バージョン: Latest-3.4

Kafka コネクタを使用したデータのロード

StarRocks は、Apache Kafka® コネクタ（StarRocks Connector for Apache Kafka®、以下 Kafka コネクタと略します）という独自開発のコネクタを提供しています。このコネクタはシンクコネクタとして、Kafka からメッセージを継続的に消費し、StarRocks にロードします。Kafka コネクタは少なくとも一度のセマンティクスを保証します。

Kafka コネクタは Kafka Connect とシームレスに統合でき、StarRocks が Kafka エコシステムとより良く統合されることを可能にします。リアルタイムデータを StarRocks にロードしたい場合には賢明な選択です。Routine Load と比較して、以下のシナリオでは Kafka コネクタの使用が推奨されます：

Routine Load は CSV、JSON、Avro フォーマットでのデータロードのみをサポートしていますが、Kafka コネクタは Protobuf など、より多くのフォーマットでデータをロードできます。Kafka Connect のコンバータを使用してデータを JSON や CSV フォーマットに変換できる限り、Kafka コネクタを介して StarRocks にデータをロードできます。
Debezium フォーマットの CDC データなど、データ変換をカスタマイズします。
複数の Kafka トピックからデータをロードします。
Confluent Cloud からデータをロードします。
ロードバッチサイズ、並行性、その他のパラメータを細かく制御して、ロード速度とリソース使用率のバランスを取る必要があります。

準備

バージョン要件

コネクタ	Kafka	StarRocks	Java
1.0.4	3.4	2.5 and later	8
1.0.3	3.4	2.5 and later	8

Kafka 環境のセットアップ

自己管理の Apache Kafka クラスターと Confluent Cloud の両方がサポートされています。

自己管理の Apache Kafka クラスターの場合、Apache Kafka クイックスタートを参照して、Kafka クラスターを迅速にデプロイできます。Kafka Connect はすでに Kafka に統合されています。
Confluent Cloud の場合、Confluent アカウントを持ち、クラスターを作成していることを確認してください。

Kafka コネクタのダウンロード

Kafka コネクタを Kafka Connect に提出します：

自己管理の Kafka クラスター：

starrocks-kafka-connector-xxx.tar.gz をダウンロードして解凍します。
Confluent Cloud：

現在、Kafka コネクタは Confluent Hub にアップロードされていません。starrocks-kafka-connector-xxx.tar.gz をダウンロードして解凍し、ZIP ファイルにパッケージして Confluent Cloud にアップロードする必要があります。

ネットワーク構成

Kafka が配置されているマシンが StarRocks クラスターの FE ノードに http_port（デフォルト：8030）および query_port（デフォルト：9030）を介してアクセスでき、BE ノードに be_http_port（デフォルト：8040）を介してアクセスできることを確認してください。

使用方法

このセクションでは、自己管理の Kafka クラスターを例にとり、Kafka コネクタと Kafka Connect を設定し、Kafka Connect を実行して StarRocks にデータをロードする方法を説明します。

データセットの準備

Kafka クラスターのトピック test に JSON フォーマットのデータが存在すると仮定します。

{"id":1,"city":"New York"}
{"id":2,"city":"Los Angeles"}
{"id":3,"city":"Chicago"}

テーブルの作成

StarRocks クラスターのデータベース example_db に JSON フォーマットデータのキーに基づいてテーブル test_tbl を作成します。

CREATE DATABASE example_db;
USE example_db;
CREATE TABLE test_tbl (id INT, city STRING);

Kafka コネクタと Kafka Connect の設定、そして Kafka Connect を実行してデータをロード

スタンドアロンモードで Kafka Connect を実行

Kafka コネクタを設定します。Kafka インストールディレクトリの config ディレクトリに、Kafka コネクタ用の設定ファイル connect-StarRocks-sink.properties を作成し、以下のパラメータを設定します。詳細なパラメータと説明については、Parameters を参照してください。
備考
- この例では、StarRocks が提供する Kafka コネクタは、Kafka からデータを継続的に消費し、StarRocks にデータをロードできるシンクコネクタです。
- ソースデータが CDC データ（例えば、Debezium フォーマットのデータ）であり、StarRocks テーブルが主キーテーブルである場合、StarRocks が提供する Kafka コネクタ用の設定ファイル connect-StarRocks-sink.properties で transform を設定し、ソースデータの変更を主キーテーブルに同期する必要があります。
```
name=starrocks-kafka-connector
connector.class=com.starrocks.connector.kafka.StarRocksSinkConnector
topics=test
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=false
# StarRocks クラスター内の FE の HTTP URL。デフォルトポートは 8030。
starrocks.http.url=192.168.xxx.xxx:8030
# Kafka トピック名が StarRocks テーブル名と異なる場合、それらの間のマッピング関係を設定する必要があります。
starrocks.topic2table.map=test:test_tbl
# StarRocks のユーザー名を入力します。
starrocks.username=user1
# StarRocks のパスワードを入力します。
starrocks.password=123456
starrocks.database.name=example_db
sink.properties.strip_outer_array=true
```

Kafka Connect を設定して実行します。

Kafka Connect を設定します。config ディレクトリの設定ファイル config/connect-standalone.properties で、以下のパラメータを設定します。詳細なパラメータと説明については、Running Kafka Connect を参照してください。

# Kafka ブローカーのアドレス。複数の Kafka ブローカーのアドレスはカンマ（,）で区切る必要があります。
# この例では、Kafka クラスターにアクセスするためのセキュリティプロトコルとして PLAINTEXT を使用しています。他のセキュリティプロトコルを使用して Kafka クラスターにアクセスする場合は、このファイルに関連情報を設定する必要があります。
bootstrap.servers=<kafka_broker_ip>:9092
offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
offset.flush.interval.ms=10000
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=false
# 解凍後の Kafka コネクタの絶対パス。例：
plugin.path=/home/kafka-connect/starrocks-kafka-connector-1.0.3

Kafka Connect を実行します。

CLASSPATH=/home/kafka-connect/starrocks-kafka-connector-1.0.3/* bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/connect-starrocks-sink.properties

分散モードで Kafka Connect を実行

Kafka Connect を設定して実行します。

Kafka Connect を設定します。config ディレクトリの設定ファイル config/connect-distributed.properties で、以下のパラメータを設定します。詳細なパラメータと説明については、Running Kafka Connect を参照してください。

# Kafka ブローカーのアドレス。複数の Kafka ブローカーのアドレスはカンマ（,）で区切る必要があります。
# この例では、Kafka クラスターにアクセスするためのセキュリティプロトコルとして PLAINTEXT を使用しています。他のセキュリティプロトコルを使用して Kafka クラスターにアクセスする場合は、このファイルに関連情報を設定する必要があります。
bootstrap.servers=<kafka_broker_ip>:9092
offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
offset.flush.interval.ms=10000
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=false
# 解凍後の Kafka コネクタの絶対パス。例：
plugin.path=/home/kafka-connect/starrocks-kafka-connector-1.0.3

Kafka Connect を実行します。

CLASSPATH=/home/kafka-connect/starrocks-kafka-connector-1.0.3/* bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties

Kafka コネクタを設定して作成します。分散モードでは、REST API を通じて Kafka コネクタを設定して作成する必要があります。パラメータと説明については、Parameters を参照してください。
備考
- この例では、StarRocks が提供する Kafka コネクタは、Kafka からデータを継続的に消費し、StarRocks にデータをロードできるシンクコネクタです。
- ソースデータが CDC データ（例えば、Debezium フォーマットのデータ）であり、StarRocks テーブルが主キーテーブルである場合、StarRocks が提供する Kafka コネクタ用の設定ファイル connect-StarRocks-sink.properties で transform を設定し、ソースデータの変更を主キーテーブルに同期する必要があります。
```
curl -i http://127.0.0.1:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{
  "name":"starrocks-kafka-connector",
  "config":{
    "connector.class":"com.starrocks.connector.kafka.StarRocksSinkConnector",
    "topics":"test",
    "key.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "value.converter":"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "key.converter.schemas.enable":"true",
    "value.converter.schemas.enable":"false",
    "starrocks.http.url":"192.168.xxx.xxx:8030",
    "starrocks.topic2table.map":"test:test_tbl",
    "starrocks.username":"user1",
    "starrocks.password":"123456",
    "starrocks.database.name":"example_db",
    "sink.properties.strip_outer_array":"true"
  }
}'
```

StarRocks テーブルをクエリ

ターゲット StarRocks テーブル test_tbl をクエリします。

MySQL [example_db]> select * from test_tbl;

+------+-------------+
| id   | city        |
+------+-------------+
|    1 | New York    |
|    2 | Los Angeles |
|    3 | Chicago     |
+------+-------------+
3 rows in set (0.01 sec)

上記の結果が返された場合、データは正常にロードされています。

パラメータ

name

必須: YES
デフォルト値:
説明: この Kafka コネクタの名前。Kafka Connect クラスター内のすべての Kafka コネクタの中でグローバルにユニークである必要があります。例：starrocks-kafka-connector。

connector.class

必須: YES
デフォルト値:
説明: この Kafka コネクタのシンクで使用されるクラス。値を com.starrocks.connector.kafka.StarRocksSinkConnector に設定します。

topics

必須:
デフォルト値:
説明: 購読する1つ以上のトピックで、各トピックは StarRocks テーブルに対応します。デフォルトでは、StarRocks はトピック名が StarRocks テーブル名と一致すると仮定します。そのため、StarRocks はトピック名を使用してターゲットの StarRocks テーブルを決定します。topics または topics.regex（下記）のいずれかを記入してください。ただし、StarRocks テーブル名がトピック名と異なる場合は、オプションの starrocks.topic2table.map パラメータ（下記）を使用してトピック名からテーブル名へのマッピングを指定します。

topics.regex

必須:
デフォルト値: 説明: 購読する1つ以上のトピックを一致させる正規表現。詳細については topics を参照してください。topics.regex または topics（上記）のいずれかを記入してください。

starrocks.topic2table.map

必須: NO
デフォルト値:
説明: トピック名が StarRocks テーブル名と異なる場合の StarRocks テーブル名とトピック名のマッピング。フォーマットは <topic-1>:<table-1>,<topic-2>:<table-2>,... です。

starrocks.http.url

必須: YES
デフォルト値:
説明: StarRocks クラスター内の FE の HTTP URL。フォーマットは <fe_host1>:<fe_http_port1>,<fe_host2>:<fe_http_port2>,... です。複数のアドレスはカンマ（,）で区切ります。例：192.168.xxx.xxx:8030,192.168.xxx.xxx:8030。

starrocks.database.name

必須: YES
デフォルト値:
説明: StarRocks データベースの名前。

starrocks.username

必須: YES
デフォルト値:
説明: StarRocks クラスターアカウントのユーザー名。ユーザーは StarRocks テーブルに対する INSERT 権限を持つ必要があります。

starrocks.password

必須: YES
デフォルト値:
説明: StarRocks クラスターアカウントのパスワード。

key.converter

必須: NO
デフォルト値: Kafka Connect クラスターで使用されるキーコンバータ
説明: このパラメータはシンクコネクタ（Kafka-connector-starrocks）用のキーコンバータを指定し、Kafka データのキーをデシリアライズするために使用されます。デフォルトのキーコンバータは Kafka Connect クラスターで使用されるものです。

value.converter

必須: NO
デフォルト値: Kafka Connect クラスターで使用される値コンバータ
説明: このパラメータはシンクコネクタ（Kafka-connector-starrocks）用の値コンバータを指定し、Kafka データの値をデシリアライズするために使用されます。デフォルトの値コンバータは Kafka Connect クラスターで使用されるものです。

key.converter.schema.registry.url

必須: NO
デフォルト値:
説明: キーコンバータ用のスキーマレジストリ URL。

value.converter.schema.registry.url

必須: NO
デフォルト値:
説明: 値コンバータ用のスキーマレジストリ URL。

tasks.max

必須: NO
デフォルト値: 1
説明: Kafka コネクタが作成できるタスクスレッドの上限で、通常は Kafka Connect クラスターのワーカーノードの CPU コア数と同じです。このパラメータを調整してロードパフォーマンスを制御できます。

bufferflush.maxbytes

必須: NO
デフォルト値: 94371840(90M)
説明: 一度に StarRocks に送信される前にメモリに蓄積できるデータの最大サイズ。最大値は 64 MB から 10 GB の範囲です。Stream Load SDK バッファはデータをバッファリングするために複数の Stream Load ジョブを作成することがあります。したがって、ここで言及されている閾値は総データサイズを指します。

bufferflush.intervalms

必須: NO
デフォルト値: 1000
説明: データのバッチを送信する間隔で、ロードの遅延を制御します。範囲: [1000, 3600000]。

connect.timeoutms

必須: NO
デフォルト値: 1000
説明: HTTP URL への接続のタイムアウト。範囲: [100, 60000]。

sink.properties.*

必須:
デフォルト値:
説明: ロード動作を制御するための Stream Load パラメータ。例えば、パラメータ sink.properties.format は Stream Load に使用されるフォーマットを指定し、CSV または JSON などがあります。サポートされているパラメータとその説明のリストについては、STREAM LOAD を参照してください。

sink.properties.format

必須: NO
デフォルト値: json
説明: Stream Load に使用されるフォーマット。Kafka コネクタは、データの各バッチを StarRocks に送信する前にフォーマットに変換します。有効な値: csv と json。詳細については、CSV パラメータおよび JSON パラメータを参照してください。

sink.properties.partial_update

必須: NO
デフォルト値: FALSE
説明: 部分更新を使用するかどうか。有効な値: TRUE と FALSE。デフォルト値: FALSE、この機能を無効にすることを示します。

sink.properties.partial_update_mode

必須: NO
デフォルト値: row
説明: 部分更新のモードを指定します。有効な値: row と column。

値 row（デフォルト）は行モードでの部分更新を意味し、多くの列と小さなバッチでのリアルタイム更新に適しています。
値 column は列モードでの部分更新を意味し、少ない列と多くの行でのバッチ更新に適しています。このようなシナリオでは、列モードを有効にすると更新速度が速くなります。例えば、100 列のテーブルで、すべての行に対して 10 列（全体の 10%）のみが更新される場合、列モードの更新速度は 10 倍速くなります。

使用上の注意

フラッシュポリシー

Kafka コネクタはデータをメモリにバッファし、Stream Load を介して StarRocks にバッチでフラッシュします。以下の条件のいずれかが満たされた場合、フラッシュがトリガーされます：

バッファされた行のバイト数が bufferflush.maxbytes の制限に達したとき。
最後のフラッシュからの経過時間が bufferflush.intervalms の制限に達したとき。
コネクタがタスクのオフセットをコミットしようとする間隔に達したとき。この間隔は Kafka Connect の設定 offset.flush.interval.ms によって制御され、デフォルト値は 60000 です。

データの遅延を低くするために、これらの設定を Kafka コネクタの設定で調整します。ただし、フラッシュの頻度が増えると CPU と I/O の使用量が増加します。

制限事項

Kafka トピックからの単一メッセージを複数のデータ行にフラット化して StarRocks にロードすることはサポートされていません。
StarRocks が提供する Kafka コネクタのシンクは少なくとも一度のセマンティクスを保証します。

ベストプラクティス

Debezium フォーマットの CDC データのロード

Debezium は、さまざまなデータベースシステムでのデータ変更を監視し、これらの変更を Kafka にストリーミングすることをサポートする人気のある Change Data Capture (CDC) ツールです。以下の例では、PostgreSQL の変更を StarRocks の 主キーテーブル に書き込むために Kafka コネクタを設定して使用する方法を示します。

ステップ 1: Kafka のインストールと開始

注意

独自の Kafka 環境を持っている場合、このステップをスキップできます。

公式サイトから最新の Kafka リリースをダウンロードし、パッケージを解凍します。
```
tar -xzf kafka_2.13-3.7.0.tgz
cd kafka_2.13-3.7.0
```

Kafka 環境を開始します。

Kafka クラスター UUID を生成します。

KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"

ログディレクトリをフォーマットします。

bin/kafka-storage.sh format -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/kraft/server.properties

Kafka サーバーを開始します。

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

ステップ 2: PostgreSQL の設定

PostgreSQL ユーザーに REPLICATION 権限が付与されていることを確認します。
PostgreSQL の設定を調整します。

postgresql.conf で wal_level を logical に設定します。
```
wal_level = logical
```
PostgreSQL サーバーを再起動して変更を適用します。
```
pg_ctl restart
```

データセットを準備します。

テーブルを作成し、テストデータを挿入します。

CREATE TABLE customers (
  id int primary key ,
  first_name varchar(65533) NULL,
  last_name varchar(65533) NULL ,
  email varchar(65533) NULL 
);

INSERT INTO customers VALUES (1,'a','a','a@a.com');

Kafka で CDC ログメッセージを確認します。

{
    "schema": {
        "type": "struct",
        "fields": [
            {
                "type": "struct",
                "fields": [
                    {
                        "type": "int32",
                        "optional": false,
                        "field": "id"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "first_name"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "last_name"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "email"
                    }
                ],
                "optional": true,
                "name": "test.public.customers.Value",
                "field": "before"
            },
            {
                "type": "struct",
                "fields": [
                    {
                        "type": "int32",
                        "optional": false,
                        "field": "id"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "first_name"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "last_name"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "email"
                    }
                ],
                "optional": true,
                "name": "test.public.customers.Value",
                "field": "after"
            },
            {
                "type": "struct",
                "fields": [
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "version"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "connector"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "name"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": false,
                        "field": "ts_ms"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "name": "io.debezium.data.Enum",
                        "version": 1,
                        "parameters": {
                            "allowed": "true,last,false,incremental"
                        },
                        "default": "false",
                        "field": "snapshot"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "db"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": true,
                        "field": "sequence"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "schema"
                    },
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "table"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": true,
                        "field": "txId"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": true,
                        "field": "lsn"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": true,
                        "field": "xmin"
                    }
                ],
                "optional": false,
                "name": "io.debezium.connector.postgresql.Source",
                "field": "source"
            },
            {
                "type": "string",
                "optional": false,
                "field": "op"
            },
            {
                "type": "int64",
                "optional": true,
                "field": "ts_ms"
            },
            {
                "type": "struct",
                "fields": [
                    {
                        "type": "string",
                        "optional": false,
                        "field": "id"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": false,
                        "field": "total_order"
                    },
                    {
                        "type": "int64",
                        "optional": false,
                        "field": "data_collection_order"
                    }
                ],
                "optional": true,
                "name": "event.block",
                "version": 1,
                "field": "transaction"
            }
        ],
        "optional": false,
        "name": "test.public.customers.Envelope",
        "version": 1
    },
    "payload": {
        "before": null,
        "after": {
            "id": 1,
            "first_name": "a",
            "last_name": "a",
            "email": "a@a.com"
        },
        "source": {
            "version": "2.5.3.Final",
            "connector": "postgresql",
            "name": "test",
            "ts_ms": 1714283798721,
            "snapshot": "false",
            "db": "postgres",
            "sequence": "[\"22910216\",\"22910504\"]",
            "schema": "public",
            "table": "customers",
            "txId": 756,
            "lsn": 22910504,
            "xmin": null
        },
        "op": "c",
        "ts_ms": 1714283798790,
        "transaction": null
    }
}

ステップ 3: StarRocks の設定

PostgreSQL のソーステーブルと同じスキーマを持つ主キーテーブルを StarRocks に作成します。

CREATE TABLE `customers` (
  `id` int(11) COMMENT "",
  `first_name` varchar(65533) NULL COMMENT "",
  `last_name` varchar(65533) NULL COMMENT "",
  `email` varchar(65533) NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP 
PRIMARY KEY(`id`) 
DISTRIBUTED BY hash(id) buckets 1
PROPERTIES (
"bucket_size" = "4294967296",
"in_memory" = "false",
"enable_persistent_index" = "true",
"replicated_storage" = "true",
"fast_schema_evolution" = "true"
);

ステップ 4: コネクタのインストール

コネクタをダウンロードし、plugins ディレクトリにパッケージを解凍します。
```
mkdir plugins
tar -zxvf debezium-debezium-connector-postgresql-2.5.3.zip -C plugins
tar -zxvf starrocks-kafka-connector-1.0.3.tar.gz -C plugins
```
このディレクトリは、config/connect-standalone.properties の設定項目 plugin.path の値です。
```
plugin.path=/path/to/kafka_2.13-3.7.0/plugins
```

pg-source.properties で PostgreSQL ソースコネクタを設定します。

{
  "name": "inventory-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.postgresql.PostgresConnector", 
    "plugin.name": "pgoutput",
    "database.hostname": "localhost", 
    "database.port": "5432", 
    "database.user": "postgres", 
    "database.password": "", 
    "database.dbname" : "postgres", 
    "topic.prefix": "test"
  }
}

sr-sink.properties で StarRocks シンクコネクタを設定します。

{
    "name": "starrocks-kafka-connector",
    "config": {
        "connector.class": "com.starrocks.connector.kafka.StarRocksSinkConnector",
        "tasks.max": "1",
        "topics": "test.public.customers",
        "starrocks.http.url": "172.26.195.69:28030",
        "starrocks.database.name": "test",
        "starrocks.username": "root",
        "starrocks.password": "StarRocks@123",
        "sink.properties.strip_outer_array": "true",
        "connect.timeoutms": "3000",
        "starrocks.topic2table.map": "test.public.customers:customers",
        "transforms": "addfield,unwrap",
        "transforms.addfield.type": "com.starrocks.connector.kafka.transforms.AddOpFieldForDebeziumRecord",
        "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
        "transforms.unwrap.drop.tombstones": "true",
        "transforms.unwrap.delete.handling.mode": "rewrite"
    }
}

注意

StarRocks テーブルが主キーテーブルでない場合、addfield トランスフォームを指定する必要はありません。

unwrap トランスフォームは Debezium によって提供され、操作タイプに基づいて Debezium の複雑なデータ構造をアンラップするために使用されます。詳細については、New Record State Extraction を参照してください。

Kafka Connect を設定します。

Kafka Connect 設定ファイル config/connect-standalone.properties で以下の設定項目を設定します。

# Kafka ブローカーのアドレス。複数の Kafka ブローカーのアドレスはカンマ（,）で区切る必要があります。
# この例では、Kafka クラスターにアクセスするためのセキュリティプロトコルとして PLAINTEXT を使用しています。
# 他のセキュリティプロトコルを使用して Kafka クラスターにアクセスする場合は、この部分に関連情報を設定します。

bootstrap.servers=<kafka_broker_ip>:9092
offset.storage.file.filename=/tmp/connect.offsets
key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter.schemas.enable=true
value.converter.schemas.enable=false

# 解凍後の starrocks-kafka-connector の絶対パス。例：
plugin.path=/home/kafka-connect/starrocks-kafka-connector-1.0.3

# フラッシュポリシーを制御するパラメータ。詳細については、使用上の注意セクションを参照してください。
offset.flush.interval.ms=10000
bufferflush.maxbytes = xxx
bufferflush.intervalms = xxx

詳細なパラメータの説明については、Running Kafka Connect を参照してください。

ステップ 5: スタンドアロンモードで Kafka Connect を開始

スタンドアロンモードで Kafka Connect を実行してコネクタを起動します。

bin/connect-standalone.sh config/connect-standalone.properties config/pg-source.properties config/sr-sink.properties

ステップ 6: データ取り込みの確認

以下の操作をテストし、データが正しく StarRocks に取り込まれていることを確認します。

INSERT

PostgreSQL で:

postgres=# insert into customers values (2,'b','b','b@b.com');
INSERT 0 1
postgres=# select * from customers;
 id | first_name | last_name |  email  
----+------------+-----------+---------
  1 | a          | a         | a@a.com
  2 | b          | b         | b@b.com
(2 rows)

StarRocks で:

MySQL [test]> select * from customers;
+------+------------+-----------+---------+
| id   | first_name | last_name | email   |
+------+------------+-----------+---------+
|    1 | a          | a         | a@a.com |
|    2 | b          | b         | b@b.com |
+------+------------+-----------+---------+
2 rows in set (0.01 sec)

UPDATE

PostgreSQL で:

postgres=# update customers set email='c@c.com';
UPDATE 2
postgres=# select * from customers;
 id | first_name | last_name |  email  
----+------------+-----------+---------
  1 | a          | a         | c@c.com
  2 | b          | b         | c@c.com
(2 rows)

StarRocks で:

MySQL [test]> select * from customers;
+------+------------+-----------+---------+
| id   | first_name | last_name | email   |
+------+------------+-----------+---------+
|    1 | a          | a         | c@c.com |
|    2 | b          | b         | c@c.com |
+------+------------+-----------+---------+
2 rows in set (0.00 sec)

DELETE

PostgreSQL で:

postgres=# delete from customers where id=1;
DELETE 1
postgres=# select * from customers;
 id | first_name | last_name |  email  
----+------------+-----------+---------
  2 | b          | b         | c@c.com
(1 row)

StarRocks で:

MySQL [test]> select * from customers;
+------+------------+-----------+---------+
| id   | first_name | last_name | email   |
+------+------------+-----------+---------+
|    2 | b          | b         | c@c.com |
+------+------------+-----------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

準備​

バージョン要件​

Kafka 環境のセットアップ​

Kafka コネクタのダウンロード​

ネットワーク構成​

使用方法​

データセットの準備​

テーブルの作成​

Kafka コネクタと Kafka Connect の設定、そして Kafka Connect を実行してデータをロード​

スタンドアロンモードで Kafka Connect を実行​

分散モードで Kafka Connect を実行​

StarRocks テーブルをクエリ​

パラメータ​

name​

connector.class​

topics​

topics.regex​

starrocks.topic2table.map​

starrocks.http.url​

starrocks.database.name​

starrocks.username​

starrocks.password​

key.converter​

value.converter​

key.converter.schema.registry.url​

value.converter.schema.registry.url​

tasks.max​

bufferflush.maxbytes​

bufferflush.intervalms​

connect.timeoutms​

sink.properties.*​

sink.properties.format​

sink.properties.partial_update​

sink.properties.partial_update_mode​

使用上の注意​

フラッシュポリシー​

制限事項​

ベストプラクティス​

Debezium フォーマットの CDC データのロード​

ステップ 1: Kafka のインストールと開始​

ステップ 2: PostgreSQL の設定​

ステップ 3: StarRocks の設定​

ステップ 4: コネクタのインストール​

ステップ 5: スタンドアロンモードで Kafka Connect を開始​

ステップ 6: データ取り込みの確認​

INSERT​

UPDATE​

DELETE​

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準備