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Data Transmission Service:Ajouter un groupe de consommateurs

Dernière mise à jour :Aug 21, 2026

Change Tracking vous permet de créer des groupes de consommateurs. La création de plusieurs groupes vous permet de consommer les données d'une même source à plusieurs reprises, réduisant ainsi le coût d'utilisation de Change Tracking.

Prérequis

Vous avez créé une instance de suivi des modifications et son statut est Normal. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Présentation des scénarios de suivi des modifications.

Notes d'utilisation

  • Si une seule ligne de données à consommer dépasse 16 Mo, le client consommateur peut rencontrer une erreur de mémoire insuffisante (OOM).

  • Vous pouvez créer au maximum 20 groupes de consommateurs pour une instance de suivi des modifications afin de permettre la consommation répétée des données.

  • Chaque groupe de consommateurs ne prend en charge qu'un seul consommateur, qui consomme toutes les données du groupe.

  • Le changement de module DStore ou de client peut entraîner une duplication des données.

Procédure

  1. Accédez à la page Tâches de suivi des modifications via l'une des méthodes suivantes, puis sélectionnez la région dans laquelle se trouve l'instance de suivi des modifications.

    Console DTS

    1. Connectez-vous à la console DTS.

    2. Dans le volet de navigation de gauche, cliquez sur Suivi des modifications.

    3. Dans le coin supérieur gauche de la page, sélectionnez la région dans laquelle se trouve l'instance de suivi des modifications.

    Console DMS

    Remarque

    Les opérations réelles peuvent varier selon le mode et la disposition de la console DMS. Pour plus d'informations, consultez les rubriques Console en mode simple et Personnaliser la disposition et le style de la console DMS.

    1. Connectez-vous à la console DMS.

    2. Dans la barre de navigation supérieure, placez le pointeur sur Data + AI > DTS (DTS) > Change Tracking.

    3. Dans la liste déroulante située à droite de Change Tracking Tasks, sélectionnez la région dans laquelle se trouve l'instance de suivi des modifications.

  2. Recherchez l'instance de suivi des modifications cible et cliquez sur son ID d'instance.

  3. Dans le volet de navigation de gauche, cliquez sur Consume Data.

  4. Sur la page Consume Data, cliquez sur Add Consumer Group dans le coin supérieur gauche.

  5. Dans la boîte de dialogue Add Consumer Group, configurez les paramètres suivants.

    Paramètre

    Description

    Consumer Group Name

    Nous vous recommandons d'utiliser un nom descriptif pour faciliter l'identification.

    Account

    Saisissez le compte pour le groupe de consommateurs.

    • Le nom du compte peut contenir des lettres majuscules, des lettres minuscules, des chiffres et des traits de soulignement (_).

    • Le nom du compte doit comporter entre 1 et 16 caractères.

    Password

    Saisissez le mot de passe du compte.

    • Le mot de passe doit contenir des caractères appartenant à au moins deux des catégories suivantes : lettres majuscules, lettres minuscules, chiffres et caractères spéciaux.

    • Le mot de passe doit comporter entre 8 et 32 caractères.

    Confirm Password

    Saisissez à nouveau le même mot de passe.

  6. Cliquez sur OK.

Étapes suivantes

Après avoir ajouté le groupe de consommateurs, sélectionnez une méthode de consommation des données en fonction du type de base de données source et du type de client consommateur.

Méthode de consommation

Types de bases de données applicables

Description

Consommer les données d'une instance PolarDB-X 1,0 à l'aide d'un SDK

PolarDB-X 1.0, DMS LogicDB

Cette méthode concerne les instances de suivi des modifications dont la base de données source est PolarDB-X 1.0 ou DMS LogicDB.

Remarque

Il s'agit de la seule méthode de consommation prise en charge pour les instances de suivi des modifications dont la base de données source est PolarDB-X 1.0 ou DMS LogicDB.

Consommer les données à l'aide d'un SDK

MySQL, PolarDB for MySQL, PostgreSQL, Oracle, PolarDB (Compatible with Oracle), PolarDB for PostgreSQL, PolarDB-X 2.0

Cette méthode convient à la plupart des scénarios.

Remarque

Cette méthode est recommandée pour tous les types de bases de données pris en charge.

Consommer les données à l'aide de flink-dts-connector

Cette méthode est destinée aux scénarios utilisant le framework de traitement de flux Apache Flink.

Consommer les données à l'aide d'un client Kafka

Cette méthode s'adresse aux utilisateurs disposant de leur propre client Kafka et capables de développer à partir du code source.