Debezium es una plataforma open source para Change Data Capture CDC que permite transmitir en tiempo real los cambios desde bases de datos MySQL, incluidas instancias RDS en AWS, hacia topics de Kafka o MSK. En este artículo explico cómo configurar Debezium para capturar cambios desde una instancia MySQL RDS y publicarlos en Kafka, cuál es el formato de los mensajes y las diferencias entre modo standalone y modo cluster. Además presentamos a Q2BSTUDIO y cómo nuestros servicios de aplicaciones a medida y servicios cloud aws y azure pueden ayudar en proyectos de integración de datos en tiempo real.

Qué problema resuelve Debezium permite transmitir cambios en tiempo real desde una base de datos MySQL RDS, registrar inserciones actualizaciones y eliminaciones al momento y publicar esos eventos en topics de Kafka para procesamiento downstream. Esto es ideal para arquitecturas orientadas a eventos, pipelines de datos, sincronización entre sistemas y cargas a almacenes de datos. Además de Debezium existen múltiples conectores open source y del ecosistema Confluent para integrar con sinks y fuentes como AWS S3 ElasticSearch MongoDB y otros.

Paso 1 Activar el log binario en MySQL RDS Modifique el parameter group de su instancia RDS y configure al menos los siguientes parámetros binlog_format = RAW binlog_row_image = FULL ajuste binlog_retention_period a una duración suficiente para su caso de uso. Use la consola RDS o el CLI para aplicar estos cambios y reinicie si es necesario.

Paso 2 Crear un usuario de replicación Cree un usuario MySQL con los privilegios necesarios para lectura de binlog por ejemplo REPLICATION SLAVE y REPLICATION CLIENT y permita acceso desde la IP del conector Debezium o desde la red donde corre Kafka Connect.

Paso 3 Ejecutar Debezium con Kafka Connect Lo más común es usar Docker Compose o una plataforma de orquestación. El conector debe apuntar a los bootstrap servers de su clúster Kafka o MSK y necesita tópicos internos para almacenar configuración offsets y estado. Configure variables como BOOTSTRAP_SERVERS GROUP_ID CONFIG_STORAGE_TOPIC OFFSET_STORAGE_TOPIC STATUS_STORAGE_TOPIC y fije los factores de replicación de esos tópicos a 1 cuando use Kafka Connect en modo simple.

Paso 4 Comprobar server id en MySQL Verifique la variable server_id del servidor MySQL para usarla en la configuración del conector y asegúrese de que sea única dentro del ecosistema de replicación.

Paso 5 Configurar el conector MySQL en Kafka Connect El conector Debezium para MySQL requiere parámetros clave como connector.class con la clase io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector tasks.max normalmente 1 database.hostname endpoint RDS database.port database.user database.password database.server.id topic.prefix database.include.list table.include.list schema.history.internal.kafka.bootstrap.servers y schema.history.internal.kafka.topic además de opciones útiles include.schema.changes true y los converters para key y value por ejemplo org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter con schemas.enable en false si desea eliminar el esquema del payload. También puede activar database.history.skip.unparseable.ddl para evitar fallos por DDL no parseable.

Paso 6 Snapshot inicial y captura continua Cuando se crea el conector Debezium realizará un snapshot inicial de las tablas configuradas y publicará esos registros en Kafka. Tras el snapshot el conector continúa leyendo el binlog y publica cambios incrementales en tiempo real. Durante el snapshot se bloquea la lectura de tablas por un tiempo breve por lo que es importante dimensionar la operación y el binlog_retention_period.

Paso 7 Verificar los topics Puede usar las utilidades de Kafka como kafka-console-consumer para consumir desde el topic generado por Debezium y verificar que llegan los eventos tanto del snapshot como los eventos posteriores provenientes del binlog.

Formato de datos que emite Debezium Debezium publica mensajes con clave y valor donde la clave identifica la fila afectada y el valor contiene el evento de cambio. El valor incluye campos típicos before estado previo after estado posterior op tipo de operación por ejemplo c para create u para update d para delete source metadatos del origen y ts_ms marca temporal del evento. Estos campos permiten reconstruir el historial de cambios y aplicar lógicas idempotentes en consumidores.

Ocultar esquema del payload Puede configurar los converters para no incluir el esquema en cada mensaje por ejemplo debezium.source.value.converter = org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter y debezium.source.value.converter.schemas.enable = false de ese modo los mensajes son JSON limpios sin la estructura de esquema embebida.

Standalone vs Cluster Modo standalone es adecuado para pruebas y entornos simples donde solo existe una instancia de Kafka Connect. Modo cluster proporciona tolerancia a fallos y balanceo de tareas entre múltiples instancias de Kafka Connect. En producción se recomienda cluster para alta disponibilidad y redistribución automática de tareas si una instancia falla.

Buenas prácticas y consideraciones seguridad Asegúrese de restringir el acceso a la instancia RDS via security groups y redes privadas use TLS entre servicios cuando sea posible y limite las credenciales. Monitorice el tamaño del binlog y dimensione la retención para evitar pérdida de datos en caso de caídas del conector.

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