使用Kafka连接Oracle数据库（kafka到oracle）

使用Kafka连接Oracle数据库

Apache Kafka是由LinkedIn公司开发的一个分布式流处理平台，最初用来处理LinkedIn内部的大量实时数据。随着Kafka的开源，它已成为许多组织处理实时数据的首选平台。

在本文中，我们将探讨如何使用Kafka连接Oracle数据库，以及在这种情况下如何管理数据流。具体地，我们将介绍使用Kafka Connect的方法，而不是编写自己的Producer和Consumer。

Kafka Connect是一个基于通用数据源和数据目标的标准方式，可以轻松地在各个系统之间传输数据。它包括一组领先的连接器或插件，这些连接器或插件提供与各种常见数据源和数据目标的集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库、消息队列、Web服务和文件。

接下来，我们将介绍如何使用Kafka Connect来连接Oracle数据库。以下是所需的步骤：

步骤1：安装Apache Kafka

安装并启动Apache Kafka。你可以从官方网站下载可用的二进制文件，或者使用以下命令从命令行安装：

“`shell

sudo apt-get update && sudo apt-get install kafka

步骤2：安装Kafka Connect

现在我们需要安装Kafka Connect。我们可以使用以下命令从命令行安装：

```shell
sudo apt-get install kafka-connect

步骤3：安装Kafka Connect插件

我们还需要为Oracle数据库安装数据库连接器插件。你可以通过以下命令从命令行安装：

“`shell

sudo apt-get install kafka-connect-jdbc

步骤4：配置Oracle数据库连接器

接下来，我们需要创建一个配置文件来配置我们的数据库连接。我们可以使用以下模板来创建一个配置文件，例如oracle.properties:

```shell
name=my-oracle-connector
connector.class=io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector
key.ignore=true
connection.url=jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/orcl
connection.user=user
connection.password=password
table.poll.interval.ms=10000
mode=incrementing
incrementing.column.name=id
topic.prefix=oracle-

需要修改的配置参数是：

1. `name`: 该连接器的名称。

2. `connection.url`: Oracle数据库的JDBC URL。

3. `connection.user`: Oracle数据库的用户名。

4. `connection.password`:Oracle数据库的密码。

5. `incrementing.column.name`:指定一个增量列，作为消息的key。

步骤5：运行Kafka Connect

我们需要启动Kafka Connect，在您的配置上运行它：

“`shell

connect-standalone.sh worker.properties oracle.properties

现在，Kafka Connect将使用Oracle数据库连接器提取数据并将其发送到Kafka主题。

下面是一些代码示例，说明如何使用Java编写一个简单的生产者和消费者，以从Oracle数据库中将数据推送到Kafka主题或从Kafka主题中检索数据并将其插入Oracle数据库中。

生产者：

```java
public class OracleToKafkaProducer {
    private static Properties props = new Properties();
    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS =
      "localhost:9092";
    private static final String USER = "user";
    private static final String PASS = "password";

    public static void mn(String[] args) throws SQLException {
        props.put("bootstrap.servers", BOOTSTRAP_SERVERS);
        props.put("key.serializer",
          "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer",
          "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        KafkaProducer producer =
          new KafkaProducer(props);
        Connection conn = DriverManager.getConnection(
          "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521/orcl", USER, PASS);
        PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(
          "SELECT * FROM demo");
        ResultSet resultSet = stmt.executeQuery();
        while (resultSet.next()) {
            String key = resultSet.getString(1);
            String value = resultSet.getString(2);
            producer.send(new ProducerRecord("oracle-topic", key, value));
        }
        producer.close();
    }
}

消费者：

“`java

public class KafkaToOracleConsumer {

private static final String URL =

“jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl”;

private static final String USER = “user”;

private static final String PASS = “password”;

public static void mn(String[] args) throws SQLException{

Properties props = new Properties();

props.setProperty(“bootstrap.servers”,

“localhost:9092”);

props.setProperty(“group.id”, “test”);

props.setProperty(“enable.auto.commit”, “true”);

props.setProperty(“auto.commit.interval.ms”, “1000”);

props.setProperty(“key.deserializer”,

“org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);

props.setProperty(“value.deserializer”,

“org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer”);

KafkaConsumer consumer =

new KafkaConsumer(props);

consumer.subscribe(Collections.singletonList(“oracle-topic”));

while (true) {

ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));

for (ConsumerRecord record : records) {

String[] splittedRecord = record.value().split(“,”);

String sql = “INSERT INTO demo VALUES(” +

Integer.parseInt(splittedRecord[0]) + “,'” +

splittedRecord[1] + “‘)”;

try (Connection conn =

DriverManager.getConnection(URL, USER, PASS);

PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql)) {

stmt.executeUpdate();

} catch (SQLException ex) {

ex.printStackTrace();

}

}

}

}

}

这样，我们就实现了基于Kafka Connect和KafkaProducer和Kafka Consumer的Oracle数据库数据流的处理。这种方法为我们提供了一种简单、灵活和标准化的方法，可以管理和处理数据。