Debezium同步之自定义转换器

Debezium 是一个开源的数据变更捕捉和传递平台，支持多种数据源和消息队列，可以用于构建实时数据流处理系统。在 Debezium 中，转换器（Converter）是一个非常重要的概念，用于将数据库中的数据转换为特定的格式并发送到消息队列中。

如果 Debezium 中提供的默认转换器无法满足需求，可以使用自定义转换器来实现特定的数据转换。自定义转换器需要实现 `org.apache.kafka.connect.storage.Converter` 接口，并在 Debezium 配置文件中进行相应的配置。

自定义转换器一般需要关注以下几个方面：

1. 数据格式：自定义转换器需要定义特定的数据格式，例如 JSON、AVRO 等。

2. 序列化和反序列化：自定义转换器需要实现数据的序列化和反序列化方法，将数据格式转换为字节数组或从字节数组中解析出数据。

3. 数据转换：自定义转换器需要根据具体需求实现数据转换逻辑，例如将数据库中的数据转换为特定的 JSON 格式。

使用自定义转换器可以灵活地实现特定的数据转换需求，提高 Debezium 的适用性和扩展性。

相关问题

Debezium 自定义mariadb转换器的完整代码

下面是一个自定义的 MariaDB 转换器的完整代码示例：

import io.debezium.converters.CloudEventsConverter;
import io.debezium.converters.spi.Serializer;
import io.debezium.converters.spi.Serde;
import io.debezium.converters.spi.Validator;
import io.debezium.data.Envelope;
import io.debezium.relational.TableId;
import io.debezium.serde.DebeziumSerdes;
import org.apache.kafka.connect.data.Schema;
import org.apache.kafka.connect.data.SchemaBuilder;
import org.apache.kafka.connect.data.Struct;
import org.apache.kafka.connect.errors.DataException;
import org.apache.kafka.connect.source.SourceRecord;

import java.util.Collections;
import java.util.Map;

public class MyMariaDBConverter implements CloudEventsConverter {

    private static final String FIELD_SCHEMA_DATA = "data";
    private static final String FIELD_SCHEMA_PAYLOAD = "payload";
    private static final String FIELD_SCHEMA_SOURCE = "source";
    private static final String FIELD_SCHEMA_SPECVERSION = "specversion";

    private static final String FIELD_SOURCE_DATABASE = "db";
    private static final String FIELD_SOURCE_TABLE = "table";

    private static final String SPEC_VERSION = "1.0";

    private final Serializer<SourceRecord> serializer = new Serializer<SourceRecord>() {
        @Override
        public byte[] serialize(SourceRecord sourceRecord) {
            Struct payload = new Struct(SCHEMA_PAYLOAD);
            Struct source = new Struct(SCHEMA_SOURCE);
            TableId tableId = ((TableId) sourceRecord.sourceOffset().get("table"));
            String dbName = tableId != null ? tableId.catalog() : null;
            String tableName = tableId != null ? tableId.table() : null;

            payload.put(FIELD_SCHEMA_DATA, sourceRecord.value());
            source.put(FIELD_SOURCE_DATABASE, dbName);
            source.put(FIELD_SOURCE_TABLE, tableName);

            return CloudEventsConverter.serialize(SPEC_VERSION, payload, source);
        }

        @Override
        public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {

        }

        @Override
        public void close() {

        }
    };

    private final Serde<SourceRecord> serde = DebeziumSerdes.payloadJson(Envelope.schemaBuilder()
            .withName("io.debezium.connector.mysql.Source")
            .withRecordSchemaChangeKey(Envelope.FieldName.DDL_STATEMENTS)
            .build(), Collections.emptyMap(), null);

    private final Validator<SourceRecord> validator = new Validator<SourceRecord>() {
        @Override
        public boolean isValid(SourceRecord sourceRecord) {
            return true;
        }

        @Override
        public void configure(Map<String, ?> map) {

        }

        @Override
        public void close() {

        }
    };

    private static final Schema SCHEMA_PAYLOAD = SchemaBuilder.struct()
            .name("io.debezium.connector.mysql.Source")
            .field(FIELD_SCHEMA_DATA, Schema.STRING_SCHEMA)
            .build();

    private static final Schema SCHEMA_SOURCE = SchemaBuilder.struct()
            .name("io.debezium.connector.mysql.Source")
            .field(FIELD_SOURCE_DATABASE, Schema.OPTIONAL_STRING_SCHEMA)
            .field(FIELD_SOURCE_TABLE, Schema.OPTIONAL_STRING_SCHEMA)
            .build();

    @Override
    public Serializer<SourceRecord> serializer() {
        return serializer;
    }

    @Override
    public Serde<SourceRecord> serde() {
        return serde;
    }

    @Override
    public Validator<SourceRecord> validator() {
        return validator;
    }
}

这个示例代码实现了 `io.debezium.converters.CloudEventsConverter` 接口，并实现了 `serializer()`、`serde()` 和 `validator()` 方法。在 `serializer()` 方法中，将 `SourceRecord` 对象序列化为 CloudEvents 格式的字节数组；在 `serde()` 方法中，使用 Debezium 提供的 `payloadJson()` 方法创建一个 JSON 格式的 `Serde` 对象；在 `validator()` 方法中，始终返回 `true`。最后，定义了 CloudEvents 中的 `payload` 和 `source` 的 `Schema` 对象。

需要注意的是，这个示例代码是针对 MariaDB 的转换器，如果需要针对其他数据库实现自定义转换器，需要根据具体情况进行相应的修改。

debezium自定义转化器

Debezium是一个开源的分布式事件数据捕获平台，可以对数据库变化进行实时捕获和转发。它支持各种数据库，例如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。

在Debezium中，自定义转化器是一种很有用的功能。它允许我们对数据库变化事件进行自定义处理和转换，以满足特定的需求。自定义转化器可以基于业务逻辑来修改、过滤或处理捕获的事件数据。

自定义转化器的主要步骤如下：

1. 实现转化器接口：Debezium提供了一个转化器接口，我们需要实现该接口以定义我们自己的转化器逻辑。

2. 注册转化器：我们需要在Debezium的配置文件中注册自定义转化器，以使其在事件捕获时被调用。

3. 实现转化器逻辑：在我们实现的转化器中，可以根据自己的需求对事件数据进行修改、过滤或处理。例如，我们可以在转化器中添加业务规则，将某些事件数据转换成特定的格式或结构。

4. 部署转化器：完成转化器的实现后，将其打包并部署到Debezium所在的运行环境中。一旦转化器部署成功，它将会在事件捕获过程中被调用。

自定义转化器的应用场景举例：

1. 数据过滤：如果我们只对某个特定条件下的数据变化感兴趣，可以在自定义转化器中实现过滤逻辑，只处理符合条件的事件数据。

2. 数据结构转换：有时候，我们需要将数据库中的数据转换为另一种数据结构，以便后续处理。自定义转化器可以实现这种数据结构转换的逻辑。

3. 数据合并：如果多个数据库中的数据变化需要进行合并处理，可以通过自定义转化器将不同源数据库的事件数据进行合并。

总而言之，Debezium的自定义转化器功能为我们提供了一个灵活和可扩展的方式来处理和转换捕获的数据库变化事件数据。通过自定义转化器，我们可以根据具体需求来自定义处理逻辑，进一步提高数据的利用价值和应用场景的灵活性。