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> ClickPipes 支持将 DynamoDB 连接到 ClickHouse。
# 从 DynamoDB 到 ClickHouse 的 CDC（变更数据捕获）
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return
;
};
export const CloudNotSupportedBadge = () => {
return ;
};
本页介绍如何使用 ClickPipes 配置从 DynamoDB 到 ClickHouse 的 CDC (变更数据捕获) (变更数据捕获) 。此集成包含 2 个组件：
1. 通过 S3 ClickPipes 执行初始快照
2. 通过 Kinesis ClickPipes 进行实时更新
数据将被摄取到 `ReplacingMergeTree` 中。该表引擎常用于 CDC (变更数据捕获) 场景，以便应用更新操作。有关此模式的更多信息，请参阅以下博客文章：
* [PostgreSQL 与 ClickHouse 的变更数据捕获 (CDC (变更数据捕获) ) - 第 1 部分](https://clickhouse.com/blog/clickhouse-postgresql-change-data-capture-cdc-part-1?loc=docs-rockest-migrations)
* [PostgreSQL 与 ClickHouse 的变更数据捕获 (CDC (变更数据捕获) ) - 第 2 部分](https://clickhouse.com/blog/clickhouse-postgresql-change-data-capture-cdc-part-2?loc=docs-rockest-migrations)
首先，您需要在 DynamoDB 表上启用 Kinesis 数据流，以实时捕获变更。我们希望在创建快照之前先完成这一步，以免遗漏任何数据。
AWS 指南可见[此处](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/kds.html)。
接下来，我们将为 DynamoDB 表创建一个快照。这可以通过 AWS 导出到 S3 的方式来实现。可在[此处](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/S3DataExport.HowItWorks.html)查看 AWS 指南。
**你需要以 DynamoDB JSON 格式执行“完整导出”。**
### 创建所需的表
来自 DynamoDB 的快照数据大致如下：
```json theme={null}
{
"age": {
"N": "26"
},
"first_name": {
"S": "sally"
},
"id": {
"S": "0A556908-F72B-4BE6-9048-9E60715358D4"
}
}
```
请注意，这些数据采用嵌套格式。在加载到 ClickHouse 之前，需要先将其展平。可以通过在 ClickHouse 的 materialized view 中使用 `JSONExtract` 函数来实现。
我们需要创建三个表：
1. 一个用于存储来自 DynamoDB 的原始数据的表
2. 一个用于存储最终展平后数据的表 (目标表)
3. 一个用于展平数据的 materialized view
对于上面的 DynamoDB 示例数据，对应的 ClickHouse 表如下所示：
```sql theme={null}
/* Snapshot table */
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "default"."snapshot"
(
`item` String
)
ORDER BY tuple();
/* Table for final flattened data */
CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS "default"."snapshot_mv" TO "default"."destination" AS
SELECT
JSONExtractString(item, 'id', 'S') AS id,
JSONExtractInt(item, 'age', 'N') AS age,
JSONExtractString(item, 'first_name', 'S') AS first_name
FROM "default"."snapshot";
/* Table for final flattened data */
CREATE TABLE IF NOT EXISTS "default"."destination" (
"id" String,
"first_name" String,
"age" Int8,
"version" Int64
)
ENGINE ReplacingMergeTree("version")
ORDER BY id;
```
目标端表需要满足以下要求：
* 该表必须是 `ReplacingMergeTree` 表
* 该表必须包含一个 `version` 列
* 在后续步骤中，我们会将 Kinesis 数据流 中的 `ApproximateCreationDateTime` 字段映射到 `version` 列。
* 该表应将分区键用作排序键 (由 `ORDER BY` 指定)
* 具有相同排序键的行会根据 `version` 列去重。
### 创建快照 ClickPipe
现在，您可以创建一个 ClickPipe，将快照数据从 S3 加载到 ClickHouse。请遵循[此处](/docs/zh/integrations/clickpipes/object-storage/amazon-s3/overview)的 S3 ClickPipe 指南，但使用以下设置：
* **摄取路径**：您需要找到 S3 中已导出的 JSON 文件路径。该路径大致如下：
```text theme={null}
https://{bucket}.s3.amazonaws.com/{prefix}/AWSDynamoDB/{export-id}/data/*
```
* **格式**: JSONEachRow
* **表**: 你的快照表 (例如上面示例中的 `default.snapshot`)
创建完成后，数据会开始写入快照表和目标端表。你无需等到快照加载完成后再继续下一步。
现在我们可以设置 Kinesis ClickPipe，以捕获来自 Kinesis 数据流的实时变更。请按照[这里](/docs/zh/integrations/clickpipes/kinesis/overview)的 Kinesis ClickPipe 指南操作，但使用以下设置：
* **Stream**：第 1 步中使用的 Kinesis 数据流
* **Table**：你的目标端表 (例如上面示例中的 `default.destination`)
* **Flatten object**：true
* **Column mappings**：
* `ApproximateCreationDateTime`：`version`
* 按照下图所示，将其他字段映射到相应的目标端列
快照 ClickPipe 完成后，您可以删除快照表和 materialized view。
```sql theme={null}
DROP TABLE IF EXISTS "default"."snapshot";
DROP TABLE IF EXISTS "default"."snapshot_clickpipes_error";
DROP VIEW IF EXISTS "default"."snapshot_mv";
```