Какой у вас опыт подключения внешних баз данных к Apache Kafka для загрузки данных?

Имею опыт использования Kafka Connect с коннекторами для реляционных и NoSQL баз данных.

Основные подходы:

• Source Connectors: Для извлечения данных из БД и публикации их в топики Kafka. Используются для CDC (Change Data Capture) или периодического опроса.
• Sink Connectors: Для загрузки данных из топиков Kafka во внешние БД. Используются для аналитики, кэширования или репликации.

Примеры конкретных коннекторов:

• JDBC Connector (Source/Sink): Универсальный коннектор для большинства реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle). Поддерживает различные стратегии опроса (timestamp, incrementing) и режимы записи (INSERT, UPSERT, DELETE).
• Debezium Connectors (Source): Набор специализированных CDC коннекторов для популярных БД (PostgreSQL, MySQL, MongoDB и др.). Основаны на парсинге логов транзакций, обеспечивают захват изменений в реальном времени и публикацию их в Kafka.
• MongoDB Kafka Connector (Source/Sink): Для интеграции с MongoDB, поддерживает CDC и загрузку данных.

Рабочий процесс:

1. Установка и настройка Kafka Connect кластера (standalone или distributed mode).
2. Развертывание необходимых JAR-файлов коннекторов.
3. Конфигурирование коннектора через REST API или конфигурационные файлы. Указываются параметры подключения к БД, топик(и) назначения/источника, стратегии опроса/записи, преобразования данных (Transforms).
4. Мониторинг состояния коннекторов и потоков данных.

// Пример конфигурации Source Kafka Connect коннектора для PostgreSQL с использованием JDBC
name=jdbc-source-connector
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
# Таймаут ожидания доступности Kafka Connect Workers
# connect.timeout.ms=30000

# Параметры подключения к БД
connection.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase
connection.user=myuser
connection.password=mypassword

# Таблицы для отслеживания
topic.prefix=pg-
table.whitelist=mytable,another_table

# Стратегия опроса: инкремент по колонке 'update_timestamp' для каждой таблицы
mode=timestamp
timestamp.column.name=update_timestamp

Вызовы и решения:

• Обработка схем данных: Использование Kafka Schema Registry и Avro/Protobuf для управления схемами данных, извлекаемых из БД, и их эволюцией.
• Производительность: Оптимизация запросов в Source коннекторах, настройка параллелизма в Sink коннекторах, выбор правильного режима записи.
• Надежность и отказоустойчивость: Настройка режима distributed Kafka Connect для высокой доступности, использование транзакционных Sink коннекторов (если поддерживается БД).
• Мониторинг: Интеграция с Prometheus/Grafana для отслеживания метрик коннекторов (задержка, количество записей, ошибки).
• CDC: При использовании Debezium или аналогичных решений, необходимо учитывать требования к БД (логи репликации, уровень изоляции).

Имею практический опыт настройки, эксплуатации и устранения неполадок подобной интеграции в production-среде.