基于OGG 实现Oracle到Kafka增量数据实时同步_ogg抽数kfka

背景

在大数据时代，存在大量基于数据的业务。数据需要在不同的系统之间流动、整合。通常，核心业务系统的数据存在OLTP数据库系统中，其它业务系统需要获取OLTP系统中的数据。传统的数仓通过批量数据同步的方式，定期从OLTP系统中抽取数据。但是随着业务需求的升级，批量同步无论从实时性，还是对在线OLTP系统的抽取压力，都无法满足要求。需要实时从OLTP系统中获取数据变更，实时同步到下游业务系统。

本文基于Oracle OGG，介绍一种将Oracle数据库的数据实时同步到Kafka消息队列的方法。

Kafka是一种高效的消息队列实现，通过订阅kafka的消息队列，下游系统可以实时获取在线Oracle系统的数据变更情况，实现业务系统。

环境介绍

组件版本

本案例中使用到的组件和版本

 

整体架构图

名词解释

1.OGG Manager

OGG Manager用于配置和管理其它OGG组件，配置数据抽取、数据推送、数据复制，启动和停止相关组件，查看相关组件的运行情况。

2.数据抽取（Extract）

抽取源端数据库的变更（DML, DDL）。数据抽取主要分如下几种类型：

• 本地抽取

从本地数据库捕获增量变更数据，写入到本地Trail文件

• 数据推送（Data Pump）

从本地Trail文件读取数据，推送到目标端。

• 初始数据抽取

从数据库表中导出全量数据，用于初次数据加载

3.数据推送（Data Pump）

Data Pump是一种特殊的数据抽取（Extract）类型，从本地Trail文件中读取数据，并通过网络将数据发送到目标端OGG

4.Trail文件

数据抽取从源端数据库抓取到的事物变更信息会写入到Trail文件。

5.数据接收（Collector）

数据接收程序运行在目标端机器，用于接收Data Pump发送过来的Trail日志，并将数据写入到本地Trail文件。

6.数据复制（Replicat）

数据复制运行在目标端机器，从Trail文件读取数据变更，并将变更数据应用到目标端数据存储系统。本案例中，数据复制将数据推送到kafka消息队列。

7.检查点（Checkpoint）

检查点用于记录数据库事物变更。

 

操作步骤