canal实战（二）：使用canal-kafka实现数据库增量实时更新

好的，下面是一个基于 Canal、Kafka 和 PySpark Streaming 的实时案例，用于将 MySQL 数据库中的增量数据读取并发送到 Kafka，并通过 PySpark Streaming 进行实时计算。具体步骤如下： 1. 首先需要安装并启动 Canal 和 Kafka。 2. 创建一个 Python 脚本，使用 Canal 客户端连接到 Canal Server，并订阅指定的 MySQL 数据库和表。然后将解析出的增量数据发送到 Kafka。 ```python from canal.client import Client from kafka import KafkaProducer import json # 创建Canal客户端对象 client = Client() client.connect(host='127.0.0.1', port=11111) client.check_valid(username=b'', password=b'') # 创建Kafka生产者对象 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='127.0.0.1:9092') # 订阅指定的数据库和表 client.subscribe(client_id='1001', destination='example', filter='.*\\..*') try: while True: message = client.get(batch_size=100, timeout=100) for entry in message.get('entries'): if entry.entryType == 'ROWDATA': row_change = entry.rowChange event_type = row_change.eventType for row_data in row_change.rowDatas: row_dict = {} for column in row_data.afterColumns: row_dict[column.name] = column.value # 将解析出的增量数据发送到Kafka producer.send(topic='example', value=json.dumps(row_dict).encode('utf-8')) except Exception as e: print(e) finally: client.disconnect() ``` 上述代码中，首先创建了一个 Canal 客户端对象，并连接到 Canal Server。然后创建了一个 Kafka 生产者对象，用于将解析出的增量数据发送到 Kafka。接着，订阅了指定的 MySQL 数据库和表，并循环获取增量数据。对于每个增量数据，将其转换为字典格式，并使用 `json.dumps` 方法将字典编码为 JSON 字符串，并使用 Kafka 生产者将其发送到指定的 Kafka 主题中。 3. 创建一个 PySpark Streaming 应用程序，从 Kafka 主题中读取增量数据，并进行实时计算。例如，以下代码用于计算每隔5秒钟的单词计数： ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import json # 创建SparkConf对象 conf = SparkConf().setAppName("Real-time Word Count") # 创建SparkContext对象 sc = SparkContext(conf=conf) # 创建StreamingContext对象，每隔5秒钟处理一次数据 ssc = StreamingContext(sc, 5) # 从Kafka读取数据 kafka_params = { "bootstrap.servers": "127.0.0.1:9092", "group.id": "example" } kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream( ssc, ["example"], kafka_params ) # 对Kafka中的每条消息进行解析并扁平化处理 messages = kafka_stream.map(lambda x: json.loads(x[1])) words = messages.flatMap(lambda x: x.values()) # 对每个单词进行计数 word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 打印计数结果 word_counts.pprint() # 启动StreamingContext并等待它完成 ssc.start() ssc.awaitTermination() ``` 上述代码中，首先创建了一个 `SparkConf` 对象，用于设置应用程序名称。然后创建了一个 `SparkContext` 对象，用于连接到 Spark 集群。接着，创建了一个 `StreamingContext` 对象，并设置每隔5秒钟处理一次数据。然后使用 `createDirectStream` 方法从 Kafka 主题中读取数据，并使用 `json.loads` 方法将 JSON 字符串转换为字典格式。接着，对字典中的值进行扁平化处理，并使用 `map` 和 `reduceByKey` 方法对每个单词进行计数。最后，使用 `pprint` 方法打印计数结果。最后启动 `StreamingContext` 并等待它完成。 运行上述代码后，您应该可以在终端看到类似以下的结果： ``` ------------------------------------------- Time: 2022-10-20 16:00:05 ------------------------------------------- (PySpark, 1) (Streaming, 1) (Hello, 1) (PySparkStreaming, 1) (World, 1) ------------------------------------------- Time: 2022-10-20 16:00:10 ------------------------------------------- (PySpark, 2) (Streaming, 1) (Hello, 2) (PySparkStreaming, 1) (World, 1) ``` 注意，以上代码仅提供了一个简单的示例，实际的 Canal 和 PySpark Streaming 应用程序可能需要更多的配置和代码来实现特定的需求。