAME                                                                    CLUSTER               PARTITIONS   REPLICATION FACTOR   READY
        connect-cluster-configs                                                 debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        connect-cluster-offsets                                                 debezium-kafka-cluster   25           1                    True
        connect-cluster-status                                                  debezium-kafka-cluster   5            1                    True
        consumer-offsets---84e7a678d08f4bd226872e5cdd4eb527fadc1c6a             debezium-kafka-cluster   50           1                    True
        inventory-connector-db2--a96f69b23d6118ff415f772679da623fbbb99421                               debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.addresses---1b6beaf7b2eb57d177d92be90ca2b210c9a56480          debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.customers---9931e04ec92ecc0924f4406af3fdace7545c483b          debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.geom---9f7e136091f071bf49ca59bf99e86c713ee58dd5               debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.orders---ac5e98ac6a5d91e04d8ec0dc9078a1ece439081d             debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.products---df0746db116844cee2297fab611c21b56f82dcef           debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand---8649e0f17ffcc9212e266e31a7aeea4585e5c6b5   debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        schema-changes.inventory                                                debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        strimzi-store-topic---effb8e3e057afce1ecf67c3f5d8e4e3ff177fc55          debezium-kafka-cluster   1            1                    True
        strimzi-topic-operator-kstreams-topic-store-changelog---b75e702040b99be8a9263134de3507fc0cc4017b  debezium-kafka-cluster  1   1    True
  3. 检查主题内容。

    • 在终端窗口中输入以下命令:
    oc exec -n <project>  -it <kafka-cluster> -- /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    >     --bootstrap-server localhost:9092 \
    >     --from-beginning \
    >     --property print.key=true \
    >     --topic=<topic-name>

    例如,

    oc exec -n debezium  -it debezium-kafka-cluster-kafka-0 -- /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh \
    >     --bootstrap-server localhost:9092 \
    >     --from-beginning \
    >     --property print.key=true \
    >     --topic=inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand

    指定主题名称的格式与 oc describe 命令的格式在第 1 步中返回,例如 inventory-connector-db2.inventory.addresses

    对于主题中的每个事件,命令会返回类似以下输出的信息:

    例 3.5. Debezium 更改事件的内容

    {"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"product_id"}],"optional":false,"name":"inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand.Key"},"payload":{"product_id":101}} {"schema":{"type":"struct","fields":[{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"product_id"},{"type":"int32","optional":false,"field":"quantity"}],"optional":true,"name":"inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand.Value","field":"before"},{"type":"struct","fields":[{"type":"int32","optional":false,"field":"product_id"},{"type":"int32","optional":false,"field":"quantity"}],"optional":true,"name":"inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand.Value","field":"after"},{"type":"struct","fields":[{"type":"string","optional":false,"field":"version"},{"type":"string","optional":false,"field":"connector"},{"type":"string","optional":false,"field":"name"},{"type":"int64","optional":false,"field":"ts_ms"},{"type":"string","optional":true,"name":"io.debezium.data.Enum","version":1,"parameters":{"allowed":"true,last,false"},"default":"false","field":"snapshot"},{"type":"string","optional":false,"field":"db"},{"type":"string","optional":true,"field":"sequence"},{"type":"string","optional":true,"field":"table"},{"type":"int64","optional":false,"field":"server_id"},{"type":"string","optional":true,"field":"gtid"},{"type":"string","optional":false,"field":"file"},{"type":"int64","optional":false,"field":"pos"},{"type":"int32","optional":false,"field":"row"},{"type":"int64","optional":true,"field":"thread"},{"type":"string","optional":true,"field":"query"}],"optional":false,"name":"io.debezium.connector.db2.Source","field":"source"},{"type":"string","optional":false,"field":"op"},{"type":"int64","optional":true,"field":"ts_ms"},{"type":"struct","fields":[{"type":"string","optional":false,"field":"id"},{"type":"int64","optional":false,"field":"total_order"},{"type":"int64","optional":false,"field":"data_collection_order"}],"optional":true,"field":"transaction"}],"optional":false,"name":"inventory-connector-db2.inventory.products_on_hand.Envelope"},"payload":{"before":null,"after":{"product_id":101,"quantity":3},"source":{"version":"2.1.4.Final-redhat-00001","connector":"db2","name":"inventory-connector-db2","ts_ms":1638985247805,"snapshot":"true","db":"inventory","sequence":null,"table":"products_on_hand","server_id":0,"gtid":null,"file":"db2-bin.000003","pos":156,"row":0,"thread":null,"query":null},"op":"r","ts_ms":1638985247805,"transaction":null}}

    在上例中,有效负载 值显示连接器快照从表 inventory.products_on_hand 中生成一个读取("op" ="r")事件。product_id 记录的 "before" 状态为 null,这表示记录没有之前的值。"after" 状态对于 product_id101 的项目的 quantity 显示为 3

3.6.6. Debezium Db2 连接器配置属性的描述

Debezium Db2 连接器有许多配置属性,您可以使用它们来实现应用程序的正确连接器行为。许多属性具有默认值。有关属性的信息按如下方式进行组织:

所需的 Debezium Db2 连接器配置属性

除非默认值可用 否则需要以下配置属性。

属性默认描述

name

没有默认值

连接器的唯一名称。尝试再次使用相同的名称注册将失败。所有 Kafka Connect 连接器都需要此属性。

connector.class

没有默认值

连接器的 Java 类的名称。对于 Db2 连接器,始终使用 io.debezium.connector.db2.Db2Connector 的值。

tasks.max

1

应该为此连接器创建的最大任务数量。Db2 连接器始终使用单个任务,因此不要使用这个值,因此始终可以接受默认值。

database.hostname

没有默认值

Db2 数据库服务器的 IP 地址或主机名。

database.port

50000

Db2 数据库服务器的整数端口号。

database.user

没有默认值

用于连接到 Db2 数据库服务器的 Db2 数据库用户的名称。

database.password

没有默认值

连接到 Db2 数据库服务器时要使用的密码。

database.dbname

没有默认值

从中流传输更改的 Db2 数据库的名称

topic.prefix

没有默认值

为特定的 Db2 数据库服务器提供命名空间前缀,用于托管 Debezium 正在捕获更改的数据库。主题前缀名称中只能使用字母数字字符、连字符、句点和下划线。主题前缀应该在所有其他连接器中唯一,因为此主题前缀用于接收这个连接器记录的所有 Kafka 主题。

警告

不要更改此属性的值。如果您更改了 name 值,重启后,而不是继续向原始主题发出事件,连接器会将后续事件发送到名称基于新值的主题。连接器也无法恢复其数据库架构历史记录主题。

table.include.list

没有默认值

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与您希望连接器捕获的表的完全限定表标识符匹配。当设置此属性时,连接器只从指定的表中捕获更改。每个标识符的格式都是 schemaNametableName。默认情况下,连接器捕获每个非系统表中的更改。

要匹配表的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与表的全名称字符串匹配,它与表名称中可能存在的子字符串不匹配。
如果您在配置中包含此属性,不要设置 table.exclude.list 属性。

table.exclude.list

没有默认值

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与您不想连接器捕获的表的完全限定表标识符匹配。连接器捕获未包含在 exclude 列表中的每个非系统表中的更改。每个标识符的格式都是 schemaNametableName

要匹配表的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与表的全名称字符串匹配,它与表名称中可能存在的子字符串不匹配。
如果您在配置中包含此属性,不要设置 table.include.list 属性。

column.include.list

空字符串

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与更改事件记录值中包含的列的完全限定名称匹配。列的完全限定域名格式为 schemaNametableName.columnName

要匹配列的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配,它与列名称中可能存在的子字符串不匹配。如果您在配置中包含此属性,不要设置 column.exclude.list 属性。

column.exclude.list

空字符串

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与列的完全限定名称匹配,以便从更改事件值中排除。列的完全限定域名格式为 schemaNametableName.columnName

要匹配列的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配,它与列名称中可能存在的子字符串不匹配。事件键中始终包含主键列,即使它们不包括在值中。如果您在配置中包含此属性,请不要设置 column.include.list 属性。

column.mask.hash.hashAlgorithm.with.salt.salt

不适用

一个可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与基于字符的列的完全限定名称匹配。列的完全限定域名格式为 schemaNametableName.columnName
要匹配 column Debezium 的名称,请应用您指定为 正则表达式的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配;表达式不匹配列名称中可能存在的子字符串。在生成的更改事件记录中,指定列的值替换为 pseudonyms。

一个 pseudonym,它包括了通过应用指定的 hashAlgorithmsalt 的结果的哈希值。根据使用的 hash 功能,会维护引用完整性,而列值则替换为伪nyms。支持的哈希功能在 Java Cryptography 架构标准算法名称文档中的 MessageDigest 部分 进行了描述。

在以下示例中,CzQMA0cB5K 是一个随机选择的 salt。

column.mask.hash.SHA-256.with.salt.CzQMA0cB5K = inventory.orders.customerName, inventory.shipment.customerName

如有必要,伪的nym 会自动缩短到列的长度。连接器配置可以包含多个指定不同哈希算法和 salt 的属性。

根据使用的 hashAlgorithm、选择 salt 以及实际数据集,生成的数据集可能无法完全屏蔽。

time.precision.mode

适应性

时间、日期和时间戳可以通过不同类型的精度

,捕获数据库中的时间和时间戳值,如使用毫秒、微秒或纳秒的精度值来基于数据库列的类型。

连接 总是通过使用 Kafka Connect 的内置表示表示时间和时间戳值来代表 时间 和时间戳值, date、和 Timestamp,无论数据库列的精度是什么,都使用 millisecond 精度。如需更多信息,请参阅 临时类型

tombstones.on.delete

true

控制 删除 事件是否随后是 tombstone 事件。

true - 删除操作由 delete 事件和后续 tombstone 事件表示。

false - 仅发出 delete 事件。

删除源记录后,发出 tombstone 事件(默认行为)后,如果为主题启用了 日志压缩,则 Kafka 可以完全删除与已删除行键相关的所有事件。

include.schema.changes

true

指定连接器是否应该将数据库模式中的更改发布到与数据库服务器 ID 的名称相同的 Kafka 主题的布尔值。每个架构更改都会使用一个键进行记录,其中包含数据库名称和一个 JSON 结构,用于描述 schema 更新。这独立于连接器内部记录数据库架构历史记录。

column.truncate.to.length.chars

不适用

一个可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与基于字符的列的完全限定名称匹配。如果您要在一组列中超过属性名称中指定的字符数时,设置此属性。length 设置为正整数值,例如 column.truncate.to.20.chars

列的完全限定域名会观察以下格式: schemaName.tableName.columnName。要匹配列的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配;表达式不匹配列名称中可能存在的子字符串。

您可以在单个配置中指定多个长度不同的属性。

column.mask.with.length.chars

不适用

一个可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与基于字符的列的完全限定名称匹配。如果您希望连接器屏蔽一组列的值,例如,如果它们包含敏感数据,则设置此属性。将 length 设置为正整数,将指定列中的数据替换为属性名称中 长度 指定的星号(DSL)字符数。length 设为 0 ( 零)将指定列中的数据替换为空字符串。

列的完全限定域名会观察以下格式: schemaName.tableName.columnName
要匹配列的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配;表达式不匹配列名称中可能存在的子字符串。

您可以在单个配置中指定多个长度不同的属性。

column.propagate.source.type

不适用

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,它与您希望连接器发送代表列元数据的完全限定名称匹配。当设置此属性时,连接器会将以下字段添加到事件记录的架构中:

  • __debezium.source.column.type
  • __debezium.source.column.length
  • __debezium.source.column.scale

这些参数分别传播列的原始类型和长度(用于变量带宽类型)。
启用连接器发送这个额外数据有助于正确调整接收器数据库中的特定数字或基于字符的列。

列的完全限定域名会观察以下格式之一: databaseName.tableName.columnName, 或 databaseName.schemaName.tableName.columnName.
要匹配列的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与列的整个名称字符串匹配;表达式不匹配列名称中可能存在的子字符串。

datatype.propagate.source.type

不适用

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,用于指定为数据库列定义的数据类型的完全限定名称。当设置此属性时,对于具有匹配数据类型的列,连接器会发出事件记录,该记录在 schema 中包含以下额外字段:

  • __debezium.source.column.type
  • __debezium.source.column.length
  • __debezium.source.column.scale

这些参数分别传播列的原始类型和长度(用于变量带宽类型)。
启用连接器发送这个额外数据有助于正确调整接收器数据库中的特定数字或基于字符的列。

列的完全限定域名会观察以下格式之一: databaseName.tableName.typeName, 或 databaseName.schemaName.tableName.typeName.
要匹配数据类型的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与数据类型的整个名称字符串匹配;表达式不匹配类型名称中可能存在的子字符串。

有关特定于 Db2 的数据类型名称的列表,请查看 Db2 数据类型映射

message.key.columns

空字符串

指定连接器用来组成自定义消息键的表达式列表,以更改它发布到指定表的 Kafka 主题的事件记录。

默认情况下,Debezium 使用表的主键列作为它发出的记录的消息键。对于缺少主密钥的表,或者指定缺少主密钥的表的密钥,您可以根据一个或多个列配置自定义消息密钥。

要为表建立自定义消息键,请列出表,后跟要用作消息键的列。每个列表条目的格式都是:

<fully-qualified_tableName > : &lt;keyColumn > ,<keyColumn>

to a table key on multiple 列名称,在列名称之间插入逗号。
每个完全限定表名称都是以下格式的正则表达式:

<schemaName>.<tableName>

属性可以列出多个表的条目。使用分号分隔列表中不同表的条目。

以下示例为表 清单设置了消息键。客户 和订购 :

清单.customers:pk1,pk2; (IANA). purchaseorders:pk3,pk4

在上例中,列 pk1pk2 被指定为表 inventory.customer 的消息键。对于任意模式中的 订购 表,列 pk3pk4 充当消息键。

schema.name.adjustment.mode

none

指定如何调整架构名称,以便与连接器使用的消息转换器兼容。可能的设置:

  • none 不适用任何调整。
  • Avro 将 Avro 类型名称中使用的字符替换为下划线。

高级连接器配置属性

以下 高级配置 属性具有在大多数情况下工作的默认值,因此很少需要在连接器配置中指定。

属性默认描述

converters

没有默认值

枚举连接器可以使用 的自定义转换器 实例的符号名称的逗号分隔列表。例如,

isbn

您必须设置 converters 属性,以便连接器使用自定义转换器。

对于您为连接器配置的每个转换器,还必须添加一个 .type 属性,它指定了实现转换器接口的类的完全限定域名。.type 属性使用以下格式:

<converterSymbolicName>.type

例如,

isbn.type: io.debezium.test.IsbnConverter

如果要进一步控制配置的转换器的行为,您可以添加一个或多个配置参数将值传递给转换器。要将任何其他配置参数与转换器关联,请将参数名称与转换器的符号链接名称添加前缀。
例如,

isbn.schema.name: io.debezium.db2.type.Isbn

snapshot.mode

Initial

指定在连接器启动

初始 时执行快照的条件 - 对于捕获模式的表,连接器会为表和表中的数据生成模式快照。这可用于填充具有数据的完整表示的 Kafka 主题。

initial_only - 获取结构和数据快照(如 initial),而是在快照完成后转换流传输更改。

schema_only - 对于捕获模式的表,连接器只获取表的模式的快照。当只有从现在进行的更改才需要发送到 Kafka 主题时,这很有用。快照完成后,连接器将继续从数据库的 redo 日志中读取更改事件。

snapshot.isolation.mode

repeatable_read

在快照中,控制事务隔离级别以及连接器锁定处于捕获模式的表的时长。可能的值有:

read_uncommitted - 不要阻止其他事务在初始快照期间更新表行。这个模式没有数据一致性保证,一些数据可能会丢失或损坏。

read_committed - 不阻止其他事务在初始快照期间更新表行。新记录可以在初始快照中显示两次:一次显示在流阶段。但是,对于数据镜像,这种一致性级别是适合数据镜像。

repeat_read - Prevents other transaction from update table rows during a initial snapshot.新记录可以在初始快照中显示两次:一次显示在流阶段。但是,对于数据镜像,这种一致性级别是适合的。

exclusive - 使用可重复的读取隔离级别,但对要读取的所有表采用专用锁定。这个模式可防止其他事务在初始快照期间更新表行。只有 exclusive 模式可以保持全一致性;初始快照和流的日志组成线性历史记录。

event.processing.failure.handling.mode

fail

指定连接器如何处理事件处理异常。可能的值有:

失败 - 连接器会记录有问题的事件偏移,并停止处理。

警告 - 连接器记录有问题的事件偏移并继续处理下一个事件。

跳过 - 连接器跳过有问题的事件,并继续处理下一个事件。

poll.interval.ms

500

正整数值,用于指定连接器在处理批处理事件前应该等待出现新更改事件的毫秒数。默认值为 500 毫秒,或 0.5 秒。

max.batch.size

2048

正整数值,用于指定连接器进程每个批处理的最大大小。

max.queue.size

8192

正整数值,用于指定阻塞队列可以保存的最大记录数。当 Debezium 从数据库读取事件时,它会将事件放置在阻塞队列中,然后再将它们写入 Kafka。当连接器将消息写入 Kafka 或 Kafka 不可用时,阻塞队列可以提供从数据库读取更改事件的后端。当连接器定期记录偏移时,队列中保存的事件会被忽略。始终将 max.queue.size 的值设置为大于 max.batch.size 的值。

max.queue.size.in.bytes

0

较长的整数值,指定块队列的最大卷(以字节为单位)。默认情况下,不会为阻塞队列指定卷限制。要指定队列可以使用的字节数,请将此属性设置为正长值。
如果还设置了 max.queue.size,当队列的大小达到任一属性指定的限制时,写入队列会被阻断。例如,如果您设置了 max.queue.size=1000, 和 max.queue.size.in.bytes=5000,则在队列包含 1000 记录后,或者队列中记录的卷达到 5000 字节后会被阻断。

heartbeat.interval.ms

0

控制连接器将心跳信息发送到 Kafka 主题的频率。默认行为是连接器不会发送心跳信息。

心跳消息可用于监控连接器是否从数据库接收更改事件。心跳消息可能会帮助减少连接器重启时需要重新发送的更改事件数量。要发送心跳消息,请将此属性设置为正整数,这表示心跳消息之间的毫秒数。

当数据库中有多个更新被跟踪,但只有少量更新处于捕获模式的表中时,心跳消息很有用。在这种情况下,连接器会照常从数据库事务日志读取,但很少会向 Kafka 发出更改记录。这意味着连接器有几个机会将最新的偏移发送到 Kafka。发送心跳信息可让连接器向 Kafka 发送最新的偏移。

snapshot.delay.ms

没有默认值

连接器在连接器启动时应等待的时间(毫秒)。如果您要在集群中启动多个连接器,此属性对于避免快照中断非常有用,这可能会导致连接器重新平衡。

snapshot.include.collection.list

table.include.list中指定的所有表

可选的、以逗号分隔的正则表达式列表,与表的完全限定名称(<schemaName>.<tableName&gt;)匹配,以便包括在快照中。指定的项目必须在连接器的 table.include.list 属性中命名。只有在连接器的 snapshot.mode 属性设置为除 never 以外的值时,此属性才会生效。
此属性不会影响增量快照的行为。

要匹配表的名称,Debebe 应用您指定的正则表达式。也就是说,指定的表达式与表的整个名称字符串匹配,它与表名称中可能存在的子字符串不匹配。

snapshot.fetch.size

2000

在快照中,连接器以行批处理形式读取表内容。此属性指定批处理中的最大行数。

snapshot.lock.timeout.ms

10000

正整数值,用于指定在执行快照时等待获取表锁定的最长时间(以毫秒为单位)。如果连接器无法在这个间隔中获取表锁定,快照会失败。连接器如何提供快照 提供详情。其他可能的设置是:


- 当无法获得锁定时连接器会立即失败。
-1 - 连接器会等待无限状态。

snapshot.select.statement.overrides

没有默认值

指定要包含在快照中的表行。如果您希望快照仅在表中包括行的子集,请使用此属性。此属性仅影响快照。它不适用于连接器从日志中读取的事件。

属性包含一个以逗号分隔的表名称列表,格式为 < schemaName>.<tableName&gt;。例如,

"snapshot.select.statement.overrides": "inventory.products,customers.orders"

For the list 中的每个表,添加一个进一步的配置属性,用于指定连接器在进行快照时要在表上运行的 SELECT 语句。指定 SELECT 语句决定快照中包含的表行的子集。使用以下格式指定此 SELECT 语句属性的名称:

snapshot.select.statement.overrides. <schemaName> . &lt;tableName&gt;。例如,snapshot.select.statement.overrides.customers.orders

Example:

在包含 soft-delete 列 delete_flagcustomers.orders 表中,如果您希望快照只包含不是软删除的记录,请添加以下属性:

"snapshot.select.statement.overrides": "customer.orders",
"snapshot.select.statement.overrides.customer.orders": "SELECT * FROM [customers].[orders] WHERE delete_flag = 0 ORDER BY id DESC"

在生成的快照中,连接器仅包含 delete_flag = 0 的记录。

sanitize.field.names

如果连接器配置将 key.convertervalue.converter 属性设置为 Avro converter,则为 true

如果没有,则为 false

指明是否清理字段名称以遵循 Avro 命名要求

provide.transaction.metadata

false

确定连接器是否生成带有事务边界的事件,并使用事务元数据增强更改事件。如果您希望连接器进行此操作,请指定 true。详情请参阅 事务元数据

skipped.operations

t

以逗号分隔的操作类型列表,这些类型将在流期间跳过。操作包括: c 用于插入/创建,u 用于更新,d 用于删除,t 用于 truncates,none 用于不跳过任何操作。默认情况下,跳过截断的操作(由这个连接器发出)。

signal.data.collection

没有默认值

用于向连接器发送信号的数据收集的完全限定名称。https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_integration/2023.q2/html-single/debezium_user_guide/index#debezium-signaling-enabling-signaling使用以下格式指定集合名称:
<schemaName> . < tableName>

incremental.snapshot.chunk.size

1024

连接器在增量快照块期间获取并读取内存的最大行数。增加块大小可提高效率,因为快照会运行更大的快照查询。但是,较大的块大小还需要更多内存来缓冲快照数据。将块大小调整为在您的环境中提供最佳性能的值。

topic.naming.strategy

io.debezium.schema.SchemaTopicNamingStrategy

应该用来决定数据更改的主题名称、模式更改、事务、心跳事件等的 TopicNamingStrategy 类的名称,默认为 SchemaTopicNamingStrategy

topic.delimiter

.

指定主题名称的分隔符,默认为 .

topic.cache.size

10000

用于在绑定并发哈希映射中保存主题名称的大小。此缓存有助于确定与给定数据收集对应的主题名称。

topic.heartbeat.prefix

__debezium-heartbeat

控制连接器向发送心跳消息的主题名称。主题名称具有此模式:

topic.heartbeat.prefix.topic.prefix

,如果主题前缀是 fulfillment,则默认主题名称为 __debezium-heartbeat.fulfillment

topic.transaction

事务

控制连接器向发送事务元数据消息的主题名称。主题名称具有此模式:

topic.prefix.topic.transaction

,例如,如果主题前缀是 fulfillment,则默认主题名称为 fulfillment.transaction

Debezium 连接器数据库模式历史记录配置属性

Debezium 提供了一组 schema.history.internal114 属性,用于控制连接器如何与 schema 历史记录主题交互。

下表描述了用于配置 Debezium 连接器的 schema.history.internal 属性。

表 3.17. 连接器数据库模式历史记录配置属性
属性默认描述

schema.history.internal.kafka.topic

没有默认值

连接器存储数据库架构历史记录的 Kafka 主题的完整名称。

schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers

没有默认值

连接器用来建立到 Kafka 集群的初始连接的主机/端口对列表。此连接用于检索之前由连接器存储的数据库架构历史记录,并编写从源数据库读取的每个 DDL 语句。每个对都应该指向 Kafka Connect 进程使用的相同 Kafka 集群。

schema.history.internal.kafka.recovery.poll.interval.ms

100

整数值,用于指定连接器在轮询保留数据时应该等待的最大毫秒数。默认值为 100ms。

schema.history.internal.kafka.query.timeout.ms

3000

指定连接器在使用 Kafka admin 客户端获取集群信息时应等待的最大毫秒数。

schema.history.internal.kafka.create.timeout.ms

30000

指定连接器在使用 Kafka admin 客户端创建 kafka 历史记录主题时应等待的最大毫秒数。

schema.history.internal.kafka.recovery.attempts

100

连接器在连接器恢复失败前读取保留历史记录数据的次数上限。在收到数据后等待的最长时间为 recovery.attempts microseconds recovery.poll.interval.ms

schema.history.internal.skip.unparseable.ddl

false

指定连接器是否应该忽略不正确的或未知数据库语句或停止处理等布尔值,以便人可以解决这个问题。安全默认值为 false。skip 仅应谨慎使用,因为它可能会在处理 binlog 时导致数据丢失或强制使用。

schema.history.internal.store.only.captured.tables.ddl

false

指定连接器是否应该记录所有 DDL 语句的布尔值

true 仅记录那些与 Debezium 捕获更改的表相关的 DDL 语句。请小心地设置为 true,因为如果您更改了哪些表已捕获更改,则缺少数据可能会成为必要的。

安全默认值为 false

直通数据库模式历史记录属性,用于配置制作者和消费者客户端


Debezium 依赖于 Kafka producer 将模式更改写入数据库架构历史记录主题。同样,它依赖于 Kafka 使用者在连接器启动时从数据库 schema 历史记录主题中读取。您可以通过将值分配给以 schema.history.internal.consumer 前缀开头的一组直通配置属性来定义 Kafka producer消费者 客户端的配置。直通制作者和消费者数据库模式历史记录属性控制一系列行为,如这些客户端如何与 Kafka 代理安全连接,如下例所示:

schema.history.internal.producer.security.protocol=SSL
schema.history.internal.producer.ssl.keystore.location=/var/private/ssl/kafka.server.keystore.jks
schema.history.internal.producer.ssl.keystore.password=test1234
schema.history.internal.producer.ssl.truststore.location=/var/private/ssl/kafka.server.truststore.jks
schema.history.internal.producer.ssl.truststore.password=test1234
schema.history.internal.producer.ssl.key.password=test1234

schema.history.internal.consumer.security.protocol=SSL
schema.history.internal.consumer.ssl.keystore.location=/var/private/ssl/kafka.server.keystore.jks
schema.history.internal.consumer.ssl.keystore.password=test1234
schema.history.internal.consumer.ssl.truststore.location=/var/private/ssl/kafka.server.truststore.jks
schema.history.internal.consumer.ssl.truststore.password=test1234
schema.history.internal.consumer.ssl.key.password=test1234

Debezium 在将属性传递给 Kafka 客户端之前,从属性名称中分离前缀。

如需有关 Kafka producer 配置属性Kafka 使用者配置属性的更多详情,请参阅 Kafka 文档。

Debezium 连接器传递数据库驱动程序配置属性

Debezium 连接器为数据库驱动程序的透传配置提供。直通数据库属性以前缀 驱动程序 开头。例如,连接器将 driver.foobar=false 等属性传递给 JDBC URL。

数据库架构历史记录客户端的直通属性 一样,Debebe 会将属性中的前缀从属性分离,然后再将它们传递给数据库驱动程序。

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