自开源以来，Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档，真正实现快速上手、深度参与，即刻开启实时数据新体验，我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。

以下，为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践，细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源，再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示，主要任务包括：

MongoDB => MySQL 的实时同步任务，包括自动建表与实时数据同步

MongoDB => MySQL + 自定义函数 + 自动模型推演 + 建表的任务，可以按照自定义函数的逻辑自动推断表模型

MySQL=> PG + DDL 同步的任务，可以自动同步数据, 也可以自动同步表模型变更

一、项目简介

什么是 Tapdata?

Tapdata 开源路线图

Tapdata 开源项目的定位是一个实时数据服务平台，目前已上线的 1.0 版本核心覆盖实时数据同步、实时数据开发、Fluent ETL 等场景，具备全量和增量复制、异构数据库间的同步与转换，表级同步以及任务监控等能力。其工作机制主要包含以下四个环节的功能特性：

基于 CDC 的无侵入数据源实时采集

异构数据模型自动推断与转换

数据处理，流式计算，缓存存储一体架构

一键将模型发布为数据服务的闭环能力

Tapdata 开源工作机制

如上图所示，最左侧是包括数据库、数仓以及应用文件等在内的各种数据源。通过 Tapdata 主打的基于 CDC 的无侵入数据实时采集模块，能够将来自这些数据源的数据实时抓取过来；再经过一个异构数据模型的自动推断和转换，成为计算流中标准数据的一部分；继而经过一些数据处理、流式计算，配合项目自带的缓存存储，将数据按开发者的需求完成转换；最后通过数据发布能力，以 API 的形式呈现，或是直接按需传入数据目标，例如数据库、应用，或是 Web 服务等，从而达到更快获取所需数据的目的。

和传统解决方案的对比

常见的传统解决方案

同样的场景下，传统解决方案比较常见的方式是通过脚本轮询读取、自定义代码连接器，或是 Kettle/Canal/OGG 一类的开源适配器等方式，对来自于各类数据源的数据进行读取；再通过 Kafka/MQ 这样的消息队列，或是 Spark/Flink 这样的计算引擎等方式进行数据的流转转换、开发清洗，进行数据的流转转换、开发清洗；最终通过自己写一些 API 接口逻辑将数据发送到目标终端。

这类方案的整个链路从原始读取到消息队列，再到写 Stream 逻辑，再到计算层，再到输入层，存在一个非常大且非常明显的缺陷，就是链路长、非实时、成本高、难维护。

Tapdata 解决方案

而 Tapdata 要做的，就是与之相对的一种快速、实时、简单、易用的方案——将中间的全部过程任务，交由我们来完成，这也是 Tapdata 的开源设计理念。

二、使用说明

如何从源码构建并启动完整的 Tapdata 服务？

从0开始构建和部署 Tapdata 开源版本，需要完成三个步骤：

环境准备: Linux + Docker（当前版本仅支持 Linux 和 Docker 环境，基于非 Docker 的和非 Linux 的环境正在适配中，很快会和大家见面）

下载源码: git clone git@github.com:tapdata/tapdata.git && cd tapdata

通过一个命令，一键编译所有组件并启动服务: bash build/quick-dev.sh

另附代码结构解析及启动说明：

代码库主要组成部分（目录）
- assets：用于存储我们的图片、logo 等静态资源
- build：主要用于存放我们用来打包、编译或测试的脚本，不是框架的主要组成部分
- connectors common：数据源的通用对象以及类的定义
- plugin-kit：供开发者使用，如果开发者想在框架上开发一个自己的数据源，就可以用到这里的一些 API 方法
- tapshell：目前 Tapdata 的开源项目没有暴露 UI 界面，整个系统的交互使用都是通过 tapshell 来运行的，是一个基于 Python 的交互式命令行工具
- bin：我们后续会在这里放一些类似于启动/停止的脚本
- connectors：目前 Tapdata 支持的数据源都在这里：
  - 开源数据库 Apache Doris
  - 测试用数据库 Dummy
  - ES/Kafka/MySQL/PG/OceanBase/RabbitMQ/RocketMQ……
- dist：每次打包时的成品目录
- engine：引擎，做计算时的一个主要仓库，可以用来做数据的读取、转换，以及聚合计算
- manager：管理端，开发者的任务管理、日志上报、监控等信息都是通过这个组件来完成的。我们也是通过 manager 来完成任务的持久化（engine 本身仅运行任务，不做持久化）
- README：一个中文版，一个英文版

编译说明：先把 plugin-kit 和 connectors common 编译完（编译出我们基本依赖的对象），再完成 engine 引擎编译，继续完成 manager 编译后，整个服务就可以跑起来了。最后通过 build 里的 DockerFile 打包成一个 All-in-One 的镜像，我们最终运行的是这个镜像。在运行之后，我们还需要把 connectors 下面的所有数据源注册到系统中去。

数据源注册：如果想要注册一个新的数据源，可以通过 accesstoken 来完成

如何动态注册数据源？

以 MongoDB 为例，具体演示如何动态地注册一个数据源，让系统具备插件式数据集成的能力：

动态注册一个开发完成的数据源插件
1. 列出系统当前支持的数据源：show connectors
2. 注册 MongoDB 数据源插件
3. 列出系统当前支持的数据源: show connectors
4. 新建一个 MongoDB 数据源
  - ```
  DataSource("mongodb", $name).uri($uri).save()
```
5. 校验并保存数据源

新建所需的全部数据源, 校验并保存数据源

DataSource("mysql", $name).host($host).port($port).username($username).password($password).db($db).save()
DataSource("postgresql", $name).host($host).port($port).username($username).password($password).db($db).schema($schema).save()

检查数据源配置, 检查表加载情况

三、功能示例及任务操作演示

提前准备的库（已确认可连通）：

MongoDB: 4.2，包含一张表：car

MySQL: 8.0.22，空库

PG: 12.6，空库

构建并运行一个 MongoDB => MySQL 的简单同步任务

*任务说明： 这个同步任务不包含任何复杂处理，要求是将 car 表从 MongoDB 同步至 MySQL。

新建表同步任务并运行

p = Pipeline('mongo=>mysql')
p.readFrom(mongodb.car).writeTo(mysql.car)
p.start()

查看任务运行状况：show jobs

监听实时状态：monitor job mongo=>mysql

查看运行日志：logs job mongo=>mysql

在源与目标查看数据情况

做一个变更，查看数据是否同步

任务完成情况： 数据的增删改都可以实时同步过来，延迟一般在几百毫秒以内。

构建并运行一个 MongoDB => MySQL 的带 UDF 的同步任务

*任务说明： 从 MongoDB 到 MySQL 的带 UDF（User Defined Function）的数据同步，仍然是数据同步，但做了一些字段变换。

定义 UDF（User Defined Function）：加一些字段，删除一个已存在的数据

新建表同步任务，增加 UDF 节点并运行

p = Pipeline('mongo=>mysql_with_udf')
p.readFrom(mongodb.car).processor(pp).writeTo(mysql.car_with_udf)
p.start()

*补充说明：与上一个任务的不同之处在于，这里在读写之间增加了一个处理器（processor），对 record 做了一些变换的同时，按照 UDF 定义增减了字段，变换了类型。

监听实时状态：monitor job mongo=>mysql

查看运行日志：logs job mongo=>mysql

查看建表情况

*任务完成情况： 亮点在于，不仅完成了数据同步，还完成了表结构的自动创建。在同步过程中，能够自动建出处理完之后的表结构，无需像其他同步工具一样手动建表，使用更方便。

构建并运行一个 MySQ => PG 的支持 DDL 同步任务

*任务说明： 从 MySQL 到 PG 的 DDL 同步，对象是第一个任务中用到的 car 表。

新建表同步任务，配置支持 DDL 并运行

p = Pipeline('mysql=>pg_with_ddl')
p.readFrom(mysql.car_ddl, ddl=True).writeTo(pg.car_ddl)
p.start()

*补充说明：DDL 任务是默认不开启的，如果想要同步 DDL，可以通过执行 ddl=True 打开。

监听实时状态：monitor job mongo=>mysql

查看运行日志：logs job mongo=>mysql

查看建表情况

源端进行多次 DDL，查看目标是否同步：
1. 源字段类型调整
2. 源字段重命名
3. 新增 / 删除字段

*任务完成情况： 实现实时同步，延迟一般也会在几百毫秒以内。

至此，我们的整个系统中就同时有如上三个任务在跑，我们可以随时：

通过 logs job + 任务名来查看任务运行状况；

通过 monitor job + 任务名来查看该任务的运行指标信息，包括 input/output/update 的数据量等；

通过show/use 来查看表信息、表结构

👉🏻GitHub 项目链接：www.github.com/tapdata/tap…

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Tapdata 开源项目基础教程：功能特性及实操演示