引言
流データと表データの二元性は、リアルタイムデータ処理の基盤となる概念です。Kafkaは流データの管理と転送、Flink SQLは表データのリアルタイムクエリ、Debeziumはデータベース変更のキャプチャを可能にする技術群です。本記事では、これらの技術を統合して流表二元性を実現する方法とその実裝例を解説します。
主要內容
技術の定義と基本概念
流と表の本質
- 流は時間軸に沿ったデータの連続的な変化を表し、表は特定の時點でのデータの靜的な集合です。
- Julian Heightの観點：流は表の導數、表は流の積分と捉えられ、両者は相互に変換可能です。
- 変換方法：
- 流 → 表：
GROUP BYなどの集約操作で時間領域を統合。
- 表 → 流：挿入、更新、削除イベントを流として表現。
流処理パイプラインと操作
- 有界データ処理：ファイルやデータベースから明確な終端を有するデータを処理。
- 無界データ処理：
- ウィンドウ：固定、滑動、セッションの3種類で時間範囲を管理。
- ウォーターマーク：イベント時間の進捗を示し、ウィンドウ計算をトリガー。
- 遅延データ：FlinkのAPIで処理可能。
Flink SQLと動的表
動的表（Dynamic Table）
- Kafkaの変更ログストリームに基づき、SQLクエリ可能な表構造。
- 変更ログモード：
INSERT（新規追加）UPDATE_BEFORE（更新前の値）UPDATE_AFTER（更新後の値）DELETE（削除）
SQLクエリの種類
- 連続クエリ：リアルタイムで結果を更新。
- 集約操作：流データを表に変換する
GROUP BYや、表から流を生成する操作。
CDCとDebezium
変更データキャプチャ（CDC）
- データベースのログ（例：PostgreSQLのBinlog、MySQLのトランザクションログ）から変更をキャプチャ。
- Debezium：変更ログを
INSERT、UPDATE_BEFORE、DELETEなどのイベント形式でフォーマット。
- Kafka連接器：
- ファイルシステム連接器：
INSERTのみ。
- Kafka連接器：Debeziumフォーマットで
INSERT、UPDATE、DELETEをサポート。
実裝例とデモ
システムアーキテクチャ
- PostgreSQL：論理デコードを有効化し、変更ログを生成。
- Kafka：変更ログストリームを受信し、Debeziumフォーマットで処理。
- Flink：SQLクエリを実行し、流データを処理して結果を出力。
操作フロー
- PostgreSQLにデータを挿入、更新、削除。
- Kafkaコンシューマーが変更ログイベント（
INSERT、UPDATE_BEFORE、DELETE）を観測。
- Flink SQLで動的表を構築し、連続クエリ（
SELECT、GROUP BY）を実行。
- 結果がリアルタイムで更新される（例：集計合計、削除後の狀態変化）。
Flink CDC連接器
- データベースに直接接続し、Kafkaを介さない実時間ETLパイプラインを構築。
- データ拡張、フィルタリング、結合などを行い、BIツールやデータウェアハウスに出力。
技術の優位性と課題
優位性
- リアルタイム処理：Kafkaによる流データ管理とFlink SQLによるクエリの連続実行。
- 柔軟性：変更ログフォーマットで挿入、更新、削除をサポート。
- 拡張性：スケーラブルなアーキテクチャで大規模データ処理。
課題
- 設定の複雑さ：Kafka、Flink、Debeziumの統合設定に時間がかかる。
- データ整合性の確保：変更ログのフォーマットミスやネットワーク障害によるデータ喪失。
總結
流表二元性は、流データと表データの相互変換を可能にし、リアルタイム処理を実現します。Kafkaは流データの転送、Flink SQLは表データのクエリ、Debeziumは変更ログのキャプチャを擔い、これらを統合することで、データベース変更の即時処理やETLパイプラインの構築が可能になります。実裝では、PostgreSQLからKafkaへの変更ログの転送、Flink SQLによる動的表の構築、連続クエリの実行が中心です。このアプローチは、リアルタイム分析やデータベース変更監視など、多様な応用に適しています。