使用 Kafka 和 CDC 技术，实现数据实时同步的完美解决方案

2023-09-27 14:37:47

Kafka 和 CDC：实时数据同步的强大组合

在当今快速发展的数字时代，企业对实时数据获取的需求变得前所未有地迫切。为了满足这一需求，Kafka 和 CDC（变更数据捕获） 技术的结合提供了一个无缝且高效的解决方案。本文将深入探讨 Kafka 和 CDC 的功能，并指导您如何利用它们来实现数据实时同步。

什么是 Kafka？

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，可以处理海量数据并以极低的延迟实时传输。它以其高吞吐量、可扩展性和容错性而闻名，使其成为处理实时流数据流的理想选择。

什么是 CDC？

CDC（变更数据捕获） 是一种技术，可以实时跟踪数据库中的数据更改。它捕获对表的插入、更新和删除操作，并将其传输到其他系统，以便进行进一步处理或分析。

Kafka 和 CDC 的强强联合

Kafka 和 CDC 的组合创造了一个功能强大的管道，可以将数据库中的数据更改实时流式传输到其他系统。此管道通过以下步骤工作：

启用 CDC： 在要捕获更改的数据库中启用 CDC。
配置 Kafka 代理： 创建一个 Kafka 主题来接收 CDC 事件。
连接 Kafka 代理： 将 CDC 事件源连接到 Kafka 主题。
消费 Kafka 主题： 在要接收数据的目标系统中创建一个 Kafka 消费者，以订阅 Kafka 主题。
处理 CDC 事件： 目标系统根据需要处理和使用 CDC 事件。

使用 Kafka 和 CDC 同步 MongoDB Atlas 到 SingleStore Kai

以下步骤展示了如何使用 Kafka 和 CDC 将数据从 MongoDB Atlas 实时流式传输到 SingleStore Kai ：

代码示例：

# 启用 MongoDB Atlas CDC
mongo atlas cluster update --cluster-name my-cluster --update '{"cdcEnabled": true}'

# 创建 Kafka 主题
kafka-topics --create --topic my-mongodb-topic --partitions 4 --replication-factor 2

# 创建 MongoDB Atlas CDC 管道
mongo atlas cluster update --cluster-name my-cluster --update '{"pipeline": [{"name": "my-pipeline", "dataSource": "my-db", "collection": "my-collection", "target": {"kafka": {"topic": "my-mongodb-topic"}}}}'

# 创建 Kafka 消费者
kafka-console-consumer --topic my-mongodb-topic --from-beginning

# 创建 SingleStore Kai 表
CREATE TABLE my_table (
  id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  age INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
);

# 创建 SingleStore Kai 触发器
CREATE TRIGGER my_trigger AFTER INSERT ON my_mongodb_topic FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE update_my_table();