Verbinden von RDBs und Suchmaschinen — Kapitel 4 Teil 2

Dieses Kapitel beschreibt die Integration von Kafka CDC-Daten mit OpenSearch unter Verwendung von Flink SQL im Detail. Die Architektur beinhaltet die Erfassung von Datenänderungen aus PostgreSQL mit Debezium, das Streamen dieser Änderungen über Kafka und die Verarbeitung mit Flink, bevor sie in OpenSearch geschrieben werden. Das Einrichten der notwendigen Komponenten wie PostgreSQL, Kafka, Debezium, Flink und OpenSearch ist entscheidend und wird oft mit Docker Compose verwaltet. Spezifische Flink Connector JAR-Dateien für Kafka und OpenSearch müssen der Flink-Bibliothek hinzugefügt werden. Ein OpenSearch-Index mit einer vordefinierten Zuordnung wird erstellt, um die Daten zu speichern. Ein Flink SQL-Skript wird definiert, um CDC-Daten aus Kafka zu lesen und in OpenSearch zu schreiben. Das Skript erstellt Kafka-Quell- und OpenSearch-Zieltabellen, transformiert und leitet Daten mithilfe einer INSERT-Anweisung. Der Flink-Job wird dann mit dem Flink SQL-Client ausgeführt und verarbeitet die Daten. Schließlich werden die Daten in OpenSearch verifiziert, indem der Index abgefragt wird. Dies demonstriert eine vollständige CDC-Pipeline von Datenbankänderungen zu einem durchsuchbaren Index in OpenSearch. Der Prozess ermöglicht die nahezu Echtzeit-Indizierung von Datenbankänderungen für Suche und Analyse.