在提取过程中处理源系统中的模式更改需要检测、适应和版本控制策略的结合。 主要目标是确保当源模式演变时，数据管道保持功能正常和准确。 常见方法包括提取期间的模式验证、保持向后兼容性以及使用版本化模式。 例如，如果源系统添加了新列或重命名了字段，则提取过程必须能够优雅地适应更改，或者标记它以供审核，以避免管道中断或数据丢失。 这通常涉及自动化检查、记录差异以及定义处理意外模式变化的规则。
一种实用的方法是在提取过程开始时实现模式验证。 诸如 Apache Avro 或 JSON Schema 之类的工具可以根据预定义的模式验证传入数据，从而确保兼容性。 如果检测到不匹配（例如，缺少列或更改的数据类型），则管道可以应用预定义的转换（例如，新字段的默认值）或暂停并提醒开发人员。 例如，如果源系统将列从 user_id 重命名为 customer_id，则提取层可以使用查找表将新名称映射到旧名称，从而保持下游的一致性。 存储在注册表（例如，Confluent Schema Registry）中的版本化模式允许管道在提取期间引用特定的模式版本，从而减少歧义。
积极主动的措施也发挥着关键作用。 源系统和目标系统之间的契约测试可以强制执行兼容性保证，例如避免破坏性更改（如删除列）。 变更数据捕获 (CDC) 工具（如 Debezium）可以跟踪数据库中的模式更改，并通过管道传播这些更改。 此外，加强团队之间的沟通可以确保开发人员提前收到即将发生的模式更改的通知。 例如，如果源团队计划弃用某个字段，则可以逐步更新提取过程，而不是对突发中断做出反应。 用于测试模式更改的自动化回滚机制和暂存环境进一步降低了风险，从而确保了生产管道的稳定性。