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Create a CDC Event Stream From Oracle Database to Kafka With GoldenGate

我们通过GoldenGate技术在Oracle DB和Kafka代理之间创建集成，该技术实时发布Kafka中的CDC事件流。

Oracle在其Oracle GoldenGate for Big Data套件中提供了一个Kafka连接处理程序，用于将CDC(更改数据捕获)事件流推送到Apache Kafka集群。

因此，对于给定的Oracle数据库，成功完成的业务事务中的任何DML操作(插入、更新、删除)都将转换为实时发布的Kafka消息。

这种集成对于这类用例非常有趣和有用:

如果遗留的单片应用程序使用Oracle数据库作为单一数据源，那么应该可以通过监视相关表的更改来创建实时更新事件流。换句话说，我们可以实现来自遗留应用程序的数据管道，而无需更改它们。
我们需要承认只有在数据库事务成功完成时才会发布Kafka消息。为了赋予这个特性，我们可以(始终以事务的方式)在一个由GoldenGate特别监视的表中编写Kafka消息，通过它的Kafka连接处理程序，将发布一个“插入”事件来存储原始的Kafka消息。

在本文中，我们将逐步说明如何通过GoldenGate技术实现PoC(概念验证)来测试Oracle数据库与Kafka之间的集成。

PoC的先决条件

我们将安装所有的东西在一个本地虚拟机，所以你需要:

安装Oracle VirtualBox(我在Oracle VirtualBox 5.2.20上测试过)
16 gb的RAM。
大约75GB的磁盘空间空闲。
最后但并非最不重要的是:了解vi。

PoC架构

本指南将创建一个单一的虚拟机有:

Oracle数据库12c:要监视的表存储在其中。
Oracle GoldenGate 12c(经典版本):将应用于监视表的业务事务实时提取，以中间日志格式(trail log)存储，并将其输送到另一个GoldenGate(用于大数据)实例管理的远程日志。
Oracle GoldenGate for Big Data 12c:pumped的业务事务并将其复制到Kafka消息中。
Apache Zookeeper/Apache Kafka实例:在这里发布Kafka消息中转换的业务事务。

换句话说，在某些Oracle表上应用的任何插入、更新和删除操作都将生成Kafka消息的CDC事件流，该事件流将在单个Kafka主题中发布。

下面是我们将要创建的架构和实时数据流:

PoC Architecture and data flow

步骤1/12:启动Oracle数据库

您可以自由地安装Oracle数据库和Oracle GoldenGate手动。但幸运的是……)Oracle共享了一些虚拟机，这些虚拟机已经安装了所有的东西，可以随时进行开发。

Oracle虚拟机可以在这里下载，你需要一个免费的Oracle帐户来获得它们。

我使用了Oracle Big Data Lite虚拟机(ver)。4.11)，它包含了很多Oracle产品，包括:

Oracle数据库12c第一版企业版(12.1.0.2)
Oracle GoldenGate 12c (12.3.0.1.2)

从上述下载页面获取所有7-zip文件(约22GB)，提取VM映像文件BigDataLite411。在Oracle VirtualBox中双击文件，打开导入向导。完成导入过程后，一个名为BigDataLite-4.11的VM将可用。

Imported VM in Oracle VirtualBox

启动BigDataLite-4.11并使用以下凭证登录:

用户:oracle
密码:welcome1

一个舒适的Linux桌面环境将会出现。

双击桌面上的“开始/停止服务”图标，然后:

检查第一项ORCL (Oracle数据库12c)。
不要检查所有其他的东西(对PoC无用且有害)。
按回车确认选择。

Select ORCL for starting Oracle database

最后，Oracle数据库将启动。

当您重新启动虚拟机时，Oracle数据库将自动启动。

与下载的虚拟机有关的其他有用信息:

Oracle主文件夹($ORACLE_HOME)是/u01/app/ Oracle /product/12.1.0.2/dbhome_1
GoldenGate (classic)安装在/u01/ogg中
SQL Developer安装在/u01/sqldeveloper中。您可以从上面工具栏中的图标启动SQL Developer。
Oracle数据库是作为多租户容器数据库(CDB)安装的。
Oracle数据库监听端口是1521
根容器的Oracle SID是cdb
PDB(可插拔数据库)的Oracle SID是orcl
所有Oracle数据库用户(SYS、SYSTEM等)的密码都是welcome1
连接到PDB数据库的tnsname别名是ORCL(参见$ORACLE_HOME/network/admin/tnsnames)。ora文件内容)。
Java主文件夹($JAVA_HOME)是/usr/java/latest
$JAVA_HOME中安装的Java开发工具包是JDK8更新151。

步骤2/12:在Oracle中启用归档日志

我们需要在Oracle中启用归档日志来使用GoldenGate (classic)。

从VM的Linux shell中启动SQL Plus作为SYS:

sqlplus sys/welcome1 as sysdba

然后从SQL + shell运行这个命令列表(我建议一次启动一个):

ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA;

ALTER DATABASE FORCE LOGGING;

ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILE;

ALTER SYSTEM SET ENABLE_GOLDENGATE_REPLICATION=TRUE;

SHUTDOWN IMMEDIATE;

STARTUP MOUNT;

ALTER DATABASE ARCHIVELOG;

ALTER DATABASE OPEN;

然后检查存档日志是否成功启用:

ARCHIVE LOG LIST;

输出应该是这样的:

Database log mode       Archive Mode

Automatic archival       Enabled

Archive destination       USE_DB_RECOVERY_FILE_DEST

Oldest online log sequence     527

Next log sequence to archive   529

Current log sequence       529

PoC progress after enabled Archive Log

步骤3/12:创建一个ggadmin用户

需要为GoldenGate (classic)创建一个特殊的Oracle管理员用户。

同样，从VM的Linux shell中打开SQL Plus:

sqlplus sys/welcome1作为sysdba

并通过运行这个脚本创建ggadmin用户:

ALTER SESSION SET "_ORACLE_SCRIPT"=TRUE;

CREATE USER ggadmin IDENTIFIED BY ggadmin;

GRANT CREATE SESSION, CONNECT, RESOURCE, ALTER SYSTEM TO ggadmin;

EXEC DBMS_GOLDENGATE_AUTH.GRANT_ADMIN_PRIVILEGE(grantee=>'ggadmin', privilege_type=>'CAPTURE', grant_optional_privileges=>'*');

GRANT SELECT ANY DICTIONARY TO ggadmin;

GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO ggadmin;

步骤4/12 -创建ESHOP模式

我们将创建一个模式(ESHOP)，其中只有两个表(CUSTOMER_ORDER和CUSTOMER_ORDER_ITEM)，用于生成要推送到Kafka中的CDC事件流。

使用SQL Plus(或者，如果您愿意，也可以使用SQL Developer)连接orcl作为SID的Oracle PDB:

sqlplus sys/welcome1@ORCL as sysdba

运行这个脚本:

-- init session

ALTER SESSION SET "_ORACLE_SCRIPT"=TRUE;

-- create tablespace for eshop

CREATE TABLESPACE eshop_tbs DATAFILE 'eshop_tbs.dat' SIZE 10M AUTOEXTEND ON;

CREATE TEMPORARY TABLESPACE eshop_tbs_temp TEMPFILE 'eshop_tbs_temp.dat' SIZE 5M AUTOEXTEND ON;

-- create user schema eshop, please note that the password is eshop

CREATE USER ESHOP IDENTIFIED BY eshop DEFAULT TABLESPACE eshop_tbs TEMPORARY TABLESPACE eshop_tbs_temp;

-- grant eshop user permissions

GRANT CREATE SESSION TO ESHOP;

GRANT CREATE TABLE TO ESHOP;

GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO ESHOP;

GRANT RESOURCE TO ESHOP;

GRANT CONNECT TO ESHOP;

GRANT CREATE VIEW TO ESHOP;

-- create eshop sequences

CREATE SEQUENCE ESHOP.CUSTOMER_ORDER_SEQ START WITH 1 INCREMENT BY 1 NOCACHE NOCYCLE;

CREATE SEQUENCE ESHOP.CUSTOMER_ORDER_ITEM_SEQ START WITH 1 INCREMENT BY 1 NOCACHE NOCYCLE;

-- create eshop tables

CREATE TABLE ESHOP.CUSTOMER_ORDER (

    ID NUMBER(19) PRIMARY KEY,

    CODE VARCHAR2(10),

    CREATED DATE,

    STATUS VARCHAR2(32),

    UPDATE_TIME TIMESTAMP

);

CREATE TABLE ESHOP.CUSTOMER_ORDER_ITEM (

    ID NUMBER(19) PRIMARY KEY,

    ID_CUSTOMER_ORDER NUMBER(19),

    DESCRIPTION VARCHAR2(255),

    QUANTITY NUMBER(3),

    CONSTRAINT FK_CUSTOMER_ORDER FOREIGN KEY (ID_CUSTOMER_ORDER) REFERENCES ESHOP.CUSTOMER_ORDER (ID)

);

步骤5/12:初始化GoldenGate Classic

现在是时候在BigDataListe-4.11虚拟机中安装GoldenGate (classic)实例了。

从Linux shell运行:

cd /u01/ogg

./ggsci

GoldenGate CLI(命令行界面)将启动:

Oracle GoldenGate Command Interpreter for Oracle

Version 12.2.0.1.0 OGGCORE_12.2.0.1.0_PLATFORMS_151101.1925.2_FBO

Linux, x64, 64bit (optimized), Oracle 12c on Nov 11 2015 03:53:23

Operating system character set identified as UTF-8.

Copyright (C) 1995, 2015, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

GGSCI (bigdatalite.localdomain) 1>

从GoldenGate CLI启动经理与以下命令:

start mgr

它将引导GoldenGate的主控制器进程(监听端口7810)。

现在创建一个凭据库来存储ggadmin用户凭据(并使用具有相同名称的别名来引用它们):

add credentialstore

alter credentialstore add user ggadmin password ggadmin alias ggadmin

现在，通过使用刚才创建的ggadmin别名连接到Oracle数据库，并启用对存储在名为orcl的PDB中的eshop模式的附加日志:

dblogin useridalias ggadmin

add schematrandata orcl.eshop

Poc progress after configured GoldenGate (classic)

步骤6/12:制作金门果提取物

在此步骤中，我们将创建一个GoldenGate摘要，此过程将监视Oracle archive重做日志，以捕获与ESHOP表相关的数据库事务，并将此SQL修改流写入另一个名为trail log的日志文件中。

从GoldenGate CLI运行:

edit params exteshop

该命令将打开一个引用新空文件的vi实例。在vi编辑器中放入以下内容:

EXTRACT exteshop

USERIDALIAS ggadmin

EXTTRAIL ./dirdat/aa

TABLE orcl.eshop.*;

保存内容并退出vi，以便返回GoldenGate CLI。

保存的内容将存储在/u01/ogg/dirprm/exteshop中。人口、难民和移民事务局文件。您也可以在外部编辑它的内容，而不需要再次从GoldenGate CLI运行“edit params exteshop”命令。

现在在Oracle中注册提取过程，从GoldenGate CLI运行以下命令:

dblogin useridalias ggadmin

register extract exteshop database container (orcl)

最后一个命令的输出应该是这样的:

OGG-02003 Extract EXTESHOP successfully registered with database at SCN 13624423.

使用所示的SCN号来完成提取配置。从GoldenGate CLI:

add extract exteshop, integrated tranlog, scn 13624423

add exttrail ./dirdat/aa, extract exteshop

现在我们可以启动名为exteshop的GoldenGate提取过程:

start exteshop

你可以使用以下命令中的on来检查进程的状态:

info exteshop

view report exteshop

验证提取过程是否正常工作以完成此步骤。从Linux shell运行以下命令，用SQL Plus(或SQL Developer)连接到ESHOP模式:

sqlplus eshop / eshop@ORCL

创建一个模拟客户订单:

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER (ID, CODE, CREATED, STATUS, UPDATE_TIME)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_SEQ.NEXTVAL, 'AAAA01', SYSDATE, 'DRAFT', SYSTIMESTAMP);

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER_ITEM (ID, ID_CUSTOMER_ORDER, DESCRIPTION, QUANTITY)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_ITEM_SEQ.NEXTVAL, CUSTOMER_ORDER_SEQ.CURRVAL, 'Toy Story', 1);

COMMIT;

最后，从GoldenGate CLI跑出来:

stats exteshop

并验证前面的插入操作是否已计算在内。下面是stats命令输出的一个小示例:

Extracting from ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER to ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER:

*** Total statistics since 2019-05-29 09:18:12 ***

Total inserts                              1.00

Total updates                              0.00

Total deletes                              0.00

Total discards                             0.00

Total operations                           1.00

检查提取过程是否正常工作的另一种方法是检查GoldenGate跟踪日志文件的时间戳。在Linux shell中运行“ls -l /u01/ogg/dirdat/”，并验证以“aa”开头的文件的时间戳已经更改。

PoC progress after created GoldenGate extract

步骤7/12:安装并运行Apache Kafka

从VM的桌面环境中打开Firefox并下载Apache Kafka(我使用的是kafka_2.11-2.1.1.tgz)。

现在，打开一个Linux shell并重置CLASSPATH环境变量(在BigDataLite-4.11虚拟机中设置的当前值会在Kafka中产生冲突):

declare -x CLASSPATH=""

从同一个Linux shell中，解压缩压缩包，启动ZooKeeper和Kafka:

cd

tar zxvf Downloads/kafka_2.11-2.1.1.tgz

cd kafka_2.11-2.1.1

./bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties

./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

你可以通过启动“echo stats | nc localhost 2181”来检查ZooKeeper是否正常:

[oracle@bigdatalite ~]$ echo stats | nc localhost 2181

Zookeeper version: 3.4.5-cdh5.13.1--1, built on 11/09/2017 16:28 GMT

Clients:

 /127.0.0.1:34997[1](queued=0,recved=7663,sent=7664)

 /0:0:0:0:0:0:0:1:17701[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/25

Received: 8186

Sent: 8194

Connections: 2

Outstanding: 0

Zxid: 0x3f

Mode: standalone

Node count: 25

您可以检查Kafka是否与“echo dump | nc localhost 2181 | grep代理”(一个字符串/brokers/ids/0应该出现)

[oracle@bigdatalite ~]$ echo dump | nc localhost 2181 | grep brokers

/brokers/ids/0

用于PoC的BigDataLite-4.11虚拟机已经在启动虚拟机时启动了一个较老的ZooKeeper实例。因此，请确保禁用了步骤1中描述的所有服务。

此外，当您打开一个新的Linux shell时，请注意在启动ZooKeeper和Kafka之前总是要重置CLASSPATH环境变量，这一点在步骤开始时已经解释过了。

PoC progress after installed ZooKeeper / Kafka

步骤8/12:为大数据安装GoldenGate

同样，从这个页面下载Oracle GoldenGate for Big Data 12c只需要使用VM中安装的Firefox浏览器(我在Linux x86-64上使用Oracle GoldenGate for Big Data 12.3.2.1.1)。请注意，您需要一个(免费)Oracle帐户来获得它。

安装很容易，只是爆炸压缩包内的下载:

cd ~/Downloads

unzip OGG_BigData_Linux_x64_12.3.2.1.1.zip

cd ..

mkdir ogg-bd-poc

cd ogg-bd-poc

tar xvf ../Downloads/OGG_BigData_Linux_x64_12.3.2.1.1.tar

就这样，GoldenGate for Big Data 12c被安装在/home/oracle/ogg-bd-poc文件夹中。

同样，BigDataLite-4.11虚拟机已经在/u01/ogg-bd文件夹中安装了用于大数据的GoldenGate。但它是一个较旧的版本，连接Kafka的选项较少。

步骤9/12:启动GoldenGate for Big Data Manager

打开大数据大门

cd ~/ogg-bd-poc

./ggsci

需要更改管理器端口，否则之前启动的与GoldenGate (classic)管理器的冲突将被引发。

因此，从大数据的GoldenGate来看，CLI运行:

create subdirs

edit params mgr

一个vi实例将开始，只是写这个内容:

PORT 27801

然后保存内容，退出vi，返回CLI，我们终于可以启动GoldenGate for Big Data manager监听端口27081:

PoC progress after installed GoldenGate for Big Data

步骤10/12:创建数据泵(Data Pump)

现在，我们需要创建在GoldenGate世界中被称为数据泵的东西。数据泵是一个提取过程，它监视一个跟踪日志，并(实时地)将任何更改推到另一个由不同的(通常是远程的)GoldenGate实例管理的跟踪日志。

对于这个PoC，由GoldenGate (classic)管理的trail log aa将被泵送至GoldenGate管理的trail log bb进行大数据处理。

因此，如果您关闭它，请回到来自Linux shell的GoldenGate(经典)CLI:

cd /u01/ogg

./ggsci

来自GoldenGate(经典)CLI:

edit params pmpeshop

并在vi中加入以下内容:

EXTRACT pmpeshop

USERIDALIAS ggadmin

SETENV (ORACLE_SID='orcl')

-- GoldenGate for Big Data address/port:

RMTHOST localhost, MGRPORT 27801

RMTTRAIL ./dirdat/bb

PASSTHRU

-- The "tokens" part it is useful for writing in the Kafka messages

-- the Transaction ID and the database Change Serial Number

TABLE orcl.eshop.*, tokens(txid = @GETENV('TRANSACTION', 'XID'), csn = @GETENV('TRANSACTION', 'CSN'));

保存内容并退出vi。

正如已经解释的提取器，保存的内容将存储在/u01/ogg/dirprm/pmpeshop中。人口、难民和移民事务局文件。

现在我们要注册并启动数据泵，从GoldenGate CLI:

dblogin useridalias ggadmin

add extract pmpeshop, exttrailsource ./dirdat/aa begin now

add rmttrail ./dirdat/bb extract pmpeshop

start pmpeshop

通过从CLI运行以下命令之一来检查数据泵的状态:

info pmpeshop

view report pmpeshop

你甚至可以在金门大数据的dirdat文件夹中查看trail log bb是否已经创建:

[oracle@bigdatalite dirdat]$ ls -l ~/ogg-bd-poc/dirdat

total 0

-rw-r-----. 1 oracle oinstall 0 May 30 13:22 bb000000000

[oracle@bigdatalite dirdat]$

那检查泵送过程呢?来自Linux shell:

sqlplus eshop/eshop@ORCL

执行这个SQL脚本创建一个新的模拟客户订单:

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER (ID, CODE, CREATED, STATUS, UPDATE_TIME)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_SEQ.NEXTVAL, 'AAAA02', SYSDATE, 'SHIPPING', SYSTIMESTAMP);

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER_ITEM (ID, ID_CUSTOMER_ORDER, DESCRIPTION, QUANTITY)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_ITEM_SEQ.NEXTVAL, CUSTOMER_ORDER_SEQ.CURRVAL, 'Inside Out', 1);

COMMIT;

现在从GoldenGate(经典)CLI运行:

stats pmpeshop

用于检查插入操作是否正确计数(在输出的一部分下面):

GGSCI (bigdatalite.localdomain as ggadmin@cdb/CDB$ROOT) 11> stats pmpeshop

Sending STATS request to EXTRACT PMPESHOP ...

Start of Statistics at 2019-05-30 14:49:00.

Output to ./dirdat/bb:

Extracting from ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER to ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER:

*** Total statistics since 2019-05-30 14:01:56 ***

Total inserts                              1.00

Total updates                              0.00

Total deletes                              0.00

Total discards                             0.00

Total operations                           1.00

此外，您还可以验证GoldenGate中存储的用于测试泵过程的大数据的跟踪日志的时间戳。事务提交后，从Linux shell运行:“ln -l ~/og -bd-poc/dirdat”，并检查最后一个以“bb”作为前缀的文件的时间戳。

PoC progress after created GoldenGate data pump

步骤11/12:将事务发布到Kafka

最后，我们将在GoldenGate中为BigData创建一个副本流程，以便在Kafka主题中发布泵出的业务事务。replicat将从trail日志bb读取事务中的插入、更新和删除操作，并将它们转换为JSON编码的Kafka消息。

因此，创建一个名为eshop_kafkaconnect的文件。文件夹/home/oracle/ogg-bd- pocd /dirprm中的属性包含以下内容:

# File: /home/oracle/ogg-bd-poc/dirprm/eshop_kafkaconnect.properties

# -----------------------------------------------------------

# address/port of the Kafka broker

bootstrap.servers=localhost:9092

acks=1

#JSON Converter Settings

key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

key.converter.schemas.enable=false

value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

value.converter.schemas.enable=false

#Adjust for performance

buffer.memory=33554432

batch.size=16384

linger.ms=0

# This property fix a start-up error as explained by Oracle Support here:

# https://support.oracle.com/knowledge/Middleware/2455697_1.html

converter.type=key

在同一个文件夹中，创建一个名为eshop_kc的文件。具有以下内容的道具:

# File: /home/oracle/ogg-bd-poc/dirprm/eshop_kc.props

# ---------------------------------------------------

gg.handlerlist=kafkaconnect

#The handler properties

gg.handler.kafkaconnect.type=kafkaconnect

gg.handler.kafkaconnect.kafkaProducerConfigFile=eshop_kafkaconnect.properties

gg.handler.kafkaconnect.mode=tx

#The following selects the topic name based only on the schema name

gg.handler.kafkaconnect.topicMappingTemplate=CDC-${schemaName}

#The following selects the message key using the concatenated primary keys

gg.handler.kafkaconnect.keyMappingTemplate=${primaryKeys}

#The formatter properties

gg.handler.kafkaconnect.messageFormatting=op

gg.handler.kafkaconnect.insertOpKey=I

gg.handler.kafkaconnect.updateOpKey=U

gg.handler.kafkaconnect.deleteOpKey=D

gg.handler.kafkaconnect.truncateOpKey=T

gg.handler.kafkaconnect.treatAllColumnsAsStrings=false

gg.handler.kafkaconnect.iso8601Format=false

gg.handler.kafkaconnect.pkUpdateHandling=abend

gg.handler.kafkaconnect.includeTableName=true

gg.handler.kafkaconnect.includeOpType=true

gg.handler.kafkaconnect.includeOpTimestamp=true

gg.handler.kafkaconnect.includeCurrentTimestamp=true

gg.handler.kafkaconnect.includePosition=true

gg.handler.kafkaconnect.includePrimaryKeys=true

gg.handler.kafkaconnect.includeTokens=true

goldengate.userexit.writers=javawriter

javawriter.stats.display=TRUE

javawriter.stats.full=TRUE

gg.log=log4j

gg.log.level=INFO

gg.report.time=30sec

# Apache Kafka Classpath

# Put the path of the "libs" folder inside the Kafka home path

gg.classpath=/home/oracle/kafka_2.11-2.1.1/libs/*

javawriter.bootoptions=-Xmx512m -Xms32m -Djava.class.path=.:ggjava/ggjava.jar:./dirprm

如果关闭，重启大数据CLI的GoldenGate:

cd ~/ogg-bd-poc

./ggsci

and start to create a replicat from the CLI with:

edit params repeshop

in vi put this content:

REPLICAT repeshop

TARGETDB LIBFILE libggjava.so SET property=dirprm/eshop_kc.props

GROUPTRANSOPS 1000

MAP orcl.eshop.*, TARGET orcl.eshop.*;

然后保存内容并退出vi。现在将replicat与trail log bb关联，并使用以下命令启动replicat进程，以便从GoldenGate启动大数据CLI:

add replicat repeshop, exttrail ./dirdat/bb

start repeshop

Check that the replicat is live and kicking with one of these commands:

info repeshop

view report repeshop

Now, connect to the ESHOP schema from another Linux shell:

sqlplus eshop/eshop@ORCL

and commit something:

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER (ID, CODE, CREATED, STATUS, UPDATE_TIME)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_SEQ.NEXTVAL, 'AAAA03', SYSDATE, 'DELIVERED', SYSTIMESTAMP);

INSERT INTO CUSTOMER_ORDER_ITEM (ID, ID_CUSTOMER_ORDER, DESCRIPTION, QUANTITY)

VALUES (CUSTOMER_ORDER_ITEM_SEQ.NEXTVAL, CUSTOMER_ORDER_SEQ.CURRVAL, 'Cars 3', 2);

COMMIT;

From the GoldenGate for Big Data CLI, check that the INSERT operation was counted for the replicat process by running:

stats repeshop

And (hurrah!) we can have a look inside Kafka, as the Linux shell checks that the topic named CDC-ESHOP was created:

cd ~/kafka_2.11-2.1.1/bin

./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

and from the same folder run the following command for showing the CDC events stored in the topic:

 ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic CDC-ESHOP --from-beginning

You should see something like:

[oracle@bigdatalite kafka_2.11-2.1.1]$ ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic CDC-ESHOP --from-beginning

{"table":"ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER","op_type":"I","op_ts":"2019-05-31 04:24:34.000327","current_ts":"2019-05-31 04:24:39.637000","pos":"00000000020000003830","primary_keys":["ID"],"tokens":{"txid":"9.32.6726","csn":"13906131"},"before":null,"after":{"ID":11.0,"CODE":"AAAA03","CREATED":"2019-05-31 04:24:34","STATUS":"DELIVERED","UPDATE_TIME":"2019-05-31 04:24:34.929950000"}}

{"table":"ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER_ITEM","op_type":"I","op_ts":"2019-05-31 04:24:34.000327","current_ts":"2019-05-31 04:24:39.650000","pos":"00000000020000004074","primary_keys":["ID"],"tokens":{"txid":"9.32.6726","csn":"13906131"},"before":null,"after":{"ID":11.0,"ID_CUSTOMER_ORDER":11.0,"DESCRIPTION":"Cars 3","QUANTITY":2}}

For a better output, install jq:

sudo yum -y install jq

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic CDC-ESHOP --from-beginning | jq .

and here is how will appear the JSON events:

  "table": "ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER",

  "op_type": "I",

  "op_ts": "2019-05-31 04:24:34.000327",

  "current_ts": "2019-05-31 04:24:39.637000",

  "pos": "00000000020000003830",

  "primary_keys": [

    "ID"

],

  "tokens": {

    "txid": "9.32.6726",

    "csn": "13906131"

},

  "before": null,

  "after": {

    "ID": 11,

    "CODE": "AAAA03",

    "CREATED": "2019-05-31 04:24:34",

    "STATUS": "DELIVERED",

    "UPDATE_TIME": "2019-05-31 04:24:34.929950000"

  "table": "ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER_ITEM",

  "op_type": "I",

  "op_ts": "2019-05-31 04:24:34.000327",

  "current_ts": "2019-05-31 04:24:39.650000",

  "pos": "00000000020000004074",

  "primary_keys": [

    "ID"

],

  "tokens": {

    "txid": "9.32.6726",

    "csn": "13906131"

},

  "before": null,

  "after": {

    "ID": 11,

    "ID_CUSTOMER_ORDER": 11,

    "DESCRIPTION": "Cars 3",

    "QUANTITY": 2

现在打开Kafka -console-consumer.sh进程，并在ESHOP上执行其他一些数据库事务，以便实时打印发送给Kafka的CDC事件流。

以下是一些用于更新和删除操作的JSON事件示例:

// Generated with: UPDATE CUSTOMER_ORDER SET STATUS='DELIVERED' WHERE ID=8;

  "table": "ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER",

  "op_type": "U",

  "op_ts": "2019-05-31 06:22:07.000245",

  "current_ts": "2019-05-31 06:22:11.233000",

  "pos": "00000000020000004234",

  "primary_keys": [

    "ID"

],

  "tokens": {

    "txid": "14.6.2656",

    "csn": "13913689"

},

  "before": {

    "ID": 8,

    "CODE": null,

    "CREATED": null,

    "STATUS": "SHIPPING",

    "UPDATE_TIME": null

},

  "after": {

    "ID": 8,

    "CODE": null,

    "CREATED": null,

    "STATUS": "DELIVERED",

    "UPDATE_TIME": null

// Generated with: DELETE CUSTOMER_ORDER_ITEM WHERE ID=3;

  "table": "ORCL.ESHOP.CUSTOMER_ORDER_ITEM",

  "op_type": "D",

  "op_ts": "2019-05-31 06:25:59.000916",

  "current_ts": "2019-05-31 06:26:04.910000",

  "pos": "00000000020000004432",

  "primary_keys": [

    "ID"

],

  "tokens": {

    "txid": "14.24.2651",

    "csn": "13913846"

},

  "before": {

    "ID": 3,

    "ID_CUSTOMER_ORDER": 1,

    "DESCRIPTION": "Toy Story",

    "QUANTITY": 1

},

  "after": null

恭喜你!你完成了PoC:

Poc completed after created the replicat process in GoldenGate for Big Data

步骤12/12:使用PoC

GoldenGate中提供的Kafka Connect处理程序有很多有用的选项，可以根据需要定制集成。点击这里查看官方文件。

例如，您可以选择为CDC流中涉及的每个表创建不同的主题，只需在eshop_kc.props中编辑此属性:

gg.handler.kafkaconnect.topicMappingTemplate=CDC-${schemaName}-${tableName}

更改后重新启动replicat，从GoldenGate for Big Data CLI:

stop repeshop

start repeshop

您可以在“~/og -bd-poc/AdapterExamples/big-data/kafka_connect”文件夹中找到其他配置示例。

结论

在本文中，我们通过GoldenGate技术在Oracle数据库和Kafka代理之间创建了一个完整的集成。CDC事件流以Kafka实时发布。

为了简单起见，我们使用了一个已经全部安装的虚拟机，但是您可以在不同的主机上免费安装用于大数据的GoldenGate和Kafka。

请在评论中告诉我您对这种集成的潜力(或限制)的看法。

原文：https://dzone.com/articles/creates-a-cdc-stream-from-oracle-database-to-kafka

本文：https://pub.intelligentx.net/node/839

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发布日期

星期三, 十一月 27, 2019 - 15:53

最后修改

星期四, 一月 5, 2023 - 21:55

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