Соединение реляционных баз данных и поисковых систем — Глава 4, Часть 2

В этой главе подробно описывается интеграция данных CDC Kafka с OpenSearch с помощью Flink. Архитектура включает в себя захват изменений из PostgreSQL с помощью Debezium, потоковую передачу через Kafka, а затем обработку с помощью Flink перед записью в OpenSearch. Установка необходимых компонентов, таких как PostgreSQL, Kafka, Debezium, Flink и OpenSearch, является критически важной и часто управляется с помощью Docker Compose. Специальные JAR-connector Flink для Kafka и OpenSearch необходимо добавить в библиотеку Flink. Создается индекс OpenSearch с предопределенным отображением для хранения данных. Определяется скрипт Flink SQL для чтения данных CDC из Kafka и записи их в OpenSearch. Скрипт создает таблицы источника Kafka и sink OpenSearch, преобразуя и маршрутизируя данные с помощью инструкции INSERT. Затем задание Flink выполняется с помощью клиента Flink SQL, обрабатывая данные. Наконец, данные проверяются в OpenSearch, запросом индекса. Это демонстрирует полный pipeline CDC от изменений базы данных до поискового индекса в OpenSearch. Процесс позволяет индексировать изменения базы данных в режиме gần real-time для поиска и анализа.