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首页 云原生数据库 PolarDB 云原生数据库PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 开发指南（Oracle语法兼容2.0） 客户端和驱动 驱动 PolarDBO Flink CDC

兼容PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的Flink CDC

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兼容PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的Flink CDC连接器（简称PolarDBO Flink CDC）可用于依次读取PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）数据库全量快照数据和变更数据，具体功能及用法请参考社区Postgres CDC。

由于PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）与社区PoatgreSQL仅在少量数据类型和内置对象处理存在差异，本文为您介绍如何基于社区Postgres CDC，通过少量代码适配打包出支持PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的PolarDBO Flink CDC连接器。

说明

PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的DATE类型是64位，而社区PostgreSQL的DATE类型为32位。因此，在PolarDBO Flink CDC中会对DATA类型数据的处理进行适配。

打包PolarDBO Flink CDC连接器

重要

PolarDBO Flink CDC连接器基于社区Postgres CDC适配开发，无论是您自行打包，还是使用本文中提供的JAR包，PolarDBO Flink CDC连接器都不提供SLA保障。

操作前提

  • 确定Flink-CDC版本

    如果您使用的是阿里云实时计算 Flink 版，需要确认与对应Ververica Runtime（简称VVR）版本兼容的社区Flink-CDC版本，具体可以参考CDC与VVR版本对应关系。

    说明

    Flink-CDC代码仓库请参考Flink-CDC。

  • 确定Debezium版本

    在对应版本的Flink-CDC的pom.xml中通过查找关键字debezium.version确定Debezium版本。

    说明

    Debezium代码仓库请参考Debezium。

  • 确定PgJDBC版本

    在对应版本的Postgres-CDC的pom.xml中通过查找关键字org.postgresql确定PgJDBC版本。

    说明

    • release-3.0以下版本文件路径为：flink-connector-postgres-cdc/pom.xml。

    • release-3.0及以上版本文件路径为：flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/pom.xml。

    • PgJDBC代码仓库请参考PgJDBC。

操作步骤

release-3.1打包

社区Flink-CDC release-3.1版本兼容阿里云实时计算 Flink 版的vvr-8.0.x-flink-1.17。

打包对应版本的PolarDBO Flink CDC连接器步骤如下：

  1. 克隆对应版本的Flink-CDC、Debezium和PgJDBC的代码文件。

    git clone -b release-3.1 --depth=1 https://github.com/apache/flink-cdc.git
git clone -b REL42.5.1 --depth=1 https://github.com/pgjdbc/pgjdbc.git
git clone -b v1.9.8.Final --depth=1 https://github.com/debezium/debezium.git

  2. 复制Debezium和PgJDBC部分文件到Flink-CDC中。

    mkdir -p flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
mkdir -p flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/jdbc
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/core/v3/ConnectionFactoryImpl.java flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/core/v3/QueryExecutorImpl.java flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/jdbc/PgDatabaseMetaData.java flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/jdbc
cp debezium/debezium-connector-postgres/src/main/java/io/debezium/connector/postgresql/TypeRegistry.java flink-cdc/flink-cdc-connect/flink-cdc-source-connectors/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/io/debezium/connector/postgresql

  3. 应用适配PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的patch文件。

    git apply release-3.1_support_polardbo.patch
    说明

    以上使用的PolarDBO Flink CDC兼容patch文件：release-3.1_support_polardbo.patch。

  4. 使用Maven打包PolarDBO Flink CDC连接器。

    mvn clean install -DskipTests -Dcheckstyle.skip=true -Dspotless.check.skip -Drat.skip=true

# 打包完成后可以在flink-sql-connector-postgres-cdc的target目录中获取到jar包

按照以上流程基于JDK8打包出PolarDBO Flink CDC连接器的JAR包：flink-sql-connector-postgres-cdc-3.1-SNAPSHOT.jar。

release-2.3打包

社区Flink-CDC release-2.3版本兼容阿里云实时计算 Flink 版的vvr-4.0.15-flink-1.13 ～ vvr-6.0.2-flink-1.15。

打包对应版本的PolarDBO Flink CDC连接器步骤如下：

  1. 克隆对应版本的Flink-CDC、Debezium和PgJDBC的代码文件。

    git clone -b release-2.3 --depth=1 https://github.com/apache/flink-cdc.git
git clone -b REL42.2.26 --depth=1 https://github.com/pgjdbc/pgjdbc.git
git clone -b v1.6.4.Final --depth=1 https://github.com/debezium/debezium.git

  2. 复制Debezium和PgJDBC部分文件到Flink-CDC中。

    mkdir -p flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
mkdir -p flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/jdbc
mkdir -p flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/io/debezium/connector/postgresql
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/core/v3/ConnectionFactoryImpl.java flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/core/v3/QueryExecutorImpl.java flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/core/v3
cp pgjdbc/pgjdbc/src/main/java/org/postgresql/jdbc/PgDatabaseMetaData.java flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/org/postgresql/jdbc
cp debezium/debezium-connector-postgres/src/main/java/io/debezium/connector/postgresql/TypeRegistry.java flink-cdc/flink-connector-postgres-cdc/src/main/java/io/debezium/connector/postgresql

  3. 应用适配PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的patch文件。

    git apply release-2.3_support_polardbo.patch
    说明

    以上使用的PolarDBO Flink CDC兼容patch文件：release-2.3_support_polardbo.patch。

  4. 使用Maven打包PolarDBO Flink CDC连接器。

    mvn clean install -DskipTests -Dcheckstyle.skip=true -Dspotless.check.skip -Drat.skip=true

# 打包完成后可以在flink-sql-connector-postgres-cdc的target目录中获取到jar包

按照以上流程基于JDK8打包出PolarDBO Flink CDC连接器的JAR包：flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3-SNAPSHOT.jar。

使用说明

PolarDBO Flink CDC连接器通过PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）数据库的逻辑复制读取CDC变更流数据，需要满足以下条件：

  • wal_level参数的值需设置为logical，即在预写式日志WAL（Write-ahead logging）中增加支持逻辑复制所需的信息。

    说明

    您可以通过控制台设置wal_level参数，详细操作请参考设置集群参数。修改该参数后集群将会重启，请在修改参数前做好业务安排，谨慎操作。

  • 执行ALTER TABLE schema.table REPLICA IDENTITY FULL;命令设置订阅表的REPLICA IDENTITY为FULL（发出的插入和更新操作事件包含表中所有列的旧值），以保障该表数据同步的一致性。

    说明

    • REPLICA IDENTITY是PostgreSQL特有的表级设置，决定了逻辑解码插件在发生（INSERT）和更新（UPDATE）事件时，是否包含涉及的表列的旧值。REPLICA IDENTITY取值含义详情，请参见REPLICA IDENTITY。

    • 设置订阅表的REPLICA IDENTITY为FULL时可能需要锁表，可能影响业务，请在修改参数前做好业务安排。您可以通过以下命令查看当前配置是否为FULL：

      SELECT relreplident = 'f' FROM pg_class WHERE relname = 'tablename';

  • 需要确保max_wal_senders和max_replication_slots的参数值均大于当前数据库复制槽已使用数与Flink作业所需要的slot数量。

  • 确保使用的是高权限账号或者同时拥有LOGIN和REPLICATION权限，并且具有订阅表的SELECT权限用于全量数据查询。

  • 只能连接PolarDB集群的主地址，集群地址不支持逻辑复制。

PolarDBO Flink CDC连接器与Postgres CDC区别

PolarDBO Flink CDC连接器基于Postgres CDC打包，具体语法和参数可以参考Postgres CDC。但存在以下主要区别：

  • WITH的connector参数需要设置为固定值：polardbo-cdc。

  • PolarDBO Flink CDC同时兼容PolarDB PostgreSQL版各版本、PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 1.0和PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 2.0版本。

    说明

    如果您使用的是PolarDB PostgreSQL版，推荐您直接使用社区Postgres CDC。

  • PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 1.0、PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 2.0中的DATE类型的列，Flink SQL中的source和sink表对应类型必须指定为timestamp。

  • 建议将decoding.plugin.name参数设置为pgoutput，否则非UTF-8编码的数据库可能会发生增量解析乱码，详细介绍请参考社区文档。

类型映射

PolarDB PostgreSQL和Flink字段类型映射，除DATE类型外，其他字段类型和社区PostgreSQL完全相同，具体映射关系如下：

PolarDB PostgreSQL字段类型

Flink字段类型

SMALLINT

SMALLINT

INT2

SMALLSERIAL

SERIAL2

INTEGER

INT

SERIAL

BIGINT

BIGINT

BIGSERIAL

REAL

FLOAT

FLOAT4

FLOAT8

DOUBLE

DOUBLE PRECISION

NUMERIC(p, s)

DECIMAL(p, s)

DECIMAL(p, s)

BOOLEAN

BOOLEAN

DATE

  • PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 1.0：TIMESTAMP

  • PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 2.0：TIMESTAMP

  • PolarDB PostgreSQL版：DATE

TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

TIME [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

TIMESTAMP [(p)] [WITHOUT TIMEZONE]

CHAR(n)

STRING

CHARACTER(n)

VARCHAR(n)

CHARACTER VARYING(n)

TEXT

BYTEA

BYTES

示例

以下示例用于说明，如何通过PolarDBO Flink CDC，将PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 2.0集群中flink_source库的shipments表，同步到flink_sink库的shipments_sink表中。

说明

以下示例仅用于简单验证打包的PolarDBO Flink CDC能够在PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）上运行。正式使用时，为满足您的业务需求，请参考社区Postgres CDC配置参数。

  1. 前提准备

    • PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）准备

      1. 在PolarDB集群购买页面，购买PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle） 2.0集群。

      2. 创建高权限账户，详细操作请参考创建账号。

      3. 获取集群主地址，详细操作请参考查看连接地址。如果PolarDB集群和实时计算 Flink 版在同一可用区，可直接使用私网地址，否则需要申请公网地址。将Flink实例地址添加到PolarDB集群白名单中，请参考设置集群白名单。

      4. 在控制台创建源数据库flink_source和目标数据库flink_sink，详细步骤请参考创建数据库。

      5. 执行如下语句，在源数据库flink_source中创建shipments表，并写入数据。

        CREATE TABLE public.shipments (
  shipment_id INT,
  order_id INT,
  origin TEXT,
  destination TEXT,
  is_arrived BOOLEAN,
  order_time DATE,
  PRIMARY KEY (shipment_id) 
);
ALTER TABLE public.shipments REPLICA IDENTITY FULL;
INSERT INTO public.shipments SELECT 1, 1, 'test1', 'test1', false, now();

      6. 执行如下语句，在目标数据库flink_sink中创建shipments_sink表。

        CREATE TABLE public.shipments_sink (
   shipment_id INT,
   order_id INT,
   origin TEXT,
   destination TEXT,
   is_arrived BOOLEAN,
   order_time TIMESTAMP,
   PRIMARY KEY (shipment_id)
 );

    • 实时计算 Flink 版准备

      1. 登录实时计算控制台，购买实时计算 Flink 版实例，详细操作请参考开通实时计算Flink版。

        说明

        建议实时计算 Flink 版的地域和专有网络和PolarDB集群保持一致，连接地址可以直接使用PolarDB集群主地址的私网地址。

      2. 创建自定义连接器，上传打包好的PolarDBO Flink CDC，Formats选择debezium-json，详细步骤请参考创建自定义连接器。

        image

  2. 创建Flink作业

    1. 登录实时计算控制台，新建一个SQL作业草稿，请参考SQL作业开发。使用以下Flink SQL语句，修改PolarDB集群主地址，端口，账号和密码。

      说明

      PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的DATE类型是64位，而Flink SQL以及大部分数据库的DATE类型为32位。因此，源表中DATE类型的列，在Flink SQL的source和sink表中都必须要指定为TIMESTAMP类型。否则，作业会因为类型不匹配而报错中断，例如：“java.time.DateTimeException: Invalid value for EpochDay (valid values -365243219162 - 365241780471)：1720891573000”。

      CREATE TEMPORARY TABLE shipments (
   shipment_id INT,
   order_id INT,
   origin STRING,
   destination STRING,
   is_arrived BOOLEAN,
   order_time TIMESTAMP,
   PRIMARY KEY (shipment_id) NOT ENFORCED
 ) WITH (
   'connector' = 'polardbo-cdc',
   'hostname' = '<yourHostname>',
   'port' = '<yourPort>',
   'username' = '<yourUserName>',
   'password' = '<yourPassWord>',
   'database-name' = 'flink_source',
   'schema-name' = 'public',
   'table-name' = 'shipments',
   'decoding.plugin.name' = 'pgoutput',
   'slot.name' = 'flink'
 );

CREATE TEMPORARY TABLE shipments_sink (
   shipment_id INT,
   order_id INT,
   origin STRING,
   destination STRING,
   is_arrived BOOLEAN,
   order_time TIMESTAMP,
   PRIMARY KEY (shipment_id) NOT ENFORCED
 ) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:postgresql://<yourHostname>:<yourPort>/flink_sink',
  'table-name' = 'shipments_sink',
  'username' = '<yourUserName>',
  'password' = '<yourPassWord>'
);

INSERT INTO shipments_sink SELECT * FROM shipments;

    2. 部署并启动作业。

      image

      image

    3. 测试与验证。

      • 部署作业运行成功后，即状态为运行中，shipments表中的数据已经同步到目标数据库flink_sink的shipments_sink表。

        SELECT * FROM public.shipments_sink;

        返回结果如下：

         shipment_id | order_id | origin | destination | is_arrived |     order_time      
-------------+----------+--------+-------------+------------+---------------------
           1 |        1 | test1  | test1       | f          | 2024-09-18 05:45:08
(1 row)

      • 在源数据库flink_source的shipments表上执行DML，新增修改也将实时同步。

        INSERT INTO public.shipments SELECT 2, 2, 'test2', 'test2', false, now();
UPDATE public.shipments SET is_arrived = true WHERE shipment_id = 1;
DELETE FROM public.shipments WHERE shipment_id = 2;
INSERT INTO public.shipments SELECT 3, 3, 'test3', 'test3', false, now();
UPDATE public.shipments SET is_arrived = true WHERE shipment_id = 3;

        shipments表中的数据已经同步更新到目标数据库flink_sink的shipments_sink表。

        SELECT * FROM public.shipments_sink;

        返回结果如下：

         shipment_id | order_id | origin | destination | is_arrived |     order_time      
-------------+----------+--------+-------------+------------+---------------------
           1 |        1 | test1  | test1       | t          | 2024-09-18 05:45:08
           3 |        3 | test3  | test3       | t          | 2024-09-18 07:33:23
(2 rows)
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