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Especificar un esquema

Este ejemplo de uso demuestra cómo puedes configurar tu conector de origen Kafka de MongoDB para aplicar un esquema personalizado a tus datos. Un esquema es una definición que especifica la estructura y la información sobre el tipo de datos en un tema de Apache Kafka. Utiliza un esquema cuando debas asegurarte de que los datos sobre el tema que propone tu conector de origen tengan una estructura coherente.

Para obtener más información sobre el uso de esquemas con el conector, consulte la Guía de aplicar esquemas.

Ejemplo

Supongamos que tu aplicación realiza un seguimiento de los datos de los clientes en una colección de MongoDB, y quieres publicar estos datos en un tema de Kafka. Quieres que los suscriptores de los datos de cliente reciban datos formateados de manera coherente. Eliges aplicar un esquema a tus datos.

Tus requerimientos y soluciones son los siguientes:

Requisito	Solución
Recibir datos de clientes de una colección de MongoDB	Configure a MongoDB source connector to receive updates to data from a specific database and collection. See Receive Data from a Collection.
Proporcione el esquema de datos del cliente	Specify a schema that corresponds to the structure and data types of the customer data. See Create a Custom Schema.
Omitir metadatos de Kafka de los datos del cliente	Include only the data from the `fullDocument` field. See Omit Metadata from Published Records.

Para el archivo de configuración completo que cumple con los requisitos anteriores, consulte Especifique la configuración.

Recibir datos de una colección

Para configurar el conector de origen para que reciba datos de una colección de MongoDB, especifique la base de datos y el nombre de la colección. En este ejemplo, puede configurar el conector para que lea de la colección purchases en la base de datos customers de la siguiente manera:

database=customers
collection=purchases

Crea un esquema personalizado

Un documento de datos de clientes de muestra de su colección contiene la siguiente información:

{
  "name": "Zola",
  "visits": [
    {
      "$date": "2021-07-25T17:30:00.000Z"
    },
    {
      "$date": "2021-10-03T14:06:00.000Z"
    }
  ],
  "goods_purchased": {
    "apples": 1,
    "bananas": 10
  }
}

A partir del documento de muestra, decide que su esquema debe presentar los campos utilizando los siguientes tipos de datos:

Nombre del campo	Tipos de datos	Descripción
Nombre	string	Name of the customer
visitas	arreglo de timestamps	Fechas en que el cliente visitó
bienes adquiridos	mapa de string (el tipo asumido) a valores integer	Nombres de los productos y la cantidad de cada artículo que el cliente compró

Puedes describir tus datos utilizando el formato de esquema Apache Avro como se muestra en el esquema de ejemplo a continuación:

{
  "type": "record",
  "name": "Customer",
  "fields": [{
      "name": "name",
      "type": "string"
    },{
      "name": "visits",
      "type": {
        "type": "array",
        "items": {
          "type": "long",
          "logicalType": "timestamp-millis"
        }
      }
    },{
      "name": "goods_purchased",
      "type": {
        "type": "map",
        "values": "int"
      }
    }
  ]
}

Importante

Conversores

Si desea enviar sus datos a través de Apache Kafka con codificación binaria Avro, debe usar un conversor Avro. Para más información, consulte la guía sobre conversores.

Omitir metadatos de los registros publicados

El conector publica los documentos de datos del cliente y los metadatos que describen el documento en un tema de Kafka. Puedes configurar el conector para incluir solo los datos del documento contenidos en el campo fullDocument del registro utilizando la siguiente configuración:

publish.full.document.only=true

Para más información sobre el campo fullDocument, consulta la guía Change Streams.

Especificar la configuración

La configuración de su conector de esquema personalizado debe parecerse a la siguiente:

connector.class=com.mongodb.kafka.connect.MongoSourceConnector
connection.uri=<your MongoDB connection URI>
database=customers
collection=purchases
publish.full.document.only=true
output.format.value=schema
output.schema.value={\"type\": \"record\", \"name\": \"Customer\", \"fields\": [{\"name\": \"name\", \"type\": \"string\"}, {\"name\": \"visits\", \"type\": {\"type\": \"array\", \"items\": {\"type\": \"long\", \"logicalType\": \"timestamp-millis\"}}}, {\"name\": \"goods_purchased\", \"type\": {\"type\": \"map\", \"values\": \"int\"}}]}
value.converter.schemas.enable=true
value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter
key.converter=org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter

Nota

Esquema integrado

En la configuración anterior, el convertidor de JSON schema de Kafka Connect integra el esquema personalizado en tus mensajes. Para obtener más información sobre el convertidor de JSON Schema, consulta la guía Convertidores.

Para obtener más información sobre cómo especificar esquemas, consulta la guía Aplicar esquemas.

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Copiar datos existentes

Fundamentals