在大数据时代,数据的迁移和流动已经变得日益重要。为了使数据能够更加高效地从一个源流向另一个目标,我们需要可靠、高效和易于配置的工具。今天,我们将介绍 JDBC SQL Server Sink Connector,这是一个专为 SQL Server 设计的连接器,能够确保数据的精准、高效传输。
不仅如此,它还支持多种流处理引擎,例如 Spark、Flink 和 SeatTunnel Zeta。无论您是初学者还是有经验的开发者,本文都将为您提供关于如何最大限度地利用此连接器的深入见解。
支持 SQL Server 版本
- 服务器:2008(或更高版本,仅供信息参考)
支持的引擎
Spark
Flink
Seatunnel Zeta
主要特点
- [x] 精准一次性
- [x] CDC(变更数据捕获)
使用
Xa 事务
来确保精准一次性
。因此,仅支持支持Xa 事务
的数据库的精准一次性
。您可以设置is_exactly_once=true
来启用它。
描述
通过 JDBC 写入数据。支持批处理模式和流处理模式,支持并发写入,支持精准一次性语义(使用 XA 事务保证)。
支持的数据源信息
数据源 | 支持的版本 | 驱动 | URL | Maven |
---|---|---|---|---|
SQL Server | 支持版本 >= 2008 | com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver | jdbc:sqlserver://localhost:1433 | 下载 |
数据库依赖
请下载与 'Maven' 对应的支持列表,并将其复制到 '$SEATNUNNEL_HOME/plugins/jdbc/lib/' 工作目录
例如 SQL Server 数据源:cp mssql-jdbc-xxx.jar $SEATNUNNEL_HOME/plugins/jdbc/lib/
数据类型映射
SQL Server 数据类型 | Seatunnel 数据类型 |
---|---|
BIT | BOOLEAN |
TINYINT SMALLINT | SHORT |
INTEGER | INT |
BIGINT | LONG |
DECIMAL NUMERIC MONEY SMALLMONEY | DECIMAL((指定列的指定列大小)+1, (获取指定列的小数点右边的数字的数量。))) |
REAL | FLOAT |
FLOAT | DOUBLE |
CHAR NCHAR VARCHAR NTEXT NVARCHAR TEXT | STRING |
DATE | LOCAL_DATE |
TIME | LOCAL_TIME |
DATETIME DATETIME2 SMALLDATETIME DATETIMEOFFSET | LOCAL_DATE_TIME |
TIMESTAMP BINARY VARBINARY IMAGE UNKNOWN | 尚不支持 |
Sink 选项
名称 | 类型 | 必需 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|---|
url | 字符串 | 是 | - | JDBC 连接的 URL。例如:jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase |
driver | 字符串 | 是 | - | 用于连接到远程数据源的 JDBC 类名,如果使用 SQL Server,则值为 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver 。 |
user | 字符串 | 否 | - | 连接实例的用户名 |
password | 字符串 | 否 | - | 连接实例的密码 |
query | 字符串 | 否 | - | 使用此 SQL 将上游输入数据写入数据库。例如 INSERT ... ,query 具有更高的优先级 |
database | 字符串 | 否 | - | 使用此 database 和 table-name 自动生成 SQL 并接收上游输入数据写入数据库。此选项与 query 互斥,优先级更高。 |
table | 字符串 | 否 | - | 使用数据库和此表名自动生成 SQL 并接收上游输入数据写入数据库。此选项与 query 互斥,优先级更高。 |
primary_keys | 数组 | 否 | - | 此选项用于支持自动生成 SQL 时的 insert 、delete 和 update 等操作。 |
support_upsert_by_query_primary_key_exist | 布尔 | 否 | false | 选择是否使用 INSERT SQL、UPDATE SQL 来处理基于查询主键是否存在的更新事件(INSERT、UPDATE_AFTER)。只有在数据库不支持 upsert 语法时才使用此配置。注意:此方法性能较低。 |
connection_check_timeout_sec | 整数 | 否 | 30 | 等待用于验证连接的数据库操作完成的秒数。 |
max_retries | 整数 | 否 | 0 | 重试提交失败(executeBatch)的次数。 |
batch_size | 整数 | 否 | 1000 | 用于批量写入的记录数量达到 batch_size 或时间达到 checkpoint.interval 时,数据将刷新到数据库。 |
is_exactly_once | 布尔 | 否 | false | 是否启用精准一次性语义,将使用 XA 事务。如果开启,需要设置 xa_data_source_class_name 。 |
generate_sink_sql | 布尔 | 否 | false | 基于要写入的数据库表生成 SQL 语句。 |
xa_data_source_class_name | 字符串 | 否 | - | 数据库驱动程序的 XA 数据源类名,例如,SQL Server 为 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerXADataSource ,其他数据源请参考附录。 |
max_commit_attempts | 整数 | 否 | 3 | 事务提交失败的重试次数。 |
transaction_timeout_sec | 整数 | 否 | -1 | 事务打开后的超时时间,默认值为 -1(永不超时)。请注意,设置超时可能会影响精准一次性语义。 |
auto_commit | 布尔 | 否 | true | 默认启用自动事务提交。 |
common-options | 否 | - | Sink 插件通用参数,请参考 Sink Common Options 以获取详细信息。 | |
## 提示 |
如果未设置
partition_column
,则将以单一并发运行;如果设置了partition_column
,则将根据任务的并发度执行并行操作。
任务示例
简单:
这是一个读取 Sql Server 数据并将其直接插入另一个表中的示例
env {
# 您可以在此处设置引擎配置
execution.parallelism = 10
}
source {
# 这是一个示例源插件,仅用于测试和演示源插件的功能
Jdbc {
driver = com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"
user = SA
password = "Y.sa123456"
query = "select * from column_type_test.dbo.full_types_jdbc"
# 并行分片读取字段
partition_column = "id"
# 片段数量
partition_num = 10
}
}
transform {
# 如果您想要获取有关如何配置 Seatunnel 和查看转换插件的完整列表的更多信息,
# 请转到 https://seatunnel.apache.org/docs/transform-v2/sql
}
sink {
Jdbc {
driver = com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"
user = SA
password = "Y.sa123456"
query = "insert into full_types_jdbc_sink( id, val_char, val_varchar, val_text, val_nchar, val_nvarchar, val_ntext, val_decimal, val_numeric, val_float, val_real, val_smallmoney, val_money, val_bit, val_tinyint, val_smallint, val_int, val_bigint, val_date, val_time, val_datetime2, val_datetime, val_smalldatetime ) values( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )"
} # 如果您想要获取有关如何配置 Seatunnel 和查看接收插件的完整列表的更多信息,
# 请转到 https://seatunnel.apache.org/docs/connector-v2/sink/Jdbc
}
CDC(Change Data Capture)事件
我们还支持 CDC 变更数据,此时需要配置数据库、表和主键。
Jdbc {
source_table_name = "customers"
driver = com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"
user = SA
password = "Y.sa123456"
generate_sink_sql = true
database = "column_type_test"
table = "dbo.full_types_sink"
batch_size = 100
primary_keys = ["id"]
}
精确一次性 Sink
事务性写入可能会更慢,但对数据更准确
Jdbc {
driver = com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=column_type_test"
user = SA
password = "Y.sa123456"
query = "insert into full_types_jdbc_sink( id, val_char, val_varchar, val_text, val_nchar, val_nvarchar, val_ntext, val_decimal, val_numeric, val_float, val_real, val_smallmoney, val_money, val_bit, val_tinyint, val_smallint, val_int, val_bigint, val_date, val_time, val_datetime2, val_datetime, val_smalldatetime ) values( ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ? )"
is_exactly_once = "true"
xa_data_source_class_name = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerXADataSource"
} # 如果您想要获取有关如何配置 Seatunnel 和查看接收插件的完整列表的更多信息,
# 请转到 https://seatunnel.apache.org/docs/connector-v2/sink/Jdbc
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