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Debezium+KafkaConnect+Confluent实现企业级实时数据复制平台

时间：2023-08-19 12:37:47浏览次数：34  
标签：opt 10.101 http 8081 KafkaConnect Confluent ce kafka 企业级

【I】集群规划


5台节点

IP地址    

10.101.1.45  ZK、Kafka、Debezium Connector、JDK、Debezium UI、MySQL、Kafka-Eagle

10.101.1.46  ZK、Kafka、Debezium Connector、JDK

10.101.1.47  ZK、Kafka、Debezium Connector、JDK

10.101.1.48  ZK、Kafka、Debezium Connector、JDK

10.101.1.49  ZK、Kafka、Debezium Connector、JDK


从对应官网上下载所需资源包并上传到集群每个节点 /opt/src 目录下

apache-zookeeper-3.8.1-bin.tar.gz

debezium-connector-jdbc-2.3.0.Final-plugin.tar.gz

debezium-connector-postgres-2.3.0.Final-plugin.tar.gz

jdk-17_linux-x64_bin.tar.gz

kafka_2.13-3.5.0.tgz


【II】配置Java环境


# 登录45节点

ssh [email protected]

cd /opt/src


# 解压并移动/opt目录下

tar -xvf jdk-17_linux-x64_bin.tar.gz

mv jdk-17.0.4.1/ ../


# 设置环境变量

vi /etc/profile


# 在末尾增加 Java Environment

export JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.4.1

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar


# 应用环境变量

source /etc/profile


# 查看Java版本, 返回 java version "17.0.4.1" 2022-08-18 LTS 即设置成功

java -version


# 其他4台节点重复相同的操作



【III】ZooKeeper集群配置


# 登录45节点

ssh [email protected]

cd /opt/src


# 解压

tar -xvf apache-zookeeper-3.8.1-bin.tar.gz

mv apache-zookeeper-3.8.1-bin ../zookeeper-3.8.1


# 创建存放数据和日志的目录

cd /opt/zookeeper-3.8.1

mkdir data logs


# 修改配置文件

cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

vi conf/zoo.cfg


# 增加或修改如下参数


dataDir=/opt/zookeeper-3.8.1/data

dataLogDir=/opt/zookeeper-3.8.1/logs

admin.serverPort=8887

server.45=10.101.1.45:2888:3888

server.46=10.101.1.46:2888:3888

server.47=10.101.1.47:2888:3888

server.48=10.101.1.48:2888:3888

server.49=10.101.1.49:2888:3888


# 写入当前节点在集群中的唯一标识符(标识符不能每个节点上的值不能相同，可以用12345，个人喜欢用IP段最后一位来区分)

echo 45 > data/myid


# 以上操作在另外4个节点做同样的操作后，启动ZK集群

bin/zkServer.sh start

bin/zkServer.sh status   # 查看节点状态, 应该有1台返回leader，另外4台是follower


【IV】Kafka集群配置


# 登录45节点

ssh [email protected]

cd /opt/src


# 解压

tar -xvf kafka_2.13-3.5.0.tgz

mv kafka_2.13-3.5.0 ../


# 创建存放数据和日志的目录

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0

mkdir data logs


# 编辑kafka server配置文件, 增加或修改如下参数, 除broker.id和listeners按各自ip来区分外，其余参数在每个节点上一样

vi config/server.properties


broker.id=45

delete.topic.enable=true

auto.create.topics.enable=false

listeners=PLAINTEXT://10.101.1.45:9092

log.dirs=/opt/kafka_2.13-3.5.0/data

num.partitions=10

default.replication.factor=3

min.insync.replicas = 2

num.recovery.threads.per.data.dir=3

offsets.topic.replication.factor=3

transaction.state.log.replication.factor=3

transaction.state.log.min.isr=3

log.retention.hours=72

zookeeper.connect=10.101.1.45:2181,10.101.1.46:2181,10.101.1.47:2181,10.101.1.48:2181,10.101.1.49:2181

unclean.leader.election.enable=false

auto.leader.rebalance.enable=false


# jvm调整

vi bin/kafka-server-start.sh

export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx2G -Xms2G"


# 以上操作在另外4个节点做同样的操作后，启动Kafka集群

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties > /dev/null &


# 检查日志有无错误信息

more logs/server.log


【V】Kafka Connect集群配置


# 创建插件目录

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0

mkdir plugins


# 将从Debezium官网上下载的Postgres以及jdbc连接器包放入plugins目录

cd /opt/src

tar -xvf debezium-connector-postgres-2.3.0.Final-plugin.tar.gz

cp debezium-connector-postgres/*.jar ../kafka_2.13-3.5.0/plugins/

tar -xvf debezium-connector-jdbc-2.3.0.Final-plugin.tar.gz

cp debezium-connector-jdbc/*.jar ../kafka_2.13-3.5.0/plugins/


# 将jar包远程复制到其他4个节点对应目录下

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0

scp plugins/*.jar [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins/

scp plugins/*.jar [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins/

scp plugins/*.jar [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins/

scp plugins/*.jar [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins/


# 修改connect配置文件

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0

vi config/connect-distributed.properties


# 增加或修改如下参数


bootstrap.servers=10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092

group.id=bsd-connect-cluster

key.converter.schemas.enable=true

value.converter.schemas.enable=true


offset.storage.topic=connect-offsets

offset.storage.replication.factor=3

offset.storage.partitions=10


config.storage.topic=connect-configs

config.storage.replication.factor=3

config.storage.partitions=1


status.storage.topic=connect-status

status.storage.replication.factor=3

status.storage.partitions=10


listeners=HTTP://10.101.1.45:8083

plugin.path=/opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins,


# 复制配置文件到其余4个节点对应目录下, 修改listeners参数的对应IP

scp config/connect-distributed.properties [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/config/

scp config/connect-distributed.properties [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/config/

scp config/connect-distributed.properties [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/config/

scp config/connect-distributed.properties [email protected]:/opt/kafka_2.13-3.5.0/config/


# jvm调整, 每个节点都要调整

vi bin/connect-distributed.sh

export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xms8G -Xmx16G -Xmn6G"


# 挨个节点启动Kafka Connect

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0

bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties > /dev/null &

tail -f logs/connect.log


# 查看集群是否正常运行

curl -X GET http://10.101.1.45:8083

{"version":"3.5.0","commit":"c97b88d5db4de28d","kafka_cluster_id":"2qAwkH6ISlW8lIX5vC1qHQ"}



【VI】数据库的准备工作


# PostgreSQL，原理是通过创建复制槽来监听日志


1、检查是否有phoutput插件，没有的话要安装一下

2、设置wal_level参数为logical，需要重启数据库生效

3、创建具有复制权限的用户

  CREATE ROLE <replication_group>;

  GRANT REPLICATION_GROUP TO <original_owner>;

  GRANT REPLICATION_GROUP TO <replication_user>;

 

# Oracle，原理是通过Logminer来监听日志，下面实例为12c及以后版本，11g及以前把 CONTAINER=ALL删除就行


sqlplus sys/top_secret@//localhost:1521/ORCLCDB as sysdba

 CREATE TABLESPACE logminer_tbs DATAFILE '/opt/oracle/oradata/ORCLCDB/logminer_tbs.dbf'

   SIZE 25M REUSE AUTOEXTEND ON MAXSIZE UNLIMITED;

 exit;


sqlplus sys/top_secret@//localhost:1521/ORCLPDB1 as sysdba

 CREATE TABLESPACE logminer_tbs DATAFILE '/opt/oracle/oradata/ORCLCDB/ORCLPDB1/logminer_tbs.dbf'

   SIZE 25M REUSE AUTOEXTEND ON MAXSIZE UNLIMITED;

 exit;


sqlplus sys/top_secret@//localhost:1521/ORCLCDB as sysdba


 CREATE USER c##dbzuser IDENTIFIED BY dbz

   DEFAULT TABLESPACE logminer_tbs

   QUOTA UNLIMITED ON logminer_tbs

   CONTAINER=ALL;


 GRANT CREATE SESSION TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SET CONTAINER TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$DATABASE to c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT FLASHBACK ANY TABLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ANY TABLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT_CATALOG_ROLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT EXECUTE_CATALOG_ROLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ANY TRANSACTION TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT LOGMINING TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;


 GRANT CREATE TABLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT LOCK ANY TABLE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT CREATE SEQUENCE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;


 GRANT EXECUTE ON DBMS_LOGMNR TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT EXECUTE ON DBMS_LOGMNR_D TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;


 GRANT SELECT ON V_$LOG TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$LOG_HISTORY TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$LOGMNR_LOGS TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$LOGMNR_CONTENTS TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$LOGMNR_PARAMETERS TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$LOGFILE TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$ARCHIVED_LOG TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$ARCHIVE_DEST_STATUS TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$TRANSACTION TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;


 GRANT SELECT ON V_$MYSTAT TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;

 GRANT SELECT ON V_$STATNAME TO c##dbzuser CONTAINER=ALL;


 exit;


【VII】Source连接器注册


# 创建Source连接器配置文件

mkdir /opt/kafka_2.13-3.5.0/json

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0/json


vi source_channel.json  # 添加如下内容后保存, 双斜杠及后面内容为参数说明，实际使用时请去除


{

   "name": "source_channel",  // 连接器名称, 集群内需唯一

   "config": {

       "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector",  // 连接器类型

       "plugin.name": "pgoutput",              // 插件名称, PG库独有配置

       "slot.name": "debezium_channel",            // 复制槽名称, PG库独有配置

       "database.hostname": "your db connect url",           // 数据库连接地址

       "database.port": "5432",              // 端口

       "database.user": "your account",            // 账号

       "database.password": "your password",           // 密码

       "database.dbname" : "channel",             // 数据库名称

       "schema.include.list": "rop_channel",           // 模式列表，多个用逗号分隔

       "table.include.list": "rop_channel.debezium_test,rop_channel.csc_store,rop_channel.csc_store_data,rop_channel.csc_store_dim,rop_channel.cls_cp_store_version,rop_channel.cls_cp_virtual_store",

       "snapshot.mode": "never",              // 快照模式(当前设置为不做数据全量初始化)

       "tombstones.on.delete": "true",             // 是否发送墓碑记录, 删除同步参数

       "database.history.kafka.bootstrap.servers": "10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092", // MQ集群地址

       "database.history.kafka.topic": "__debezium_ddl_channel",      // 表结构存放主题

       "key.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",      // MQ消息序列化与反序列化格式, 采用avro时需指定schema registry集群地址，即下面的参数地址

       "key.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "value.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",

       "value.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "topic.prefix": "channel",              // MQ主题前缀

       "time.precision.mode": "adaptive",            // 时间精度模式(自适应)

       "heartbeat.interval.ms": "60000",            // 心跳检测间隔毫秒(针对监控库数据变化量非常小时的一个参数设置，防止复制槽堆积)

       "signal.data.collection": "public.debezium_signal",        // 信令表(针对指定表发起全量快照)

       "topic.creation.enable": "true",            // 自动创建MQ主题

       "topic.creation.default.replication.factor": "3",        // MQ主题副本数

       "topic.creation.default.partitions": "20",          // MQ主题分区数

       "topic.creation.default.compression.type": "lz4"        // MQ消息压缩类型

   }

}


# Oracle源连接器注册配置参数


{

   "name": "source_ewm",

   "config": {

       "connector.class": "io.debezium.connector.oracle.OracleConnector",

       "tasks.max": "1",

       "database.hostname": "your db connect url",

       "database.port": "1521",

       "database.user": "your account",

       "database.password": "your password",

       "database.dbname": "DB1",

       "schema.include.list": "SAPSR3",

       "table.include.list": "SAPSR3.ZTSTOCK_PARTNER,SAPSR3.ZTSTOCK_COMMON,SAPSR3./SAPAPO/MATKEY,SAPSR3./SCWM/AQUA,SAPSR3./SCWM/QUAN,SAPSR3./SCWM/LAGP,SAPSR3./SCWM/ORDIM_O,SAPSR3.ZTLGORT_CONF,SAPSR3.ZTLGORT_LGTYP,SAPSR3.ZTMAST_UNIT,SAPSR3.ZTMATERIAL_D,SAPSR3.ZTRM_OUT_H,SAPSR3.ZTRM_OUT_I,SAPSR3.ZTSTOCK_LIFNR",

       "snapshot.mode": "schema_only",

       "snapshot.fetch.size": "10000",

       "query.fetch.size": "10000",

       "log.mining.query.filter.mode": "none",

       "log.mining.strategy": "online_catalog",

       "log.mining.batch.size.min": "500",

       "log.mining.batch.size.max": "100000",

       "log.mining.batch.size.default": "5000",

       "log.mining.sleep.time.min.ms": "0",

       "log.mining.sleep.time.max.ms": "1000",

       "log.mining.sleep.time.default.ms": "300",

       "log.mining.sleep.time.increment.ms": "100",

       "tombstones.on.delete": "true",

       "schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers": "10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092",

       "schema.history.internal.kafka.topic": "EWM",

       "key.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",

       "key.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "value.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",

       "value.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "topic.prefix": "EWM",

       "time.precision.mode": "connect",

       "heartbeat.interval.ms": "60000",

       "signal.data.collection": "SAPSR3.DEBEZIUM_SIGNAL",

       "topic.creation.enable": "true",

       "topic.creation.default.replication.factor": "3",

       "topic.creation.default.partitions": "10",

       "topic.creation.default.compression.type": "lz4"

   }

}



# Kafka Connect提供的一些Restful API说明


curl -X POST http://10.101.1.45:8083/connectors -d @source_channel.json  # 注册配置文件到connect集群

curl -X PUT http://10.101.1.45:8083/connectors/source_channel/config -d @source_channel.json   # 更新连接器配置(更新时的json文件只需要config体里面包含的内容)

curl -X DELETE http://10.101.1.45:8083/connectors/source_channel    # 删除指定连接器

curl -X GET http://10.101.1.45:8083/connectors/source_sc_cloud    # 获取指定连接器配置信息

curl -X GET http://10.101.1.45:8083/connectors/source_sc_cloud/topics   # 获取指定连接器包含的kafka主题列表

curl -X GET http://10.101.1.45:8083/connectors/source_sc_cloud/status   # 获取指定连接器的运行状态



【VIII】Sink连接器注册


# 创建Sink连接器配置文件

mkdir /opt/kafka_2.13-3.5.0/json

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0/json


vi sink_channel.json  # 添加如下内容后保存, 双斜杠及后面内容为参数说明，实际使用时请去除


{

   "name": "sink_channel",

   "config": {

       "connector.class": "io.debezium.connector.jdbc.JdbcSinkConnector",

       "tasks.max": "10",       // 并发任务数，最佳效果是和MQ主题分区数相同

       "topics": "sc_cloud.public.sys_user,sc_cloud.public.sys_user_role,sc_cloud.public.sys_role,sc_cloud.public.sys_role_data,sc_cloud.public.usc_hr_dept,sc_cloud.public.usc_hr_employee,sc_cloud.masterdata.csc_area,sc_cloud.masterdata.csc_corp,sc_cloud.masterdata.csc_customer,sc_cloud.masterdata.csc_region_city,sc_cloud.masterdata.csc_region_county,sc_cloud.masterdata.csc_region_province",

       "connection.url": "jdbc:postgresql://xxx.xxx.xxx.xxx:5432/channel?currentSchema=public&reWriteBatchedInserts=true",

       "connection.username": "your account",

       "connection.password": "your password",

       "insert.mode": "upsert",     // 插入模式

       "delete.enabled": "true",     // 启用删除(需要源连接器开启墓碑参数)

       "primary.key.mode": "record_key",   // 主键识别模式

       "schema.evolution": "basic",    // 结构演变模式

       "database.time_zone": "UTC",    // 时区

       "key.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",

       "key.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "value.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",

       "value.converter.schema.registry.url": "http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081",

       "transforms": "route",      // 转换设置

       "transforms.route.type": "org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",   // 设置转换类型为正则

       "transforms.route.regex": "([^.]+)\\.([^.]+)\\.([^.]+)",       // 设置正则

       "transforms.route.replacement": "$3"            // 匹配替换(这里主要是默认创建的MQ主题为 库.模式.表，在这里只取表的名字)

   }

}


curl -X POST http://10.101.1.45:8083/connectors -d @sink_channel.json  # 注册配置文件到connect集群


【IX】信令表设置


# 首先要在Source连接器中增加下面的参数

"signal.data.collection": "public.debezium_signal"


# 在数据库中对应schema下创建信令表

CREATE TABLE "public"."debezium_signal" (

 "id" varchar(100) COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL,

 "type" varchar(50) COLLATE "pg_catalog"."default",

 "data" varchar(1000) COLLATE "pg_catalog"."default",

 CONSTRAINT "debezium_signal_pkey" PRIMARY KEY ("id")

)

;


ALTER TABLE "public"."debezium_signal"

 OWNER TO "channel";


COMMENT ON TABLE "public"."debezium_signal" IS '同步信令表';


# 当需要对某些表执行快照时，就在表中插入一条记录


INSERT INTO public.debezium_signal(id,type,data)

VALUES (

  gen_random_uuid(),

  'execute-snapshot',

  '{data-collections: [public.table1,public.table2], type: incremental}'

);



【X】定时清理日志文件


0 1 * * * /opt/kafka_2.12-3.4.0/bin/auto_delete_logs.sh


# 创建脚本，定时删除3天前的日志

cd /opt/kafka_2.13-3.5.0/bin

vi auto_delete_logs.sh

find /opt/kafka_2.13-3.5.0/logs/ -type f -name "*.log.*" -mtime +3 -exec rm -rf {} \;

chmod +x auto_delete_logs.sh


# 创建crontab定时任务，添加下面行

crontab -e

0 1 * * * /opt/kafka_2.13-3.5.0/bin/auto_delete_logs.sh


【XI】Debezium UI安装


# 安装yum管理工具

yum install -y yum-utils


# 添加阿里云镜像

yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo


# 查看ce版本，然后选择一个安装

yum list docker-ce --showduplicates|sort -r


docker-ce.x86_64            3:24.0.4-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:24.0.3-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:24.0.2-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:24.0.1-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:24.0.0-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.6-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.5-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.4-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.3-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.2-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.1-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:23.0.0-1.el7                      docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:20.10.9-3.el7                     docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:20.10.8-3.el7                     docker-ce-stable

docker-ce.x86_64            3:20.10.7-3.el7                     docker-ce-stable


# 不指定版本的话默认是安装最新版

yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io


# 启动docker

systemctl enable docker

systemctl start docker

systemctl status docker


# 查看docker版本

docker version


# 修改docker镜像仓库后重启

cat > /etc/docker/daemon.json << EOF

{

"registry-mirrors":["http://hub-mirror.c.163.com"]

}

EOF


systemctl restart docker


# 安装Debezium-UI, 成功运行后可在浏览器上访问当前机器的8080

docker run -d -it --rm --name debezium-ui -p 8080:8080 -e KAFKA_CONNECT_URIS=http://10.101.1.45:8083 quay.io/debezium/debezium-ui:2.2



【XII】Confluent安装配置

#Confluent也打包了ZK以及Kafka Connect的所有功能，我这里只用了它的schema-registry功能

# 下载安装包

cd /opt/src

curl -O https://packages.confluent.io/archive/7.4/confluent-community-7.4.1.tar.gz

wget url://confluentinc-kafka-connect-avro-converter-7.4.1.tar.gz     # 地址忘记了，可以搜索到


# 解压

tar -xvf confluent-community-7.4.1.tar.gz

mv confluent-7.4.1/ ../

tar -xvf confluentinc-kafka-connect-avro-converter-7.4.1.tar.gz

cp confluentinc-kafka-connect-avro-converter-7.4.1/libs/*.jar /opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins

cp /opt/confluent-7.4.1/share/java/schema-registry/*.jar /opt/kafka_2.13-3.5.0/plugins/


# 设置环境变量

vi /etc/profile


# 在末尾增加

export CONFLUENT_HOME=/opt/confluent-7.4.1

export PATH=$CONFLUENT_HOME/bin:$PATH


# 修改schema-registry配置文件

cd /opt/confluent-7.4.1/

vi etc/schema-registry/schema-registry.properties


# 增加或修改如下参数

listeners=http://10.101.1.45:8081

kafkastore.bootstrap.servers=PLAINTEXT://10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092

kafkastore.topic=__confluent_schemas


# 将整个文件夹复制到其他节点

cd /opt

scp -r confluent-7.4.1/ [email protected]:/opt/

scp -r confluent-7.4.1/ [email protected]:/opt/

scp -r confluent-7.4.1/ [email protected]:/opt/

scp -r confluent-7.4.1/ [email protected]:/opt/


# 启动schema-registry，每个节点都要执行

cd /opt/confluent-7.4.1

bin/schema-registry-start -daemon etc/schema-registry/schema-registry.properties > /dev/null &


# 这里有个坑，schema-regeistry集群内部默认用域名+端口访问，所以每台机器的hosts里要做一下设置

vi /etc/hosts


10.101.1.45   bsddts45

10.101.1.46   bsddts46

10.101.1.47   bsddts47

10.101.1.48   bsddts48

10.101.1.49   bsddts49



【XIII】安装mysql


# 下载MySQL安装包后解压

cd /opt/src

wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

tar -xvf mysql-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar


# 卸载MariaDB

rpm -e mariadb-libs --nodeps


# 安装mysql

yum install openssl-devel

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-server-5.7.43-1.el7.x86_64.rpm


# mysql启停命令

systemctl start mysqld

systemctl restart mysqld

systemctl stop mysqld


# 查看默认root密码

more /var/log/mysqld.log | grep password

[Note] A temporary password is generated for root@localhost: hjM;oPtgx2>+


# 登录mysql后修改root密码

mysql -u -p

alter user 'root'@'localhost' identified by 'xxxxxxxxxx';


# 创建可远程登录的账号密码，并赋权

create user 'wine'@'%' IDENTIFIED BY 'xxxxxxxxxx';

grant all on *.* to 'wine'@'%';


# 创建Kafka-Eagle存储数据库ke;

create database ke;


【XIV】安装Kafka-Eagle监控


# 下载ke安装包

cd /opt/src

wget https://github.com/smartloli/kafka-eagle-bin/archive/v3.0.1.tar.gz

tar -xvf v3.0.1.tar.gz

cd kafka-eagle-bin-3.0.1

tar -xvf efak-web-3.0.1-bin.tar.gz

mv efak-web-3.0.1 /opt


# 设置ke环境变量，添加下面几行后保存

vi /etc/profile


# Kafka Eagle Environment

export KE_HOME=/opt/efak-web-3.0.1

export PATH=$PATH:$KE_HOME/bin


# 使环境变量及时生效

source /etc/profile


# 修改ke配置文件

cd /opt/efak-web-3.0.1

vi conf/system-config.properties


# 增加或修改如下参数

efak.zk.cluster.alias=cluster1

cluster1.zk.list=10.101.1.45:2181,10.101.1.46:2181,10.101.1.47:2181,10.101.1.48:2181,10.101.1.49:2181

efak.driver=com.mysql.cj.jdbc.Driver

efak.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ke?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull

efak.username=wine

efak.password=x


【XV】采用Flink接avro格式数据的一些注意事项


1、Avro对数据类型匹配要求非常高，所以在Flink SQL中定义的数据类型要和源库基本保持一致

2、小数点后的精度务必保持一致

3、Flink默认的时间戳精度只有3位，碰到源库时间精度到微秒的，要用BIGINT接，然后再/1000000 -28800

4、Oracle中的特殊字段类型RAW,  要用BYTES接

5、with参数需要制定avro格式，如果是confluent的还要指定schema-registry，示例如下


WITH (

   'connector' = 'kafka'                                

   ,'topic' = 'EWM.SAPSR3.ZTMAST_UNIT'

   ,'properties.bootstrap.servers' = '10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092'

   ,'format' = 'avro-confluent'

   ,'avro-confluent.schema-registry.url' = 'http://10.101.1.45:8081,http://10.101.1.46:8081,http://10.101.1.47:8081,http://10.101.1.48:8081,http://10.101.1.49:8081'

   ,'scan.startup.mode' = 'latest-offset'

);


【XVI】监控消费延时，并实现钉钉机器人预警


vi /opt/kafka_2.13-3.5.0/bin/consumer_lag_alert.sh


#!/bin/sh

# kafka的所属目录 运行命令依赖其下bin中相关命令

FAKFA_DIR=/opt/kafka_2.13-3.5.0


# 默认积压报警条数

DEFAULT_LIMIT=100


# group信息的临时文件

GROUP_INFO_FILE=/opt/kafka_2.13-3.5.0/logs/monitor-group-infos.txt


# kafka的broker 多个逗号隔开

BROKER=10.101.1.45:9092,10.101.1.46:9092,10.101.1.47:9092,10.101.1.48:9092,10.101.1.49:9092


# 写入文件

${FAKFA_DIR}/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${BROKER} --describe --all-groups > ${GROUP_INFO_FILE}


error_infos=()


# 遍历每一行  判断

while read line

do

 if [[ -n ${line} ]]; then

   # 去掉标题行

   if [[ $line =~ CONSUMER-ID ]];then

     # nothing

     # echo "${line}"

     WINE=""

   else

     group=`echo $line | awk -F' ' '{print $1}'`

     topic=`echo $line | awk -F' ' '{print $2}'`

     partition=`echo $line | awk -F' ' '{print $3}'`

     lag=`echo $line | awk -F' ' '{print $6}'`

     consumer_id=`echo $line | awk -F' ' '{print $7}'`

     # echo "$topic $lag"


     # lag为 - 或者consumer_id为 - 的忽略

     if [[ "${lag}" = "-" ]] || [[ "${consumer_id}" = "-" ]];then

       # nothing

       consumer_id="-"

     elif [ $((lag)) -ge $((DEFAULT_LIMIT)) ];then

       # 超过设置阈值则报警

       #echo ">$((DEFAULT_LIMIT)) $((lag)) ${line}"

       error_infos[${#error_infos[*]}]=">Group:${group}, Topic:${topic}, Partition:${partition}, 积压数:${lag} \n"

     fi

   fi

 fi

done  < ${GROUP_INFO_FILE}


# 非空的 发送钉钉消息提醒

if [[ -n ${error_infos[*]} ]]; then

 curl -s -XPOST -H 'Content-Type: application/json' https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxxxx -d "{\"msgtype\":\"text\",\"te

xt\":{\"content\":\"数据复制平台消费积压报警\\n ${error_infos[*]} \"},\"at\":{\"atUserIds\":[\"0001\",\"0002\"]}}"

fi

标签：opt,10.101,http,8081,KafkaConnect,Confluent,ce,kafka,企业级
From： https://blog.51cto.com/xwhite/7147959

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