Connecter les SGBD et les moteurs de recherche — Chapitre 4 Partie 2

Ce chapitre décrit l'intégration des données de capture de changement de données (CDC) de Kafka avec OpenSearch en utilisant Flink. L'architecture implique la capture des changements de données à partir de PostgreSQL en utilisant Debezium, leur diffusion en flux via Kafka, et leur traitement avec Flink avant leur écriture dans OpenSearch. La mise en place des composants nécessaires tels que PostgreSQL, Kafka, Debezium, Flink et OpenSearch est cruciale, souvent gérée à l'aide de Docker Compose. Des JARs de connecteur Flink spécifiques pour Kafka et OpenSearch doivent être ajoutés à la bibliothèque Flink. Un index OpenSearch avec une carte préalablement définie est créé pour stocker les données. Un script Flink SQL est défini pour lire les données CDC à partir de Kafka et les écrire dans OpenSearch. Le script crée des tables de source Kafka et OpenSearch, transformant et routant les données à l'aide d'une instruction INSERT. Le travail Flink est ensuite exécuté à l'aide du client Flink SQL, traitant les données. Enfin, les données sont vérifiées dans OpenSearch en interrogeant l'index. Cela démontre un pipeline CDC de changements de base de données à un index searchable dans OpenSearch. Le processus permet l'indexation quasi en temps réel des changements de base de données pour la recherche et l'analyse.