Confluent Cloud 快速入门

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Confluent Cloud 提供了一个使用“用于 Confluent 的 Neo4j 连接器”的托管 Sink 连接器。对于希望将 Aura/Neo4j 用作源（Source）的客户，Neo4j 支持在 Confluent Cloud 中以自定义连接器（Custom Connector）的形式运行 Neo4j 连接器。

先决条件

cc cluster
图 1. Confluent Cloud 中正在运行的集群

将源插件作为自定义连接器上传

在创建连接器实例之前，我们首先需要将用于 Kafka 的 Neo4j 连接器定义为自定义连接器。

  1. 选择要安装连接器的集群，打开 Connectors（连接器）部分，然后点击 Add plugin（添加插件）。

  2. 点击 Add Plugin，填写如下所示的新自定义连接器的详细信息，然后接受条款并点击 Submit（提交）。

    连接器插件名称

    Neo4j Connector for Confluent Source

    自定义插件描述

    用于 Confluent 的 Neo4j 源连接器插件（作为自定义连接器）。

    连接器类

    org.neo4j.connectors.kafka.source.Neo4jConnector

    连接器类型

    源 (Source)

    连接器归档文件

    请按照 分发说明 获取最新的 Confluent Hub 组件归档包，并从本地计算机选择下载的 neo4j-kafka-connector-5.3.0.zip 文件。

    敏感属性

    为了在连接器实例中保护敏感配置属性，您至少应将以下配置属性标记为敏感。

    neo4j.authentication.basic.password
neo4j.authentication.kerberos.ticket
neo4j.authentication.bearer.token
neo4j.authentication.custom.credentials

它将上传归档文件并创建源插件。

自定义连接器是由用户创建的 Kafka Connect 插件、修改后的开源连接器插件，或者是像“用于 Confluent 的 Neo4j 连接器”这样的第三方连接器插件。在 Confluent 文档 中了解更多关于自定义连接器的信息，并阅读我们的 博客文章，其中包含关于如何使用 Aura 进行设置的操作示例。

您可以按照 Neo4j 开发者博客 上的说明，创建从 Confluent Cloud 到 Neo4j 和 Neo4j AuraDB 的连接器。

创建源实例

在上一节中创建了源自定义连接器后，我们现在可以开始配置我们的源实例了。

  1. 在 Confluent Cloud 中，转到集群的连接器部分，搜索我们在 上面 创建的插件 Neo4j Connector for Confluent Source。

  2. 点击该连接器开始配置我们的源连接器实例。

  3. 配置用于访问 Kafka 集群的 API 密钥，然后点击 Continue（继续）。

  4. 首先点击 Auto Configure Schema Registry（自动配置 Schema Registry），根据您的偏好选择 JSON Schema、Avro 或 Protobuf，然后点击 Apply changes（应用更改）。这将生成几个用于支持 Schema 的配置选项。接下来，以单独的键值对形式或添加到现有的 JSON 中来配置连接器选项。为了快速入门，我们将配置源实例，使其在匹配模式 (:TestSource) 的节点上发送变更事件消息，并根据您选择的序列化格式，将其发送到名为 creates、updates 和 deletes 的主题中。

    {
  "confluent.custom.schema.registry.auto": "true",
  "key.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
  "value.converter": "io.confluent.connect.avro.AvroConverter",
  "neo4j.uri": "neo4j+s://<redacted>.databases.neo4j.io",
  "neo4j.authentication.type": "BASIC",
  "neo4j.authentication.basic.username": "neo4j",
  "neo4j.authentication.basic.password": "<redacted>",
  "neo4j.source-strategy": "CDC",
  "neo4j.start-from": "NOW",
  "neo4j.cdc.poll-interval": "1s",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.operation": "CREATE",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.operation": "UPDATE",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.operation": "DELETE"
}
    {
  "confluent.custom.schema.registry.auto": "true",
  "key.converter": "io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter",
  "value.converter": "io.confluent.connect.json.JsonSchemaConverter",
  "neo4j.uri": "neo4j+s://<redacted>.databases.neo4j.io",
  "neo4j.authentication.type": "BASIC",
  "neo4j.authentication.basic.username": "neo4j",
  "neo4j.authentication.basic.password": "<redacted>",
  "neo4j.source-strategy": "CDC",
  "neo4j.start-from": "NOW",
  "neo4j.cdc.poll-interval": "1s",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.operation": "CREATE",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.operation": "UPDATE",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.operation": "DELETE"
}
    {
  "confluent.custom.schema.registry.auto": "true",
  "key.converter": "io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter",
  "key.converter.optional.for.nullables": true,
  "value.converter": "io.confluent.connect.protobuf.ProtobufConverter",
  "value.converter.optional.for.nullables": true,
  "neo4j.uri": "neo4j+s://<redacted>.databases.neo4j.io",
  "neo4j.authentication.type": "BASIC",
  "neo4j.authentication.basic.username": "neo4j",
  "neo4j.authentication.basic.password": "<redacted>",
  "neo4j.source-strategy": "CDC",
  "neo4j.start-from": "NOW",
  "neo4j.cdc.poll-interval": "1s",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.creates.patterns.0.operation": "CREATE",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.updates.patterns.0.operation": "UPDATE",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.pattern": "(:TestSource)",
  "neo4j.cdc.topic.deletes.patterns.0.operation": "DELETE"
}

    验证所有配置选项是否正确，然后点击 Continue（继续）。

  5. 在下一个屏幕上，我们需要添加连接端点，以便我们的连接器可以访问 Neo4j 或 AuraDB。从 Neo4j 连接 URI 中提取主机名和端口，并将其作为端点添加。请记住，Neo4j 连接的默认端口号是 7687。例如，对于连接 URI neo4j+s://<redacted>.databases.neo4j.io，我们应该输入 <redacted>.databases.neo4j.io:7687 作为端点。

  6. 接下来，选择您的连接器应运行的任务数量，然后点击 Continue（继续）。源连接器始终以 1 个任务运行，因此默认值 1 就足够了。

  7. 最后，命名您的连接器实例，检查您的设置，然后点击 Continue（继续）。

  8. 源实例将被配置，并在几分钟内显示为 Running（运行中）。

现在您已经有了一个正在运行的源实例，您可以在 Neo4j 中创建以下节点

CREATE (:TestSource {name: 'john', surname: 'doe'});
CREATE (:TestSource {name: 'mary', surname: 'doe'});
CREATE (:TestSource {name: 'jack', surname: 'small'});

这将导致新消息发布到名为 creates 的主题中。

创建 Sink 实例

在上一节中创建了源实例后，我们现在可以开始配置我们的 Sink 实例，以便我们可以对源实例生成的消息执行操作。

  1. 在 Confluent Cloud 中，转到集群的连接器部分，搜索插件 Neo4j Sink，该插件由 Confluent 作为托管连接器提供。

  2. 点击该连接器开始配置我们的 Sink 连接器实例。

  3. 选择 creates、updates 和 deletes 主题供此 Sink 实例消费，然后点击 Continue（继续）。

  4. 配置用于访问 Kafka 集群的 API 密钥，然后点击 Continue（继续）。

  5. 输入包括认证方法、用户名和密码在内的 Neo4j 连接详细信息，然后点击 Continue（继续）。

  6. 根据您的传入消息序列化格式，选择 JSON Schema、Avro 或 Protobuf 作为记录值格式。接下来，根据您的偏好配置连接器选项。为了快速入门，我们将配置 Sink 实例，使其为从 creates、updates 和 deletes 主题收到的每条消息执行 Cypher 语句。

    配置以下选项

    主题的 Cypher 语句
    {
  "creates": "WITH __value.event.state.after AS state MERGE (p:Person {name: state.properties.name, surname: state.properties.surname}) MERGE (f:Family {name: state.properties.surname}) MERGE (p)-[:BELONGS_TO]->(f)",
  "updates": "WITH __value.event.state.before AS before, __value.event.state.after AS after MATCH (p:Person {name: before.properties.name, surname: before.properties.surname}) MATCH (fPre:Family {name: before.properties.surname}) OPTIONAL MATCH (p)-[b:BELONGS_TO]->(fPre) DELETE b WITH after, p SET p.name = after.properties.name, p.surname = after.properties.surname MERGE (f:Family {name: after.properties.surname}) MERGE (p)-[:BELONGS_TO]->(f)",
  "deletes": "WITH __value.event.state.before AS before MATCH (p:Person {name: before.properties.name, surname: before.properties.surname}) DETACH DELETE p",
}

    清除 Bind Timestamp As、Bind Header As 和 Bind Key As 选项，将 Bind Value As 设置为 __value，并将 Bind Value As Event 设置为 false。

    保持其他选项为默认值，验证所有配置选项是否正确，然后点击 Continue（继续）。

  7. 接下来，选择您的连接器应运行的任务数量，然后点击 Continue（继续）。

  8. 最后，命名您的连接器实例，检查您的设置，然后点击 Continue（继续）。

  9. Sink 实例将被配置，并在几分钟内显示为 Running（运行中）。

测试

现在您可以访问您的 Confluent Cloud 集群，并验证至少 creates 主题已按照连接器配置中的说明创建。

随着源连接器和 Sink 连接器同时运行，先前创建的 :TestSource 节点将导致源实例向 creates 主题发布消息。这些消息随后将被 Sink 实例消费，并在 Neo4j 内部创建相应的 :Person 和 :Family 节点。当您创建、更新和删除 TestSource 标签的节点时，也会创建 updates 和 deletes 主题。

通过在 https://:7474/browser/ 的 Neo4j Browser 中执行以下查询，检查是否已实现：

MATCH (n:(Person | Family)) RETURN n

您现在可以通过执行更多类似以下的语句来创建、更新或删除 Person 和 Family 节点：

创建一个新人员
CREATE (:TestSource {name: 'Ann', surname: 'Bolin'});

验证是否创建了一个新的 Person 和一个新的 Family 节点，并将它们连接在一起。

更新现有人员
MATCH (n:TestSource {name: 'mary', surname: 'doe'}) SET n.surname = 'smith';

验证现有的 Person 节点现在是否已更新姓氏为 smith，并链接到一个新的 Family 节点。

删除现有人员
MATCH (n:TestSource {name: 'mary', surname: 'smith'}) DELETE n;

验证现有的 Person 节点现在是否已删除。

总结

在本快速入门中，我们展示了如何配置 AuraDB/Neo4j 数据库，使其既可以作为 Kafka 主题消息的源，也可以作为这些消息的 Sink，从而在数据库中创建、更新或删除节点和关系。通常，我们的连接器要么在通过 Confluent 从其他数据源提取数据时用作 Sink，要么用作 Confluent 将数据推送到其他数据库的源。

故障排除

  • 确保您的数据库已启用 CDC。

  • 确保按照上述说明正确设置了连接端点。

  • 检查连接器日志。

请注意，Confluent Cloud 中的自定义连接器日志可能不会立即显示。在测试连接器实例上的配置更改时，请记住这一点。
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