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