Hologres实时ETL同步到Kafka

使用限制

• Kafka的版本需在0.10.2至3.6.0之间。

• Hologres的版本要求必须为2.1及以上。

• 不支持Hologres分区表的增量同步。

• 不支持Hologres表DDL变更消息同步。

• Hologres增量同步支持的数据类型包括：INTEGER、BIGINT、TEXT、CHAR(n)、VARCHAR(n)、REAL、JSON、SERIAL、OID、INT4[]、INT8[]、FLOAT8[]、BOOLEAN[]、TEXT[]、JSONB。

• 必须使用新版通用型资源组，具体操作请参考新增和使用Serverless资源组。

添加数据源

新建Hologres数据源

1. 获取Hologres数据源信息。

   进入Hologres控制台。单击左侧导航栏的实例列表进入实例列表页面，找到您要进行数据同步的Hologres实例。单击实例名，进入实例详情界面获取到Hologres的实例ID、地域信息、数据源地址。如果Hologres开通了指定VPC的网络链接，则可以获取到VPC ID、Vswitch ID。

2. 手动添加Hologres数据源。

   详情请参见创建Hologres数据源。

新建Kafka数据源

您可以手动添加Kafka数据源至DataWorks，详情请参见：Kafka数据源。

准备资源组并与数据源网络连通

Hologres实时ETL同步到Kafka集成任务依赖于新版的资源组，需要在资源组列表页面新建资源组创建新版资源组。具体操作请参考新增和使用Serverless资源组。

在进行数据同步之前，需要确保您的资源组和数据源之间的网络连接正常。具体操作请参考网络连通方案。

• 若您的新版资源组和数据源属于同一地域，可以使用地域VPC内网（AnyTunnel或者SingleTunnel）连通资源组和数据源。如果是SingleTunnel网络类型实现网络连通性需要执行：

  1. 在DataWorks侧对Hologres实时ETL同步到Kafka所需的通用型资源组进行网络设置 > 数据调度&数据集成 > 新增绑定来新增绑定专有网络。

  2. 点击Hologres实时ETL同步到Kafka对应资源组上的网络设置，可以获取到已绑定的专有网络的交换机网段IP，将交换机网段IP填写在Hologres数据源和Kafka数据源对应的数据库白名单中。

• 若您的资源组和数据库位于不同的地域，您可以通过以下操作实现公网连通。

  1. 为资源组绑定专有网络VPC和交换机配置公网NAT网关。具体操作请参见使用公网NAT网关SNAT功能访问互联网。

  2. 在数据库侧添加VPC-NAT网关的公网地址IP至白名单中。

创建同步任务

1. 进入数据集成主站，单击同步任务进入同步任务页面，在页面的创建同步任务模块来源处下拉选择Hologres，去向处下拉选择Kafka后，单击开始创建，进入新建同步任务页面。

2. 配置同步任务基本信息。

   • 数据来源与去向：来源选择Hologres，去向选择Kafka。

   • 任务名称：会默认生成一个任务名，可自定义。

   • 同步类型：选择单表实时。

   • 网络与资源配置：配置集成任务具体的数据源、资源组，需要保证数据源与资源组之间的网络连通。

     • 数据来源：下拉选择创建的Hologres数据源。

     • 同步资源组：选择可连通的资源组。

     • 数据去向：下拉选中创建的Kafka数据源。

   

3. 配置Hologres来源信息。

   • Schema：填写需要同步的表所在的Schema。

   • Table：填写需要同步的表名。

   • 数据采样：点击开始采集后可以对指定Hologres表中已有数据进行采样，预览表中的数据。

   

   

4. 编辑数据处理节点。

   单击Hologres组件与Kafka组件之间的连接线，可以增加数据处理方式。目前提供5种数据处理方式，您可以根据需要做顺序编排，在任务运行时会按照编排的数据处理先后顺序执行数据处理。五种数据处理方式分别是：数据脱敏、字符串替换、数据过滤、JSON解析和字段编辑与赋值。

   

   每完成一个数据处理组件配置，可以单击右上角的数据输出预览按钮，在弹出对话框中，点击重新获取上游输出，模拟得到Hologres采样数据经过当前数据处理节点处理后的结果。

   在数据输出预览窗口中，您可以根据需要修改输入数据，或者点击手工构造数据按钮自定义输入数据，然后单击预览按钮，查看当前数据处理节点对数据的处理结果，当数据处理节点处理异常，或者产生脏数据时，也会实时反馈异常信息，能够帮助您快速评估数据处理节点配置的正确性，以及是否能得到预期结果。

   说明

   数据输出预览强依赖Hologres来源的数据采样，在执行数据输出预览前需要先在Hologres来源表单中完成数据采样。

   

5. 配置Kafka去向信息。

   • 主题：Kafka实例中配置的Kafka Topic。

   • 输出格式：确认写入Kafka记录的Value内容格式，支持两种格式：Canal CDC和JSON。

     Canal CDC：是Alibaba Canal定义的一种CDC数据格式。

     Canal JSON 说明及示例

     字段含义说明

     字段名	字段值含义
     id	固定取值为0。
     database	Hologres数据库名称。
     table	Hologres表名称。
     pkNames	Hologres表主键列名。
     isDdl	Binlog记录是否对应DDL变更，由于不支持同步Hologres表DDL变更，该字段始终取值false。
     type	DML变更类型，可选值为INSERT/UPDATE/DELETE，对应插入、更新和删除。 说明 注意Hologres表中的一次更新会生成两条type为UPDATE的记录写入Kafka Topic中 一条对应更新前的数据内容。 一条对应更新后的数据内容。 对全量同步数据，type固定取值为INSERT。
     es	13位毫秒时间戳，对应Hologres表对应的数据变更发生时间。 在全量同步数据时，es固定取值为0。
     ts	13位毫秒时间戳，对应Hologres BInlog记录被同步任务读到的时间。
     sql	Binlog记录在上游数据源DDL变更时，记录DDL变更的SQL内容，但由于不支持同步Hologres表DDL变更，该字段始终取空字符串。
     sqlType	Hologres表中各字段的数据类型对应的SQL字段类型。 各Hologres数据类型对应sqlType取值如下： bigint：-5 scale非0的decimal：3 scale为0的decimal：-5 boolean：16 date：91 float4：6 float8：8 integer：4 smallint：5 json：12 text：12 varchar：12 timestamp：93 timestamptz：93 bigserial：-5 bytea：12 char：12 serial：4 time：92 int4[]：12 int8[]：12 float4[]：12 float8[]：12 boolean[]：12 text[]：12
     mysqlType	Hologres表各字段的数据类型对应的MySQL字段类型。 各Hologres数据类型对应MySQL字段类型取值如下： bigint：BIGINT int4：INT scale非0的decimal：DECIMAL(xx,xx) scale为0的decimal：BIGINT boolean：BOOLEAN date：DATE float4：FLOAT float8：DOUBLE integer：INT smallint：SMALLINT json：TEXT text：TEXT varchar：VARCHAR(xx) timestamp：DATETIME(6) timestamptz：DATETIME(6) bigserial：BIGINT bytea：TEXT char：TEXT serial：INT time：TIME(6) int4[]：TEXT int8[]：TEXT float4[]：TEXT float8[]：TEXT boolean[]：TEXT text[]：TEXT
     data	数据变更内容，以表列名作为key，将表列变更数据内容序列化为字符串后作为value组装为JSON格式字符串。具体序列化方式见下文JSON序列化说明。
     old	Hologres表中的一次更新会生成两条type为UPDATE的记录写入Kafka Topic中。 变更前数据的记录，使用old字段记录变更前数据内容，其他类型DML变更都使用data字段记录数据内容。

     Hologres Binlog INSERT DML数据对应的Canal JSON格式数据示例

     {
         "id": 0,
         "database": "test",
         "table": "tp_int",
         "pkNames": [
             "id"
         ],
         "isDdl": false,
         "type": "INSERT",
         "es": 1640007049196,
         "ts": 1639633142960,
         "sql": "",
         "sqlType": {
             "bigint": -5,
             "integer": 4,
             "smallint": 5
         },
         "mysqlType": {
             "bigint": "BIGINT",
             "integer": "INT",
             "smallint": "SMALLINT"
         },
         "data": [
             {
                 "bigint": "9223372036854775807",
                 "integer": "2147483647",
                 "smallint": "32767"
             }
         ],
         "old": null
     }

     Hologres全量同步数据对应的Canal JSON格式数据示例

     {
         "id": 0,
         "database": "test",
         "table": "tp_int",
         "pkNames": [
             "id"
         ],
         "isDdl": false,
         "type": "INSERT",
         "es": 0,
         "ts": 1639633142960,
         "sql": "",
         "sqlType": {
             "bigint": -5,
             "integer": 4,
             "smallint": 5
         },
         "mysqlType": {
             "bigint": "BIGINT",
             "integer": "INT",
             "smallint": "SMALLINT"
         },
         "data": [
             {
                 "bigint": "9223372036854775807",
                 "integer": "2147483647",
                 "smallint": "32767"
             }
         ],
         "old": null
     }

     Hologres Binlog UPDATE DML数据对应的两条Canal JSON格式数据示例

     //变更前数据
     {
         "id": 0,
         "database": "test",
         "table": "tp_int",
         "pkNames": [
             "id"
         ],
         "isDdl": false,
         "type": "UPDATE",
         "es": 1640007049196,
         "ts": 1639633142960,
         "sql": "",
         "sqlType": {
             "bigint": -5,
             "integer": 4,
             "smallint": 5
         },
         "mysqlType": {
             "bigint": "BIGINT",
             "integer": "INT",
             "smallint": "SMALLINT"
         },
         "old": [
             {
                 "bigint": "0",
                 "integer": "0",
                 "smallint": "0"
             }
         ],
         "data": null
     }
     //变更后数据
     {
         "id": 0,
         "database": "test",
         "table": "tp_int",
         "pkNames": [
             "id"
         ],
         "isDdl": false,
         "type": "UPDATE",
         "es": 1640007049196,
         "ts": 1639633142960,
         "sql": "",
         "sqlType": {
             "bigint": -5,
             "integer": 4,
             "smallint": 5
         },
         "mysqlType": {
             "bigint": "BIGINT",
             "integer": "INT",
             "smallint": "SMALLINT"
         },
         "data": [
             {
                 "bigint": "9223372036854775807",
                 "integer": "2147483647",
                 "smallint": "32767"
             }
         ],
         "old": null
     }

     Hologres Binlog DELETE DML数据对应Canal JSON格式数据示例

     {
         "id": 0,
         "database": "test",
         "table": "tp_int",
         "pkNames": [
             "id"
         ],
         "isDdl": false,
         "type": "DELETE",
         "es": 1640007049196,
         "ts": 1639633142960,
         "sql": "",
         "sqlType": {
             "bigint": -5,
             "integer": 4,
             "smallint": 5
         },
         "mysqlType": {
             "bigint": "BIGINT",
             "integer": "INT",
             "smallint": "SMALLINT"
         },
         "data": [
             {
                 "bigint": "9223372036854775807",
                 "integer": "2147483647",
                 "smallint": "32767"
             }
         ],
         "old": null
     }

     JSON：是将Hologres Binlog中的变更记录，以列表名作为Key，将列表的数据内容序列化为字符串后作为value，组装为JSON格式字符串写入Kafka Topic中。

     JSON 序列化说明

     Hologres中字段类型序列化说明

     Hologres字段类型	写入Kafka序列化结果
     bit	不支持，任务启动报错。
     inet	不支持，任务启动报错。
     interval	不支持，任务启动报错。
     money	不支持，任务启动报错。
     oid	不支持，任务启动报错。
     timetz	不支持，任务启动报错。
     uuid	不支持，任务启动报错。
     varbit	不支持，任务启动报错。
     jsonb	不支持，数据写入后报错binlog解析错误。
     bigint	数字字符串："2"。
     decimal(38,18)	小数位数跟精度定义一致的数字字符串，"1.234560000000000000"。
     decimal(38,0)	小数位数跟精度定义一致的数字字符串，"2"。
     boolean	"true"/"false"。
     date	yyyy-MM-dd格式日期字符串："2024-02-02"。
     float4/float8/double	数值字符串，转换后与Holo查询结果一致，不会补零："1.24"。
     interger/smallint	数字字符串："2"。
     json	json字符串："{\"a\":2}"。
     text/varchar	utf8编码字符串："text"。
     timestamp	精确到微秒的时间字符串 如果毫秒部分和微秒部分为0，写入时会省略小数点后的0，例如： "2020-01-01 09:01:01.000000"写入后为"2020-01-01 09:01:01"。 如果微秒部分为0，写入时会省略毫秒后面的0，例如： "2020-01-01 09:01:01.123000"写入后为"2020-01-01 09:01:01.123"。 如果微秒部分不为0，会在最后补3个0，例如： "2020-01-01 09:01:01.123457"写入后为"2020-01-01 09:01:01.123457000"。
     timestamp with time zone	精确到毫秒的时间字符串："2020-01-01 09:01:01.123"。 如果毫秒部分为0，写入时会省略小数点后的0，例如： "2020-01-01 09:01:01.000"写入时为"2020-01-01 09:01:01"。
     bigserial	数字字符串："2"。
     bytea	base64编码字符串："ASDB=="。
     char	定长字符串："char"。
     serial	数字字符串："2"
     time	精确到微秒时间字符串。 如果毫秒部分和微秒部分为0，写入时会省略小数点后的0： 例如"2020-01-01 09:01:01.000000"写入后为"2020-01-01 09:01:01"。 如果毫秒部分或微秒部分不为0，会在最后补充0到纳秒位： 例如"2020-01-01 09:01:01.123457"写入后为"2020-01-01 09:01:01.123457000"。
     int4[]/int8[]	字符串数组：["1","2","3","4"]。
     float4[]/float8[]	字符串数组：["1.23","2.34"]。
     boolean[]	字符串数组：["true","false"]。
     text[]	字符串数组：["a","b"]。

     说明

     注意时间类型的字段在序列化时，若不在[0001-01-01,9999-12-31]范围内的数据，序列化结果与Hologres中的查询结果会有差异。

     元数据字段内容说明

     说明

     • 与Canal CDC格式一样，Hologres Binlog三种类型变更记录插入、更新和删除中，一次更新会生成两条JSON格式记录写入Kafka Topic中，一条对应更新前的数据内容，一条对应更新后的数据内容。

     • JSON格式可以选择是否输出来源Binlog元数据，如果勾选，在JSON格式字符串中会加入一些描述Hologres Binlog变更记录属性的字段。

     

     字段名	字段值含义
     _sequence_id_	Hologres Binlog中记录的唯一标识，对于全量同步数据填充null。
     _operation_type_	DML变更类型，可选值为"I"/"U"/"D"，对应插入、更新和删除，对于全量同步数据填充"I"。
     _execute_time_	13位毫秒时间戳。 对应Hologres表对应的数据变更发生时间。 对于全量同步数据填充0。
     _before_image_	增量同步的消息数据是否对应变更前内容，Y-是，N-否。 全量同步填充N。 消息变更类型为插入时填充N。 消息变更类型为更新时，会往Kafka写入两条记录，一条记录填充Y，一条记录填充N。 消息变更类型为删除时填充Y。
     _after_image_	增量同步的消息数据是否对应变更后内容，Y-是，N-否。 全量同步填充Y。 消息变更类型为插入时填充Y。 消息变更类型为更新时，会往Kafka写入两条记录，一条记录填充Y，一条记录填充N。 消息变更类型为删除时填充N。

     键取值列：选取的是源端列，对应列值会序列化为字符串后，用逗号拼接作为写入Kafka Topic中记录的key。

     说明

     • 列值序列化规则与JSON中的Hologres中列类型序列化规则说明一致。

     • Kafka Topic中记录的Key值决定写入的分区，相同Key值写入同一分区，为了保证下游消费Kafka Topic时数据能够保持顺序，建议选择Hologres表主键作为键取值列。

     • 如果不选择任何源侧列作为键取值列，Kafka Topic 中记录的Key值为null，会导致Kafka写入分区呈随机写入。

     Kafka Producer 参数：是影响写入一致性、稳定性和异常处理行为的参数，一般情况默认配置即可，如有定制化需求可以指定特定参数，各个Kafka集群版本支持的Producer参数可参考Kafka官方文档。

6. 配置高级参数。

   点击页面右上角的高级参数配置，对同步任务运行时的并行度和资源进行配置，默认情况下，任务并行度会根据在基本信息配置中指定的CU数自动调整，如果自动调整结果未达到性能预期，可以手动调整。

   参数名	说明
   自动设置运行时配置	默认值为true，任务并行度会根据在基本信息配置中指定的CU数自动调整，如需手动调整并行度需要选择false。
   Worker数	任务运行时启动的子进程个数，不能大于CU数，并且建议（CU数 / 进程数）不要大于10CU，否则可能导致进程无法启动或需要较长时间启动。
   单Worker并发数	任务运行时单个进程包含的读写线程数，（Worker数 * 单Worker并发数）不能大于Hologres表的shard数。

   

7. 配置报警。

   为了能够及时感知到同步任务异常并作出相应处理，您可以对同步任务设置不同的报警策略。

   1. 单击右上角的报警配置，进入同步子任务报警设置页面。

   2. 单击新增报警，配置报警规则，报警规则设置可以参考实时同步任务告警设置最佳实践。

   3. 管理报警规则，对已创建的报警规则，您可以通过报警开关控制报警规则是否开启，还可以根据不同报警级别向不同人员发送报警。

   

   

8. 资源组配置。

   您可以单击右上角的资源组配置处修改任务运行使用的同步资源组，此处必须保证同步资源组网络与数据来源、数据去向的数据源网络连通性正常，且资源组归属于该工作空间。

   

任务运维

启动同步任务

停止同步任务

查看任务运行状态

任务重跑

• 直接重跑。

  • 不修改任务配置的情况下，在任务列表页面的操作列，点击更多按钮，然后直接选择重跑即可。

  • 效果：任务重新运行一次，从结构迁移到启动实时同步的流程。

• 修改后重跑。

  • 编辑任务后，任务列表页面的操作列将出现应用更新按钮。点击该按钮将直接触发已修改的任务重新运行。

  • 效果：任务按照修改后的任务配置重新运行