Fitur Pelacakan Perubahan memungkinkan Anda membuat kelompok konsumen. Dengan membuat beberapa kelompok konsumen, Anda dapat mengonsumsi data dari sumber data yang sama berulang kali, sehingga mengurangi biaya penggunaan Pelacakan Perubahan.
Prasyarat
Instans Pelacakan Perubahan telah dibuat dan statusnya Normal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar skenario pelacakan perubahan.
Catatan penggunaan
-
Jika satu baris data yang akan dikonsumsi melebihi 16 MB, klien konsumen mungkin mengalami error out of memory (OOM).
-
Anda dapat membuat hingga 20 kelompok konsumen untuk satu instans Pelacakan Perubahan guna memungkinkan konsumsi data berulang.
-
Setiap kelompok konsumen hanya mendukung satu konsumen, dan konsumen tersebut mengonsumsi seluruh data untuk kelompok tersebut.
-
Mengganti modul DStore atau klien dapat menyebabkan duplikasi data.
Prosedur
Gunakan salah satu metode berikut untuk membuka halaman Tugas Pelacakan Perubahan dan pilih wilayah tempat instans Pelacakan Perubahan berada.
Konsol DTS
Masuk ke Konsol DTS.
Di panel navigasi sebelah kiri, klik Change Tracking.
Di pojok kiri atas halaman, pilih wilayah tempat instans Pelacakan Perubahan berada.
Konsol DMS
CatatanLangkah-langkah aktual dapat berbeda tergantung pada mode dan tata letak Konsol DMS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Konsol mode sederhana dan Sesuaikan tata letak dan gaya Konsol DMS.
Masuk ke Konsol DMS.
Di bilah navigasi atas, arahkan penunjuk ke .
Dari daftar drop-down di sebelah kanan Change Tracking Tasks, pilih wilayah tempat instans Pelacakan Perubahan berada.
-
Temukan instans Pelacakan Perubahan yang dituju dan klik ID instans-nya.
-
Di panel navigasi sebelah kiri, klik Consume Data.
-
Di halaman Consume Data, klik Add Consumer Group di pojok kiri atas.
-
Di kotak dialog Add Consumer Group, konfigurasikan parameter berikut.
Parameter
Deskripsi
Consumer Group Name
Kami menyarankan Anda menggunakan nama deskriptif agar lebih mudah diidentifikasi.
Account
Masukkan akun untuk kelompok konsumen.
-
Nama akun dapat berisi huruf kapital, huruf kecil, angka, dan garis bawah (_).
-
Panjang nama akun harus antara 1 hingga 16 karakter.
Password
Masukkan password untuk akun tersebut.
-
Password harus mengandung karakter dari minimal dua kategori berikut: huruf kapital, huruf kecil, angka, dan karakter khusus.
-
Panjang password harus antara 8 hingga 32 karakter.
Confirm Password
Masukkan kembali password yang sama.
-
-
Klik OK.
Langkah berikutnya
Setelah menambahkan kelompok konsumen, pilih metode konsumsi data berdasarkan jenis database sumber dan jenis klien konsumen.
|
Metode konsumsi |
Jenis database yang didukung |
Deskripsi |
|
PolarDB-X 1.0, DMS LogicDB |
Metode ini digunakan untuk instans pelacakan perubahan dengan database sumber PolarDB-X 1.0 atau DMS LogicDB. Catatan
Ini adalah satu-satunya metode konsumsi yang didukung untuk instans pelacakan perubahan dengan database sumber PolarDB-X 1.0 atau DMS LogicDB. |
|
|
MySQL, PolarDB for MySQL, PostgreSQL, Oracle, PolarDB (Compatible with Oracle), PolarDB for PostgreSQL, PolarDB-X 2.0 |
Metode ini cocok untuk sebagian besar skenario. Catatan
Metode ini direkomendasikan untuk semua jenis database yang didukung. |
|
|
Metode ini digunakan untuk skenario yang memanfaatkan framework pemrosesan aliran Apache Flink. |
||
|
Metode ini ditujukan bagi pengguna yang memiliki klien Kafka sendiri dan mampu mengembangkan dari kode sumber. |