Kafka连接器深度解读之JDBC源连接器

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。

实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka连接器中的JDBC连接器，讲述如何进行配置，以及一些问题排查的技巧，至于更多的细节，请参见Kafka的文档。

介绍

Kafka连接器中的JDBC连接器包含在Confluent Platform中，也可以与Confluent Hub分开安装。它可以作为源端从数据库提取数据到Kafka，也可以作为接收端从一个Kafka主题中将数据推送到数据库。几乎所有关系数据库都提供JDBC驱动，包括Oracle、Microsoft SQL Server、DB2、MySQL和Postgres。

下面将从最简单的Kafka连接器配置开始，然后进行构建。本文中的示例是从MySQL数据库中提取数据，该数据库有两个模式，每个模式都有几张表：

mysql> SELECT table_schema, table_name FROM INFORMATION_SCHEMA.tables WHERE TABLE_SCHEMA != 'information_schema';
+--------------+--------------+
| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME   |
+--------------+--------------+
| demo         | accounts     |
| demo         | customers    |
| demo         | transactions |
| security     | firewall     |
| security     | log_events   |
+--------------+--------------+

JDBC驱动

在进行配置之前，要确保Kafka连接器可以实际连接到数据库，即确保JDBC驱动可用。如果使用的是SQLite或Postgres，那么驱动已经包含在内，就可以跳过此步骤。对于所有其它数据库，需要将相关的JDBC驱动JAR文件放在和kafka-connect-jdbcJAR相同的文件夹中。此文件夹的标准位置为：

Confluent CLI：下载的Confluent Platform文件夹中的share/java/kafka-connect-jdbc/；
Docker，DEB / RPM安装：/usr/share/java/kafka-connect-jdbc/，关于如何将JDBC驱动添加到Kafka连接器的Docker容器，请参阅此处；
如果kafka-connect-jdbcJAR位于其它位置，则可以使用plugin.path指向包含它的文件夹，并确保JDBC驱动位于同一文件夹中。

还可以在启动Kafka连接器时指定CLASSPATH，设置为可以找到JDBC驱动的位置。一定要将其设置为JAR本身，而不仅仅是包含它的文件夹，例如：

CLASSPATH=/u01/jdbc-drivers/mysql-connector-java-8.0.13.JAR ./bin/connect-distributed ./etc/kafka/connect-distributed.properties

两个事情要注意一下：

如果kafka-connect-jdbcJAR位于其它位置，则Kafka连接器的plugin.path选项将无法直接指向JDBC驱动JAR文件。根据文档，每个JDBC驱动JAR必须与kafka-connect-jdbcJAR位于同一目录；
如果正在运行多节点Kafka连接器集群，则需要在集群中的每个连接器工作节点上都正确安装JDBC驱动JAR。

找不到合适的驱动

与JDBC连接器有关的常见错误是No suitable driver found，比如：

{"error_code":400,"message":"Connector configuration is invalid and contains the following 2 error(s):\nInvalid value java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://X.X.X.X:3306/test_db?user=root&password=pwd for configuration Couldn't open connection to jdbc:mysql://X.X.X.X:3306/test_db?user=root&password=pwd\nInvalid value java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://X.X.X.X:3306/test_db?user=root&password=admin for configuration Couldn't open connection to jdbc:mysql://X.X.X.X:3306/test_db?user=root&password=pwd\nYou can also find the above list of errors at the endpoint `/{connectorType}/config/validate`"}

这可能有2个原因：

未加载正确的JDBC驱动；
JDBC URL不正确。

确认是否已加载JDBC驱动

Kafka连接器会加载与kafka-connect-jdbcJAR文件在同一文件夹中的所有JDBC驱动，还有在CLASSPATH上找到的任何JDBC驱动。如果要验证一下，可以将连接器工作节点的日志级别调整为DEBUG，然后会看到如下信息：

1.DEBUG Loading plugin urls：包含kafka-connect-jdbc-5.1.0.jar（或者对应当前正在运行的版本号）的一组JAR文件：

DEBUG Loading plugin urls: [file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/audience-annotations-0.5.0.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/common-utils-5.1.0.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/jline-0.9.94.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/jtds-1.3.1.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/kafka-connect-jdbc-5.1.0.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/mysql-connector-java-8.0.13.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/netty-3.10.6.Final.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/postgresql-9.4-1206-jdbc41.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/slf4j-api-1.7.25.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/sqlite-jdbc-3.25.2.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/zkclient-0.10.jar, file:/Users/Robin/cp/confluent-5.1.0/share/java/kafka-connect-jdbc/zookeeper-3.4.13.jar] (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)

在这个JAR列表中，应该有JDBC驱动JAR。在上面的输出中，可以看到MySQL、Postgres和SQLite的JAR。如果期望的JDBC驱动JAR不在，可以将驱动放入kafka-connect-jdbcJAR所在的文件夹中。

2.INFO Added plugin 'io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector'：在此之后，在记录任何其它插件之前，可以看到JDBC驱动已注册：

INFO Added plugin 'io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector' (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)
DEBUG Registered java.sql.Driver: jTDS 1.3.1 to java.sql.DriverManager (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)
DEBUG Registered java.sql.Driver: com.mysql.cj.jdbc.Driver@7bbbb6a8 to java.sql.DriverManager (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)
DEBUG Registered java.sql.Driver: org.postgresql.Driver@ea9e141 to java.sql.DriverManager (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)
DEBUG Registered java.sql.Driver: org.sqlite.JDBC@236134a1 to java.sql.DriverManager (org.apache.kafka.connect.runtime.isolation.DelegatingClassLoader)

确认JDBC驱动包含在已注册的列表中。如果没有，那么就是安装不正确。

注意，虽然可能会在日志的其它地方看到驱动的Registered java.sql.Driver信息，但如果要确认其对于JDBC连接器可用，那么它必须直接出现在INFO Added plugin 'io.confluent.connect.jdbc消息的后面。

JDBC URL

对于源数据库来说JDBC URL必须是正确的，如果搞错了，那么Kafka连接器即使驱动正确，也是不行。以下是一些常见的JDBC URL格式：

数据库

下载地址

JDBC URL

IBM DB2

下载

jdbc:db2://<host>:<port50000>/<database>

IBM Informix

jdbc:informix-sqli://:/:informixserver=<debservername>

MS SQL

下载

jdbc:sqlserver://<host>[:<port1433>];databaseName=<database>

MySQL

下载

jdbc:mysql://<host>:<port3306>/<database>

Oracle

下载

jdbc:oracle:thin://<host>:<port>/<service> or jdbc:oracle:thin:<host>:<port>:<SID>

Postgres

Kafka连接器自带

jdbc:postgresql://<host>:<port5432>/<database>

Amazon Redshift

下载

jdbc:redshift://<server>:<port5439>/<database>

Snowflake

jdbc:snowflake://<account_name>.snowflakecomputing.com/?<connection_params>

注意，虽然JDBC URL通常允许嵌入身份验证信息，但这些内容将以明文形式记录在Kafka连接器日志中。因此应该使用单独的connection.user和connection.password配置项，这样在记录时会被合理地处理。

指定要提取的表

JDBC驱动安装完成之后，就可以配置Kafka连接器从数据库中提取数据了。下面是最小的配置，不过它不一定是最有用的，因为它是数据的批量导入，在本文后面会讨论如何进行增量加载。

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_01",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-01-",
                "mode":"bulk"
                }
        }'

使用此配置，每个表（用户有权访问）将完全复制到Kafka，通过使用KSQL列出Kafka集群上的主题，我们可以看到：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 mysql-01-accounts      | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-01-customers     | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-01-firewall      | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-01-log_events    | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-01-transactions  | false      | 1          | 1                  | 0         | 0

注意mysql-01前缀，表格内容的完整副本将每五秒刷新一次，可以通过修改poll.interval.ms进行调整，例如每小时刷新一次：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_02",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-02-",
                "mode":"bulk",
                "poll.interval.ms" : 3600000
                }
        }'

找个主题确认一下，显示完整的数据，看看是不是自己想要的：

ksql> PRINT 'mysql-02-accounts' FROM BEGINNING;
Format:AVRO
12/20/18 3:18:44 PM UTC, null, {"id": 1, "first_name": "Hamel", "last_name": "Bly", "username": "Hamel Bly", "company": "Erdman-Halvorson", "created_date": 17759}
12/20/18 3:18:44 PM UTC, null, {"id": 2, "first_name": "Scottie", "last_name": "Geerdts", "username": "Scottie Geerdts", "company": "Mante Group", "created_date": 17692}
12/20/18 3:18:44 PM UTC, null, {"id": 3, "first_name": "Giana", "last_name": "Bryce", "username": "Giana Bryce", "company": "Wiza Inc", "created_date": 17627}
12/20/18 3:18:44 PM UTC, null, {"id": 4, "first_name": "Allen", "last_name": "Rengger", "username": "Allen Rengger", "company": "Terry, Jacobson and Daugherty", "created_date": 17746}
12/20/18 3:18:44 PM UTC, null, {"id": 5, "first_name": "Reagen", "last_name": "Volkes", "username": "Reagen Volkes", "company": "Feeney and Sons", "created_date": 17798}
…

目前会展示所有可用的表，这可能不是实际的需求，可能只希望包含特定模式的表，这个可以使用catalog.pattern/schema.pattern（具体哪一个取决于数据库）配置项进行控制：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_03",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-03-",
                "mode":"bulk",
                "poll.interval.ms" : 3600000,
                "catalog.pattern" : "demo"
                }
        }'

这样就只会从demo模式中取得3张表：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
----------------------------------------------------------------------------------------------------
[…]
 mysql-03-accounts      | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-03-customers     | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 mysql-03-transactions  | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
[…]

也可以使用table.whitelist（白名单）或table.blacklist（黑名单）来控制连接器提取的表，下面的示例显式地列出了希望拉取到Kafka中的表清单：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_04",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-04-",
                "mode":"bulk",
                "poll.interval.ms" : 3600000,
                "catalog.pattern" : "demo",
                "table.whitelist" : "accounts"
                }
        }'

这时就只有一个表从数据库流式传输到Kafka：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 mysql-04-accounts      | false      | 1          | 1                  | 0         | 0

因为只有一个表，下面的配置：

"catalog.pattern" : "demo",
"table.whitelist" : "accounts",

等同于：

"table.whitelist" : "demo.accounts",

也可以在一个模式中指定多个表，比如：

"catalog.pattern" : "demo",
"table.whitelist" : "accounts, customers",

或者也可以跨越多个模式：

"table.whitelist" : "demo.accounts, security.firewall",

还可以使用其它的表过滤选项，比如table.types可以选择表之外的对象，例如视图。

过滤表时要注意，因为如果最终没有对象匹配该模式（或者连接到数据库的已认证用户没有权限访问），那么连接器将报错：

INFO After filtering the tables are:  (io.confluent.connect.jdbc.source.TableMonitorThread)
…
ERROR Failed to reconfigure connector's tasks, retrying after backoff: (org.apache.kafka.connect.runtime.distributed.DistributedHerder)
java.lang.IllegalArgumentException: Number of groups must be positive

在通过table.whitelist/table.blacklist进行过滤之前，可以将日志级别调整为DEBUG，查看用户可以访问的表清单：

DEBUG Got the following tables: ["demo"."accounts", "demo"."customers"] (io.confluent.connect.jdbc.source.TableMonitorThread)

然后，连接器会根据提供的白名单/黑名单过滤此列表，因此要确认指定的列表位于连接器可用的列表中，还要注意连接用户要有权限访问这些表，因此还要检查数据库端的GRANT语句。

增量提取

到目前为止，已经按计划将整张表都拉取到Kafka，这虽然对于转存数据非常有用，不过都是批量并且并不总是适合将源数据库集成到Kafka流系统中。

JDBC连接器还有一个流式传输到Kafka的选项，它只会传输上次拉取后的数据变更，具体可以基于自增列（例如自增主键）和/或时间戳（例如最后更新时间戳）来执行此操作。在模式设计中的常见做法是使用这些中的一个或两个，例如，事务表ORDERS可能有：

ORDER_ID：一个唯一键（可能是主键），每个新订单递增；
UPDATE_TS：每次数据变更时更新的时间戳列。

可以使用mode参数配置该选项，比如使用timestamp：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_08",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-08-",
                "mode":"timestamp",
                "table.whitelist" : "demo.accounts",
                "timestamp.column.name": "UPDATE_TS",
                "validate.non.null": false
                }
        }'

下面会获取表的全部数据，外加源数据后续的更新和插入：

Kafka连接器深度解读之JDBC源连接器

注意：

可以结合使用这些方法中的（时间戳/自增）或两者（时间戳+自增）；
要使用的时间戳和/或自增列必须在连接器处理的所有表上。如果不同的表具有不同名称的时间戳/自增列，则需要创建单独的连接器配置；
如果只使用自增列，则不会捕获对数据的更新，除非每次更新时自增列也会增加（在主键的情况下几乎不可能）；
某些表可能没有唯一的标识，或者有多个组合的列表示行的唯一标识（联合主键），不过JDBC连接器只支持单个标识列；
时间戳+自增列选项为识别新行和更新行提供了最大的覆盖范围；
许多RDBMS支持声明更新时间戳列的DDL，该列会自动更新。例如：
- MySQL：
CREATE TABLE foo ( … UPDATE_TS TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP );
Postgres：

CREATE TABLE foo ( … UPDATE_TS TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );

-- Courtesy of https://techblog.covermymeds.com/databases/on-update-timestamps-mysql-vs-postgres/ CREATE FUNCTION update_updated_at_column() RETURNS trigger LANGUAGE plpgsql AS $$ BEGIN NEW.update_ts = NOW(); RETURN NEW; END; $$;

CREATE TRIGGER t1_updated_at_modtime BEFORE UPDATE ON foo FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE update_updated_at_column();
Oracle：

CREATE TABLE foo ( … CREATE_TS TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP , );

CREATE OR REPLACE TRIGGER TRG_foo_UPD BEFORE INSERT OR UPDATE ON foo REFERENCING NEW AS NEW_ROW FOR EACH ROW BEGIN SELECT SYSDATE INTO :NEW_ROW.UPDATE_TS FROM DUAL; END; /

基于查询的提取

有时可能想从RDBMS中提取数据，但希望有比整个表更灵活的方式，原因可能包括：

一个有许多列的宽表，但是只希望有部分列被传输到Kafka主题上；
表中包含敏感信息，不希望这些信息传输到Kafka主题上（尽管也可以提取时在Kafka连接器中使用单消息转换进行处理）；
多个表之间存在依赖关系，因此在传输到Kafka之前，可能希望将其解析为一个单一的一致性视图。

这可以使用JDBC连接器的query模式。在了解如何实现之前，需要注意以下几点：

谨防管道的“过早优化”，仅仅因为不需要源表中的某些列或行，而不是说在流式传输到Kafka时不应包含它们；
正如将在下面看到的，当涉及增量摄取时，query模式可能不那么灵活，因此从源中简单地删除列的另一种方法（无论是简单地减少数量，还是因为敏感信息）都是在连接器本身中使用ReplaceField单消息转换；
随着查询越来越复杂（例如解析关联），潜在的压力和对源数据库的影响会增加；
在RDBMS（作为源头）中关联数据是解决关联的一种方法，另一种方法是将源表流式传输到单独的Kafka主题，然后使用KSQL或Kafka Streams根据需求进行关联（过滤和标记数据也是如此），KSQL是在Kafka中对数据进行后处理的绝佳方式，使管道尽可能简单。

下面将展示如何将transactions表，再加上customers表中的数据流式传输到Kafka：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_09",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-09",
                "mode":"bulk",
                "query":"SELECT t.txn_id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id;",
                "poll.interval.ms" : 3600000
                }
        }'

可能注意到已切换回bulk模式，可以使用主键或者时间戳其中一个增量选项，但要确保在SELECT子句中包含相应的主键/时间戳列（例如txn_id）：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_10",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-10",
                "mode":"incrementing",
                "query":"SELECT txn_id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id",
                "incrementing.column.name": "txn_id",
                "validate.non.null": false
                }
        }'

如果不包括该列（即使它存在于源表中），那么连接器会报错并显示org.apache.kafka.connect.errors.DataException异常（＃561）或java.lang.NullPointerException异常（＃560），这是因为连接器需要在返回的数据中获取值，以便可以存储相应偏移量的最新值。

如果使用query选项，除非使用mode: bulk（＃566），否则无法指定自己的WHERE子句，也就是说，在查询中使用自己的谓词和使用Kafka进行增量提取之间是互斥的。

一个还是多个连接器？

如果需要不同的参数设定，可以创建新的连接器，例如，可能希望有不同的参数：

包含自增主键和/或时间戳的列的名称；
轮询表的频率；
连接数据库的用户不同。

简单来说，如果所有表参数都一样，则可以使用单个连接器。

为什么没有数据？

创建连接器之后，可能在目标Kafka主题中看不到任何数据。下面会一步步进行诊断：

1.查询/connectors端点，可确认连接器是否创建成功：

$ curl -s“http：// localhost：8083 / connectors”
[ “jdbc_source_mysql_10”]

应该看到连接器列表，如果没有，则需要按照之前的步骤进行创建，然后关注Kafka连接器返回的任何错误。

2.检查连接器及其任务的状态：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/jdbc_source_mysql_10/status"|jq '.'
{
"name": "jdbc_source_mysql_10",
"connector": {
"state": "RUNNING",
"worker_id": "kafka-connect:8083"
},
"tasks": [
{
"state": "RUNNING",
"id": 0,
"worker_id": "kafka-connect:8083"
}
],
"type": "source"
}

正常应该看到所有的连接器和任务的state都是RUNNING，不过RUNNING不总是意味着正常。

3.如果连接器或任务的状态是FAILED，或者即使状态是RUNNING但是没有按照预期行为运行，那么可以转到Kafka连接器工作节点的输出（这里有相关的说明），这里会显示是否存在任何实际的问题。以上面的连接器为例，其状态为RUNNING，但是连接器工作节点日志中实际上全是重复的错误：

ERROR Failed to run query for table TimestampIncrementingTableQuerier{table=null, query='SELECT t.id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id;', topicPrefix='mysql-10', incrementingColumn='t.id', timestampColumns=[]}: {} (io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask)
java.sql.SQLSyntaxErrorException: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'WHERE `t.id` > -1 ORDER BY `t.id` ASC' at line 1
 at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:120)

4.在这里，问题是什么并不明确，需要调出连接器的配置来检查指定的查询是否正确：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/jdbc_source_mysql_10/config"|jq '.'
{
  "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
  "mode": "incrementing",
  "incrementing.column.name": "t.id",
  "topic.prefix": "mysql-10",
  "connection.password": "asgard",
  "validate.non.null": "false",
  "connection.user": "connect_user",
  "query": "SELECT t.id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id;",
  "name": "jdbc_source_mysql_10",
  "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo"
}

5.在MySQL中运行此查询发现能正常执行：

mysql> SELECT t.id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id;
+------+-------------+--------+----------+----------------------+------------+-----------+----------------------------+--------+------------------------------------------------------+
| id   | customer_id | amount | currency | txn_timestamp        | first_name | last_name | email                      | gender | comments                                             |
+------+-------------+--------+----------+----------------------+------------+-----------+----------------------------+--------+------------------------------------------------------+
|    1 |           5 | -72.97 | RUB      | 2018-12-12T13:58:37Z | Modestia   | Coltart   | mcoltart4@scribd.com       | Female | Reverse-engineered non-volatile success

6.所以肯定是Kafka连接器在执行时做了什么。鉴于错误消息引用t.id，这是在incrementing.column.name参数中指定的，可能问题与此有关。通过将Kafka连接器的日志级别调整为DEBUG，可以看到执行的完整SQL语句：

DEBUG TimestampIncrementingTableQuerier{table=null, query='SELECT t.id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id;', topicPrefix='mysql-10', incrementingColumn='t.id', timestampColumns=[]} prepared SQL query: SELECT t.id, t.customer_id, t.amount, t.currency, t.txn_timestamp, c.first_name, c.last_name, c.email, c.gender, c.comments FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id; WHERE `t.id` > ? ORDER BY `t.id` ASC (io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingTableQuerier)

7.看一下该prepared SQL query部分，可能会发现：

[…] FROM demo.transactions t LEFT OUTER JOIN demo.customers c on t.customer_id = c.id; WHERE `t.id` > ? ORDER BY `t.id` ASC

8.注意在JOIN子句的c.id后面有语句终止符（;），后面有WHERE子句。该WHERE子句由Kafka连接器附加，用于实现所要求的incrementing模式，但创建了一个无效的SQL语句； 9.然后在GitHub中查找与看到的错误相关的问题，因为有时它实际上是一个已知的问题，例如这个问题； 10.如果连接器存在并且是RUNNING，并且Kafka连接器工作节点日志中也没有错误，还应该检查：

- 连接器的提取间隔是多少？也许它完全按照配置运行，并且源表中的数据已经更改，但就是没有拉取到新数据。要检查这一点，可以在Kafka连接器工作节点的输出中查找`JdbcSourceTaskConfig`的值和`poll.interval.ms`的值；
- 如果正在使用的是增量摄取，Kafka连接器关于偏移量是如何存储的？如果删除并重建相同名称的连接器，则将保留前一个实例的偏移量。考虑这样的场景，创建完连接器之后，成功地将所有数据提取到源表中的给定主键或时间戳值，然后删除并重新创建了它，新版本的连接器将获得之前版本的偏移量，因此仅提取比先前处理的数据更新的数据，具体可以通过查看保存在其中的`offset.storage.topic`值和相关表来验证这一点。

重置JDBC源连接器读取数据的点

当Kafka连接器以分布式模式运行时，它会在Kafka主题（通过offset.storage.topic配置）中存储有关它在源系统中读取的位置（称为偏移量）的信息，当连接器任务重启时，它可以从之前的位置继续进行处理，具体可以在连接器工作节点日志中看到：

INFO Found offset {{protocol=1, table=demo.accounts}={timestamp_nanos=0, timestamp=1547030056000}, {table=accounts}=null} for partition {protocol=1, table=demo.accounts} (io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask)

每次连接器轮询时，都会使用这个偏移量，它会使用预编译的SQL语句，并且使用Kafka连接器任务传递的值替换?占位符：

DEBUG TimestampIncrementingTableQuerier{table="demo"."accounts", query='null', topicPrefix='mysql-08-', incrementingColumn='', timestampColumns=[UPDATE_TS]} prepared SQL query: SELECT * FROM `demo`.`accounts` WHERE `demo`.`accounts`.`UPDATE_TS` > ? AND `demo`.`accounts`.`UPDATE_TS` < ? ORDER BY `demo`.`accounts`.`UPDATE_TS` ASC (io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingTableQuerier)
DEBUG Executing prepared statement with timestamp value = 2019-01-09 10:34:16.000 end time = 2019-01-09 13:23:40.000 (io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingCriteria)

这里，第一个时间戳值就是存储的偏移量，第二个时间戳值是当前时间戳。

虽然没有文档记载，但可以手动更改连接器使用的偏移量，因为是在JDBC源连接器的上下文中，所以可以跨多个源连接器类型，这意味着更改时间戳或主键，连接器会将后续记录视为未处理的状态。

首先要做的是确保Kafka连接器已经刷新了周期性的偏移量，可以在工作节点日志中看到何时执行此操作：

INFO WorkerSourceTask{id=jdbc_source_mysql_08-0} Committing offsets (org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSourceTask)

看下Kafka的主题，可以看到Kafka连接器创建的内部主题，并且负责偏移量的主题也是其中之一，名字可能有所不同：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 docker-connect-configs | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 docker-connect-offsets | false      | 1          | 1                  | 0         | 0
 docker-connect-status  | false      | 5          | 1                  | 0         | 0

ksql> PRINT 'docker-connect-offsets' FROM BEGINNING;
Format:JSON
{"ROWTIME":1547038346644,"ROWKEY":"[\"jdbc_source_mysql_08\",{\"protocol\":\"1\",\"table\":\"demo.customers\"}]","timestamp_nanos":0,"timestamp":1547030057000}

当Kafka连接器任务启动时，它会读取此主题并使用适当主键的最新值。要更改偏移量，只需插入一个新值即可。最简单的方法是转存当前主题内容，修改内容并重新执行，因为一致性和简单，可以考虑使用kafkacat：

转存当前的内容：

$ kafkacat -b kafka:29092 -t docker-connect-offsets -C -K# -o-1 % Reached end of topic docker-connect-offsets [0] at offset 0 ["jdbc_source_mysql_08",{"protocol":"1","table":"demo.accounts"}]#{"timestamp_nanos":0,"timestamp":1547030056000} );

如果是多个连接器，可能复杂些，但是这里只有一个，所以使用了-o-1标志，它定义了返回的偏移量。

根据需要修改偏移量。在这里使用了mode=timestamp来监测表中的变化。时间戳值是1547030056000，使用相关的时间戳转换之类的工具，可以很容易地转换和操作，比如将其提前一小时（1547026456000）。接下来，使用更新后的timestamp值准备新消息：

["jdbc_source_mysql_08",{"protocol":"1","table":"demo.accounts"}]#{"timestamp_nanos":0,"timestamp":1547026456000}
将新消息发给主题：

echo '["jdbc_source_mysql_08",{"protocol":"1","table":"demo.accounts"}]#{"timestamp_nanos":0,"timestamp":1547026456000}' |
kafkacat -b kafka:29092 -t docker-connect-offsets -P -Z -K#
如果要从头开始重启连接器，可以发送NULL消息值：

echo'[“jdbc_source_mysql_08”，{“protocol”：“1”，“table”：“demo.accounts”}]＃'|
kafkacat -b kafka：29092 -t docker-connect-offsets -P -Z -K＃
重启连接器任务：

curl -i -X POST -H "Accept:application/json"
-H "Content-Type:application/json" http://localhost:8083/connectors/jdbc_source_mysql_08/tasks/0/restart
也可以只重启Kafka连接器工作节点，重启之后，数据源中所有比新设置的偏移量更新的记录，都会被重新提取到Kafka主题中。

从指定的时间戳或者主键处开启表的捕获

当使用时间戳或自增主键模式创建JDBC源连接器时，它会从主键为-1和/或时间戳为1970-01-01 00:00:00.00开始，这意味着会获得表的全部内容，然后在后续的轮询中获取任何插入/更新的数据。

但是如果不想要表的完整副本，只是希望连接器从现在开始，该怎么办呢？这在目前的Kafka连接器中还不支持，但可以使用前述的方法。不需要获取现有的偏移量消息并对其进行定制，而是自己创建。消息的格式依赖于正在使用的连接器和表的名称，一种做法是先创建连接器，确定格式，然后删除连接器，另一种做法是使用具有相同源表名和结构的环境，除非在该环境中没有可供连接器提取的数据，否则同样也能得到所需的消息格式。

在创建连接器之前，使用适当的值配置偏移量主题。在这里，希望从demo.transactions表中提取自增主键大于42的所有行：

echo '["jdbc_source_mysql_20",{"protocol":"1","table":"demo.transactions"}]#{"incrementing":42}' | \
kafkacat -b kafka:29092 -t docker-connect-offsets -P -Z -K#

下面创建连接器：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_20",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-20-",
                "mode":"incrementing",
                "table.whitelist" : "demo.transactions",
                "incrementing.column.name": "txn_id",
                "validate.non.null": false
                }
        }'

在生成的Kafka连接器工作日志中，可以看到：

INFO Found offset {{protocol=1, table=demo.transactions}={incrementing=42}, {table=transactions}=null} for partition {protocol=1, table=demo.transactions} (io.confluent.connect.jdbc.source.JdbcSourceTask)
…
DEBUG Executing prepared statement with incrementing value = 42 (io.confluent.connect.jdbc.source.TimestampIncrementingCriteria)

和预期一样，Kafka主题中只注入了txn_id大于42的行：

ksql> PRINT 'mysql-20x-transactions' FROM BEGINNING;
Format:AVRO
1/9/19 1:44:07 PM UTC, null, {"txn_id": 43, "customer_id": 3, "amount": {"bytes": "ús"}, "currency": "CNY", "txn_timestamp": "2018-12-15T08:23:24Z"}
1/9/19 1:44:07 PM UTC, null, {"txn_id": 44, "customer_id": 5, "amount": {"bytes": "\f!"}, "currency": "CZK", "txn_timestamp": "2018-10-04T13:10:17Z"}
1/9/19 1:44:07 PM UTC, null, {"txn_id": 45, "customer_id": 3, "amount": {"bytes": "çò"}, "currency": "USD", "txn_timestamp": "2018-04-03T03:40:49Z"}

配置Kafka消息键

Kafka消息是键/值对，其中值是有效内容。在JDBC连接器的上下文中，值是要被提取的表行的内容。Kafka消息中的键对于分区和下游处理非常重要，其中任何关联（比如KSQL）都将在数据中完成。

JDBC连接器默认不设置消息键，但是使用Kafka连接器的单消息转换（SMT）机制可以轻松实现。假设想要提取accounts表并将其ID列用作消息键。只需简单地将其添加到下面的配置中即可：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_06",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-06-",
                "poll.interval.ms" : 3600000,
                "table.whitelist" : "demo.accounts",
                "mode":"bulk",
                "transforms":"createKey,extractInt",
                "transforms.createKey.type":"org.apache.kafka.connect.transforms.ValueToKey",
                "transforms.createKey.fields":"id",
                "transforms.extractInt.type":"org.apache.kafka.connect.transforms.ExtractField$Key",
                "transforms.extractInt.field":"id"
                }
        }'

这时如果使用诸如kafka-avro-console-consumer之类的工具检查数据，就会看到键（JSON内容之前的最左列）与id值匹配：

kafka-avro-console-consumer \
      --bootstrap-server kafka:29092 \
      --property schema.registry.url=http://schema-registry:8081 \
      --topic mysql-06-accounts --from-beginning --property print.key=true

1       {"id":{"int":1},"first_name":{"string":"Hamel"},"last_name":{"string":"Bly"},"username":{"string":"Hamel Bly"},"company":{"string":"Erdman-Halvorson"},"created_date":{"int":17759}}
2       {"id":{"int":2},"first_name":{"string":"Scottie"},"last_name":{"string":"Geerdts"},"username":{"string":"Scottie Geerdts"},"company":{"string":"Mante Group"},"created_date":{"int":17692}}

如果要在数据中设置键以便与KSQL一起使用，则需要将其创建为字符串类型，因为KSQL目前不支持其它键类型，具体可以在连接器配置中添加如下内容：

"key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"

然后就可以在KSQL中使用了：

ksql> CREATE STREAM ACCOUNTS WITH (KAFKA_TOPIC='mysql-06X-accounts', VALUE_FORMAT='AVRO');
ksql> SELECT ROWKEY, ID, FIRST_NAME + ' ' + LAST_NAME FROM ACCOUNTS;
1 | 1 | Hamel Bly
2 | 2 | Scottie Geerdts
3 | 3 | Giana Bryce

更改主题名称

JDBC连接器要求指定topic.prefix，但如果不想要，或者想将主题名更改为其它模式，SMT可以实现。

假设要删除mysql-07-前缀，那么需要一点正则表达式的技巧：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_07",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-07-",
                "poll.interval.ms" : 3600000,
                "catalog.pattern" : "demo",
                "table.whitelist" : "accounts",
                "mode":"bulk",
                "transforms":"dropTopicPrefix",
                "transforms.dropTopicPrefix.type":"org.apache.kafka.connect.transforms.RegexRouter",
                "transforms.dropTopicPrefix.regex":"mysql-07-(.*)",
                "transforms.dropTopicPrefix.replacement":"$1"
                }
        }'

这样主题名就和表名一致了：

ksql> LIST TOPICS;

 Kafka Topic            | Registered | Partitions | Partition Replicas | Consumers | ConsumerGroups
----------------------------------------------------------------------------------------------------
 accounts               | false      | 1          | 1                  | 0         | 0

Bytes, Decimals, Numerics和自定义类型

这是话题比较深入。

numeric.mapping: best_fit如果源中包含NUMERIC/NUMBER类型的数据，则可能需要这个配置项；
如果需要，可以在JDBC连接器中使用query选项，用于对源表中的数据进行转换；
如果字段以JDBCDECIMAL类型暴露，则numeric.mapping无法处理：
- MySQL将所有数值存储为DECIMAL；
- SQL Server将DECIMAL和NUMERIC原生存储，因此必须将DECIMAL字段转换为NUMERIC；
在Oracle中，要在NUMBER字段中指定长度和标度，例如NUMBER(5,0)，不能是NUMBER；
NUMERIC和DECIMAL都被视为NUMBER，INT也是；

完成之后，下面会做一个解释：

Kafka连接器是一个可以将数据注入Kafka、与特定源技术无关的框架。无论是来自SQL Server、DB2、MQTT、文本文件、REST还是Kafka连接器支持的任何其它数十种来源，它发送给Kafka的数据格式都为Avro或JSON，这通常是一个透明的过程，只是在处理数值数据类型时有些特别，比如DECIMAL，NUMBER等等，以下面的MySQL查询为例：

mysql> SELECT * FROM transactions LIMIT 1;
+--------+-------------+--------+----------+----------------------+
| txn_id | customer_id | amount | currency | txn_timestamp        |
+--------+-------------+--------+----------+----------------------+
|      1 |           5 | -72.97 | RUB      | 2018-12-12T13:58:37Z |
+--------+-------------+--------+----------+----------------------+

挺正常是吧？其实，amount列是DECIMAL(5,2)：

mysql> describe transactions;
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| Field         | Type         | Null | Key | Default | Extra |
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
| txn_id        | int(11)      | YES  |     | NULL    |       |
| customer_id   | int(11)      | YES  |     | NULL    |       |
| amount        | decimal(5,2) | YES  |     | NULL    |       |
| currency      | varchar(50)  | YES  |     | NULL    |       |
| txn_timestamp | varchar(50)  | YES  |     | NULL    |       |
+---------------+--------------+------+-----+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

但是当使用JDBC连接器的默认设置提取到Kafka中时，最终会是这样：

ksql> PRINT 'mysql-02-transactions' FROM BEGINNING;
Format:AVRO
1/4/19 5:38:45 PM UTC, null, {"txn_id": 1, "customer_id": 5, "amount": {"bytes": "ã\u007F"}, "currency": "RUB", "txn_timestamp": "2018-12-12T13:58:37Z"}

DECIMAL变成了一个看似乱码的bytes值，连接器默认会使用自己的DECIMAL逻辑类型，该类型在Avro中被序列化为字节，可以通过查看Confluent Schema Registry中的相关条目来看到这一点：

$ curl -s "http://localhost:8081/subjects/mysql-02-transactions-value/versions/1"|jq '.schema|fromjson.fields[] | select (.name == "amount")'
{
  "name": "amount",
  "type": [
    "null",
    {
      "type": "bytes",
      "scale": 2,
      "precision": 64,
      "connect.version": 1,
      "connect.parameters": {
        "scale": "2"
      },
      "connect.name": "org.apache.kafka.connect.data.Decimal",
      "logicalType": "decimal"
    }
  ],
  "default": null
}

当连接器使用AvroConverter消费时，这会正常处理并保存为DECIMAL（并且在Java中也可以反序列化为BigDecimal），但对于反序列化Avro的其它消费者，它们只会得到字节。在使用启用了模式的JSON时，也会看到这一点，amount值会是Base64编码的字节字符串：

{
  "schema": {
    "type": "struct",
    "fields": [
      {
        "type": "bytes",
        "optional": true,
        "name": "org.apache.kafka.connect.data.Decimal",
        "version": 1,
        "parameters": {
          "scale": "2"
        },
        "field": "amount"
      },
  },
  "payload": {
    "txn_id": 1000,
    "customer_id": 5,
    "amount": "Cv8="
  }
}

因此，不管使用的是JSON还是Avro，这都是numeric.mapping配置项的来源。它默认设置为none（即使用连接器的DECIMAL类型），但通常希望连接器将类型实际转换为更兼容的类型，以适合数字的精度，更具体的说明，可以参见相关的文档。

此选项目前不支持DECIMAL类型，因此这里是在Postgres中具有NUMERIC类型的相同原理的示例：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
              "name": "jdbc_source_postgres_12",
              "config": {
                      "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                      "connection.url": "jdbc:postgresql://postgres:5432/postgres",
                      "connection.user": "connect_user",
                      "connection.password": "asgard",
                      "topic.prefix": "postgres-12-",
                      "numeric.mapping": "best_fit",
                      "table.whitelist" : "demo.transactions",
                      "mode":"bulk",
                      "poll.interval.ms" : 3600000
                      }
              }'

结果如下所示：

ksql> PRINT 'postgres-12-transactions' FROM BEGINNING;
Format:AVRO
1/7/19 6:27:16 PM UTC, null, {"txn_id": 1, "customer_id": 5, "amount": -72.97, "currency": "RUB", "txn_timestamp": "2018-12-12T13:58:37Z"}

可以在这里看到有关此内容的更多详细信息，以及Postgres、Oracle和MS SQL Server中的示例。

处理多个表

如果需要从多个表中提取数据，则可以通过并行处理来减少总提取时间，这在Kafka的JDBC连接器有两种方法：

定义多个连接器，每个连接器都处理单独的表；
定义单个连接器，但增加任务数。每个Kafka连接器的工作由一个或多个任务来执行，每个连接器默认只有一个任务，这意味着从数据库中提取数据是单进程处理的。

前者具有更高的管理开销，但确实提供了每个表自定义设置的灵活性。如果可以使用相同的连接器配置提取所有表，则增加单个连接器中的任务数是一种好方法。

当增加从数据库中提取数据的并发性时，要从整体上考虑。因为运行一百个并发任务虽然可能会更快，但数百个与数据库的连接可能会对数据库产生负面影响。

以下是同一连接器的两个示例。两者都将从数据库中提取所有表，总共6个。在第一个连接器中，未指定最大任务数，因此为默认值1。在第二个中，指定了最多运行三个任务（"tasks.max":3）：

curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_01",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-01-",
                "mode":"bulk"
                }
        }'



curl -X POST http://localhost:8083/connectors -H "Content-Type: application/json" -d '{
        "name": "jdbc_source_mysql_11",
        "config": {
                "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
                "connection.url": "jdbc:mysql://mysql:3306/demo",
                "connection.user": "connect_user",
                "connection.password": "asgard",
                "topic.prefix": "mysql-11-",
                "mode":"bulk",
                "tasks.max":3
                }
        }'

当查询连接器的Kafka连接器RESTAPI时，可以看到每个连接器正在运行的任务数以及它们已分配的表。第一个连接器有一个任务负责所有6张表：

$ curl -s "http://localhost:8083/connectors/jdbc_source_mysql_01/tasks"|jq '.'
[
  {
    "id": {
      "connector": "jdbc_source_mysql_01",
      "task": 0
    },
    "config": {
      "tables": "`demo`.`NUM_TEST`,`demo`.`accounts`,`demo`.`customers`,`demo`.`transactions`,`security`.`firewall`,`security`.`log_events`",
      …
    }
  }
]

第二个连接器有3个任务，每个任务分配2张表：

$ curl -s“http：// localhost：8083 / connectors / jdbc_source_mysql_11 / tasks”| jq'。'
[
  {
    “ID”： {
      “connector”：“jdbc_source_mysql_11”，“任务”：0
    }，
    “config”：{
      “tables”：“`demo` .NUM_TEST`，`demo` .accounts`”，
      ...
    }
  }，
  {
    “ID”： {
      “connector”：“jdbc_source_mysql_11”，“任务”：1
    }，
    “config”：{
      “tables”：“`demo``customers`，`demo` .transactions`”，
      ...
    }
  }，
  {
    “ID”： {
      “connector”：“jdbc_source_mysql_11”，“任务”：2
    }，
    “config”：{
      “tables”：“`security``firewall`，`security``log_events`”，
      ...
    }
  }
]