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在快速发展的数据驱动时代，实时数据处理已经成为企业决策和运营的关键因素。特别是在处理来自各种数据源的信息时，如何确保数据的及时、准确和高效同步变得尤为重要。本文着重介绍了如何利用 SqlServer CDC 源连接器在 SeaTunnel 框架下实现 SQL Server 到其他数据系统的实时数据同步，这对于希望提升数据处理能力和实时数据分析的企业来说，具有重要的实践意义。
SQL Server CDC
SqlServer CDC 源连接器
支持 SQL Server 版本
- 服务器：2019（或更高版本，仅供参考）
支持引擎
SeaTunnel Zeta
Flink
主要特性
- 批处理
- 流处理
- 精确一次
- 列投影
- 并行处理
- 支持用户自定义分片
描述
SqlServer CDC 连接器允许从 SqlServer 数据库读取快照数据和增量数据。本文档描述了如何设置 SqlServer CDC 连接器以在 SqlServer 数据库上运行 SQL 查询。
支持的数据源信息
| 数据源 | 支持的版本 | 驱动 | URL | Maven |
|---|---|---|---|---|
| SqlServer |
| com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver | jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test | 下载 |
安装 Jdbc 驱动
请下载并将 SqlServer 驱动放在 ${SEATUNNEL_HOME}/lib/ 目录下。例如：cp mssql-jdbc-xxx.jar ${SEATUNNEL_HOME}/lib/
数据类型映射
| SQL Server 数据类型 | SeaTunnel 数据类型 |
|---|---|
| CHAR VARCHAR NCHAR NVARCHAR STRUCT CLOB LONGVARCHAR LONGNVARCHAR | STRING |
| BLOB | BYTES |
| INTEGER | INT |
| SMALLINT TINYINT | SMALLINT |
| BIGINT | BIGINT |
| FLOAT REAL | FLOAT |
| DOUBLE | DOUBLE |
| NUMERIC DECIMAL(column.length(), column.scale().orElse(0)) | DECIMAL(column.length(), column.scale().orElse(0)) |
| TIMESTAMP | TIMESTAMP |
| DATE | DATE |
| TIME | TIME |
| BOOLEAN BIT | BOOLEAN |
源选项
| 名称 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| username | 字符串 | 是 | - | 连接数据库服务器时使用的用户名。 |
| password | 字符串 | 是 | - | 连接数据库服务器时使用的密码。 |
| database-names | 列表 | 是 | - | 需要监控的数据库名。 |
| table-names | 列表 | 是 | - | 表名为模式名和表名的组合（databaseName.schemaName.tableName）。 |
| base-url | 字符串 | 是 | - | 必须包含数据库的URL，如 "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=test"。 |
| startup.mode | 枚举 | 否 | INITIAL | SqlServer CDC 消费者的可选启动模式，有效枚举为 "initial"、"earliest"、"latest" 和 "specific"。 |
| startup.timestamp | 长整型 | 否 | - | 从指定的纪元时间戳（以毫秒为单位）开始。 注意，当使用 "startup.mode" 选项为 'timestamp' 时，此选项是必需的。 |
| startup.specific-offset.file | 字符串 | 否 | - | 从指定的 binlog 文件名开始。 注意，当 "startup.mode" 选项使用 'specific' 时，此选项是必需的。 |
| startup.specific-offset.pos | 长整型 | 否 | - | 从指定的 binlog 文件位置开始。 注意，当 "startup.mode" 选项使用 'specific' 时，此选项是必需的。 |
| stop.mode | 枚举 | 否 | NEVER | SqlServer CDC 消费者的可选停止模式，有效枚举为 "never"。 |
| stop.timestamp | 长整型 | 否 | - | 从指定的纪元时间戳（以毫秒为单位）停止。 注意，当 "stop.mode" 选项使用 'timestamp' 时，此选项是必需的。 |
| stop.specific-offset.file | 字符串 | 否 | - | 从指定的 binlog 文件名停止。 注意，当 "stop.mode" 选项使用 'specific' 时，此选项是必需的。 |
| stop.specific-offset.pos | 长整型 | 否 | - | 从指定的 binlog 文件位置停止。 注意，当 "stop.mode" 选项使用 'specific' 时，此选项是必需的。 |
| incremental.parallelism | 整型 | 否 | 1 | 增量阶段中并行读取器的数量。 |
| snapshot.split.size | 整型 | 否 | 8096 | 表快照的分割大小（行数），快照期间的表会被分割成多个分片进行读取。 |
| snapshot.fetch.size | 整型 | 否 | 1024 | 读取表快照时每次轮询的最大提取量。 |
| server-time-zone | 字符串 | 否 | UTC | 数据库服务器中的会话时区。 |
| connect.timeout | 时长 | 否 | 30s | 连接器尝试连接到数据库服务器后等待超时的最大时间。 |
| connect.max-retries | 整型 | 否 | 3 | 连接器尝试建立数据库服务器连接的最大重试次数。 |
| connection.pool.size | 整型 | 否 | 20 | 连接池大小。 |
| chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound | 双精度浮点型 | 否 | 100 | 分块键分布因子的上界。此因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子小于或等于此上界值（即 (MAX(id) - MIN(id) + 1) / 行数），则表分块将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子更大，则表将被认为是不均匀分布的，并且如果估计的分片数超过 sample-sharding.threshold 指定的值，将使用基于抽样的分片策略。默认值为 100.0。 |
| chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound | 双精度浮点型 | 否 | 0.05 | 分块键分布因子的下界。此因子用于判断表数据是否均匀分布。如果计算出的分布因子大于或等于此下界值（即 (MAX(id) - MIN(id) + 1) / 行数），则表分块将被优化为均匀分布。否则，如果分布因子更小，则表将被认为是不均匀分布的，并且如果估计的分片数超过 sample-sharding.threshold 指定的值，将使用基于抽样的分片策略。默认值为 0.05。 |
| sample-sharding.threshold | 整型 | 否 | 1000 | 触发抽样分片策略的估计分片数阈值。当分布因子超出 chunk-key.even-distribution.factor.upper-bound 和 chunk-key.even-distribution.factor.lower-bound 指定的范围，并且估计的分片数（计算为近似行数 / 分块大小）超过此阈值时，将使用抽样分片策略。这可以帮助更有效地处理大型数据集。默认值为1000分片。 |
| inverse-sampling.rate | 整型 | 否 | 1000 | 抽样分片策略中使用的抽样率的倒数。例如，如果这个值设置为1000，意味着抽样过程中应用了1/1000的抽样率。这个选项提供了在控制抽样粒度的灵活性，从而影响最终的分片数量。特别是在处理非常大的数据集时，更低的抽样率是首选。默认值为1000。 |
| exactly_once | 布尔型 | 否 | true | 启用精确一次语义。 |
| debezium.* | 配置 | 否 | - | 将Debezium的属性传递给用于从SqlServer服务器捕获数据变化的Debezium嵌入式引擎。 查看Debezium的SqlServer连接器属性获取更多信息 |
| format | 枚举 | 否 | DEFAULT | SqlServer CDC 的可选输出格式，有效枚举为 "DEFAULT"、"COMPATIBLE_DEBEZIUM_JSON"。 |
| common-options | 否 | - | 源插件的通用参数，请参考源通用选项获取详细信息。 |
任务示例
初始读取简单示例
这是一个流模式CDC初始化读取的示例，成功读取表数据后将进行增量读取。以下SQL DDL仅供参考。
env {# 在此处设置引擎配置execution.parallelism = 1job.mode = "STREAMING"execution.checkpoint.interval = 5000
}source {# 仅用于测试和演示功能的示例源插件SqlServer-CDC {result_table_name = "customers"username = "sa"password = "Y.sa123456"startup.mode="initial"database-names = ["column_type_test"]table-names = ["column_type_test.dbo.full_types"]base-url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"}
}transform {
}sink {console {source_table_name = "customers"}
增量读取简单示例
这是一个增量阅读示例，用于阅读变更数据并打印。
env {# 在此处设置引擎配置execution.parallelism = 1job.mode = "STREAMING"execution.checkpoint.interval = 5000
}source {# 仅用于测试和演示功能的示例源插件SqlServer-CDC {# 设置精确一次读取exactly_once=true result_table_name = "customers"username = "sa"password = "Y.sa123456"startup.mode="latest"database-names = ["column_type_test"]table-names = ["column_type_test.dbo.full_types"]base-url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"}
}transform {
}sink {console {source_table_name = "customers"}
}随着数据处理需求的不断增长和实时数据同步的重要性日益凸显，SqlServer CDC 源连接器在 SeaTunnel 生态系统中扮演着至关重要的角色。
通过本文的深入解析，我们希望您能够更好地理解并利用这一强大工具，从而实现数据流的高效、稳定和精准同步。
无论您是数据工程师、系统架构师还是业务分析师，掌握如何在 SeaTunnel 中部署和优化 SQL Server CDC 连接器，都将为您的数据处理能力带来显著提升。
本文由 白鲸开源科技 提供发布支持！