Связаться с намиПодключиться

Поставка данных из Yandex Managed Service for MySQL® в Yandex Managed Service for Apache Kafka® с помощью Yandex Data Transfer

Статья создана
Обновлена 28 августа 2024 г.

Вы можете отслеживать изменения данных в кластере-источнике Managed Service for MySQL® и отправлять их в кластер-приемник Managed Service for Apache Kafka® с помощью технологии Change Data Capture (CDC).

Чтобы настроить CDC с использованием сервиса Data Transfer:

  1. Подготовьте кластер-источник.
  2. Подготовьте кластер-приемник.
  3. Подготовьте и активируйте трансфер.
  4. Проверьте работоспособность трансфера.

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.

Перед началом работы

  1. Создайте кластер-источник Managed Service for MySQL® любой подходящей конфигурации со следующими настройками:

    • с базой данных db1;
    • с пользователем my-user;
    • с хостами в публичном доступе.

  2. Создайте кластер-приемник Managed Service for Apache Kafka® любой подходящей конфигурации с хостами в публичном доступе.

  3. Если вы используете группы безопасности, настройте их так, чтобы к кластерам можно было подключаться из интернета:

  4. Установите на локальный компьютер утилиту kcat (kafkacat) и утилиту командной строки MySQL. Например, в Ubuntu 20.04 выполните команду:

    sudo apt update && sudo apt install kafkacat mysql-client --yes

Подготовьте кластер-источник

  1. Чтобы сервис Data Transfer мог получать от кластера Managed Service for MySQL® уведомления об изменениях в данных, в кластере-источнике необходимо настроить внешнюю репликацию. Чтобы пользователь my-user мог выполнять репликацию, назначьте ему роль ALL_PRIVILEGES для базы данных db1 и выдайте глобальные привилегии REPLICATION CLIENT и REPLICATION SLAVE.

  2. Подключитесь к базе данных db1 от имени пользователя my-user.

  3. Наполните базу тестовыми данными. В качестве примера используется простая таблица, содержащая информацию, поступающую от некоторых датчиков автомобиля.

    Создайте таблицу:

    CREATE TABLE db1.measurements (
    device_id varchar(200) NOT NULL,
    datetime timestamp NOT NULL,
    latitude real NOT NULL,
    longitude real NOT NULL,
    altitude real NOT NULL,
    speed real NOT NULL,
    battery_voltage real,
    cabin_temperature real NOT NULL,
    fuel_level real,
    PRIMARY KEY (device_id)
);

    Наполните таблицу данными:

    INSERT INTO db1.measurements VALUES
    ('iv9a94th6rzt********', '2022-06-05 17:27:00', 55.70329032, 37.65472196,  427.5,    0, 23.5, 17, NULL),
    ('rhibbh3y08qm********', '2022-06-06 09:49:54', 55.71294467, 37.66542005, 429.13, 55.5, NULL, 18, 32);

Подготовьте кластер-приемник

Настройки различаются в зависимости от используемого способа управления топиками. При этом имена топиков для данных формируются по следующему принципу — <префикс_топика>.<имя_схемы>.<имя_таблицы>. В этом руководстве в качестве примера будет использоваться префикс cdc.

Если управление топиками осуществляется с помощью стандартных интерфейсов Yandex Cloud (Консоль управления, YC CLI, Terraform, API):

  1. Создайте топик с именем cdc.db1.measurements.

    Для отслеживания изменений в нескольких таблицах создайте для каждой из них отдельный топик.

  2. Создайте пользователя с именем kafka-user и ролями ACCESS_ROLE_CONSUMER и ACCESS_ROLE_PRODUCER, действующими для созданных топиков. Чтобы включить все такие топики, укажите в имени топика cdc.*.

Если для управления топиками используется Kafka Admin API:

  1. Создайте пользователя-администратора с именем kafka-user.

  2. Помимо роли ACCESS_ROLE_ADMIN назначьте пользователю-администратору роли ACCESS_ROLE_CONSUMER и ACCESS_ROLE_PRODUCER для топиков, имена которых начинаются с префикса cdc.

    Необходимые топики будут созданы автоматически при первом событии изменения в отслеживаемых таблицах кластера-источника. Такое решение может быть удобным для отслеживания изменений во множестве таблиц, однако, требует запас свободного места в хранилище кластера. Подробнее см. в разделе Хранилище в Managed Service for Apache Kafka®.

Подготовьте и активируйте трансфер

  1. Создайте эндпоинт для источника MySQL® с настройками:

    • Тип базы данных — MySQL.
    • Параметры эндпоинта:
      • Настройки подключения — Кластер Managed Service for MySQL.
      • Кластер Managed Service for MySQL — выберите созданный ранее кластер Managed Service for MySQL®.
      • База данных — db1.
      • Пользователь — my-user.
      • Пароль — укажите пароль пользователя my-user.
      • Список включённых таблиц — db1.measurements.

  2. Создайте эндпоинт для приемника Apache Kafka® с настройками:

    • Тип базы данных — Kafka.

    • Параметры эндпоинта:

      • Тип подключения — Кластер Managed Service for Apache Kafka.

        • Кластер Managed Service for Apache Kafka — выберите созданный ранее кластер Managed Service for Apache Kafka®.
        • Аутентификация — укажите данные созданного ранее пользователя kafka-user.

      • Топик — Полное имя топика.

      • Полное имя топика — cdc.db1.measurements.

      Если необходимо отслеживать изменения в нескольких таблицах, заполните поля следующим образом:

      • Топик — Префикс топика.
      • Префикс топика — укажите префикс cdc, использованный при формировании имен топиков.

  3. Создайте трансфер типа Репликация с созданными эндпоинтами для источника и приемника.

  4. Активируйте трансфер и дождитесь его перехода в статус Реплицируется.

Проверьте работоспособность трансфера

  1. В отдельном терминале запустите утилиту kafkacat в режиме потребителя:

    kafkacat \
    -C \
    -b <FQDN_хоста-брокера_1>:9091,...,<FQDN_хоста-брокера_N>:9091 \
    -t cdc.db1.measurements \
    -X security.protocol=SASL_SSL \
    -X sasl.mechanisms=SCRAM-SHA-512 \
    -X sasl.username=kafka-user \
    -X sasl.password=<пароль> \
    -X ssl.ca.location=/usr/local/share/ca-certificates/Yandex/YandexInternalRootCA.crt \
    -Z \
    -K:

    FQDN хостов-брокеров можно получить со списком хостов в кластере Managed Service for Apache Kafka®.

  2. Подключитесь к кластеру-источнику и добавьте данные в таблицу measurements:

    INSERT INTO db1.measurements VALUES
    ('iv7b74th678t********', '2022-06-08 17:45:00', 53.70987913, 36.62549834, 378.0, 20.5, 5.3, 20, NULL),
    ('iv9a94th678t********', '2022-06-07 15:00:10', 55.70985913, 37.62141918,  417.0, 15.7, 10.3, 17, NULL);

  3. Убедитесь, что в терминале с запущенной утилитой kafkacat отобразились схема формата данных таблицы db1.measurements и сведения о добавленных строках.

    Пример фрагмента сообщения
    {
    "payload": {
        "device_id": "iv7b74th678t********"
    },
    "schema": {
        "fields": [
            {
                "field": "device_id",
                "optional": false,
                "type": "string"
            }
        ],
        "name": "cdc.db1.measurements.Key",
        "optional": false,
        "type": "struct"
    }
}: {
    "payload": {
        "after": {
            "altitude": 378,
            "battery_voltage": 5.3,
            "cabin_temperature": 20,
            "datetime": "2020-06-08T17:45:00Z",
            "device_id": "iv7b74th678t********",
            "fuel_level": null,
            "latitude": 53.70987913,
            "longitude": 36.62549834,
            "speed": 20.5
        },
        "before": null,
        "op": "c",
        "source": {
            "connector": "mysql",
            "db": "db1",
            "file": "mysql-log.000016",
            "gtid": "1e46a80b-2e96-11ed-adf7-d00d183780**:*-*****",
            "name": "cdc",
            "pos": 1547357,
            "query": null,
            "row": 0,
            "server_id": 0,
            "snapshot": "false",
            "table": "measurements",
            "thread": null,
            "ts_ms": 1662632515000,
            "version": "1.1.2.Final"
        },
        "transaction": null,
        "ts_ms": 1662632515000
    },
    "schema": {
        "fields": [
            {
                "field": "before",
                "fields": [
                    {
                        "field": "device_id",
                        "optional": false,
                        "type": "string"
                    },
                    ...
                ],
                "name": "cdc.db1.measurements.Value",
                "optional": true,
                "type": "struct"
            },
            {
                "field": "after",
                "fields": [
                    ...
                ],
                "name": "cdc.db1.measurements.Value",
                "optional": true,
                "type": "struct"
            },
            {
                "field": "source",
                "fields": [
                    {
                        "field": "version",
                        "optional": false,
                        "type": "string"
                    },
                    ...
                ],
                "name": "io.debezium.connector.mysql.Source",
                "optional": false,
                "type": "struct"
            },
            {
                "field": "op",
                "optional": false,
                "type": "string"
            },
            ...
        ],
        "name": "cdc.db1.measurements.Envelope",
        "optional": false,
        "type": "struct"
    }
}

Особенности поставки данных с помощью Data Transfer

  • При переносе данных из MySQL® в Apache Kafka® некоторые типы данных переносятся с изменениями:

    • тип tinyint(1) переносится как boolean;
    • тип real переносится как double;
    • тип bigint unsigned переносится как int64.

  • В блоке метаинформации об источнике payload.source параметры server_id и thread не заполняются.

Удалите созданные ресурсы

Некоторые ресурсы платные. Чтобы за них не списывалась плата, удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать:

  1. Деактивируйте и удалите трансфер.

  2. Удалите эндпоинты.

  3. Удалите кластеры:

  4. Если для доступа к хостам кластеров использовались статические публичные IP-адреса, освободите и удалите их.

Предыдущая
Поставка из Apache Kafka® в MongoDB
Следующая
Поставка из Apache Kafka® в MySQL®