一、數據同步方式html
全量同步與增量同步java
全量同步是指所有將數據同步到es,一般是剛創建es,第一次同步時使用。增量同步是指將後續的更新、插入記錄同步到es。python
二、經常使用的一些ES同步方法mysql
1)、 elasticsearch-jdbc : 嚴格意義上它已經不是第三方插件。已經成爲獨立的第三方工具。不支持5.5.1。。。
2)、elasticsearch-river-mysql插件: https://github.com/scharron/elasticsearch-river-mysql
3)、go-mysql-elasticsearch(國內做者siddontang) : https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
4)、python-mysql-replication: github地址 https://github.com/noplay/python-mysql-replication
5)、MySQL Binlog: 經過 MySQL binlog 將 MySQL 的數據同步給 ES, 只能使用 row 模式的 binlog。
6)、Logstash-input-jdbc: github地址 https://github.com/logstash-plugins/logstash-input-jdbcgit
三、Logstash-input-jdbc安裝github
因爲我用的ES版本是5.5.1,elasticsearch-jdbc不支持,只支持2.3.4,這就尷尬了。web
所用這裏用Logstash-input-jdbc來同步數據,logstash-input-jdbc插件是logstash 的一個個插件,使用ruby語言開發。因此要先安裝ruby,也是爲了好使用ruby中的gem安裝插件,下載地址: https://rubyinstaller.org/downloads/sql
下載下來以後,進行安裝數據庫
安裝好以後試下是否安裝成功,打開CMD輸入:json
OK,而後修改gem的源,使用如下命令查看gem源
gem sources -l
刪除默認的源
gem sources --remove https://rubygems.org/
添加新的源
gem sources -a http://gems.ruby-china.org/ gem sources -l
更改爲功,還的修改Gemfile的數據源地址。步驟以下:
gem install bundler bundle config mirror.https://rubygems.org https://gems.ruby-china.org
而後就是安裝logstash-input-jdbc,在logstash-5.5.1/bin目錄下
執行安裝命令
.\logstash-plugin.bat install logstash-input-jdbc
靜等一下子,成功以後提示以下
四、Logstash-input-jdbc使用
官方文檔地址
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html
首先在bin目錄下新建一個mysql目錄,裏面包含jdbc.conf,jdbc.sql文件,加入mysql的驅動
jdbc.conf配置以下
input { stdin { } jdbc { # mysql 數據庫連接,test爲數據庫名 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test" # 用戶名和密碼 jdbc_user => "root" jdbc_password => "root" # 驅動 jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar" # 驅動類名 jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "50000" # 執行的sql 文件路徑+名稱 statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql" # 設置監聽間隔 各字段含義(由左至右)分、時、天、月、年,所有爲*默認含義爲每分鐘都更新 schedule => "* * * * *" # 索引類型 type => "jdbc" } } filter { json { source => "message" remove_field => ["message"] } } output { elasticsearch { # ES的IP地址及端口 hosts => ["localhost:9200"] # 索引名稱 index => "article" # 自增ID 須要關聯的數據庫中有有一個id字段,對應索引的id號 document_id => "%{id}" } stdout { # JSON格式輸出 codec => json_lines } }
各數據庫對應的連接以下:
Driver ="path/to/jdbc-drivers/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar" //驅動程序
Class ="com.mysql.jdbc.Driver";
URL ="jdbc:mysql://localhost:3306/db_name"; //鏈接的URL,db_name爲數據庫名
Driver ="path/to/jdbc-drivers/sqljdbc4.jar"
Class ="com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver";
URL ="jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=db_name"; //db_name爲數據庫名
Driver ="path/to/jdbc-drivers/ojdbc6-12.1.0.2.jar"
Class ="oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
URL ="jdbc:oracle:thin:@loaclhost:1521:orcl"; //orcl爲數據庫的SID
//鏈接具備DB2客戶端的Provider實例
Driver ="path/to/jdbc-drivers/jt400.jar"
Class ="com.ibm.db2.jdbc.app.DB2.Driver";
URL ="jdbc:db2://localhost:5000/db_name"; //db_name爲數據可名
Driver ="path/to/jdbc-drivers/postgresql-9.4.1201.jdbc4.jar"
Class ="org.postgresql.Driver"; //鏈接數據庫的方法
URL ="jdbc:postgresql://localhost/db_name"; //db_name爲數據可名
jdbc.sql配置以下:
select * from person
就一條查詢語句對應的表數據以下:
注意:這裏的jdbc.sql和jdbc.conf文件編碼都必須是ANSI
先啓動ES,而後經過sense建立article索引
UT http://localhost:9200/article
而後經過如下命令啓動logstash
.\logstash.bat -f .\mysql\jdbc.conf
過一會他就會自動的往ES裏添加數據,輸出的日誌以下:
執行了SQL查詢。查看下article索引會發現多出來了不少文檔
咱們在數據庫增長一條數據,看他是否自動同步到ES中
靜等一會,發現logstash的日誌
查詢了一篇,ES中的數據會多出剛剛插入的那條
下面使用 增量 來新增數據,須要在jdbc.conf配置文件中作以下修改:
input { stdin { } jdbc { # mysql 數據庫連接,test爲數據庫名 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test" # 用戶名和密碼 jdbc_user => "root" jdbc_password => "root" # 驅動 jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar" # 驅動類名 jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" #處理中文亂碼問題 codec => plain { charset => "UTF-8"} #使用其它字段追蹤,而不是用時間 use_column_value => true #追蹤的字段 tracking_column => id record_last_run => true #上一個sql_last_value值的存放文件路徑, 必需要在文件中指定字段的初始值 last_run_metadata_path => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\station_parameter.txt" #開啓分頁查詢 jdbc_paging_enabled => true jdbc_page_size => 300 # 執行的sql 文件路徑+名稱 statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql" # 設置監聽間隔 各字段含義(由左至右)分、時、天、月、年,所有爲*默認含義爲每分鐘都更新 schedule => "* * * * *" # 索引類型 type => "jdbc" } } filter { json { source => "message" remove_field => ["message"] } } output { elasticsearch { # ES的IP地址及端口 hosts => ["localhost:9200"] # 索引名稱 index => "article" # 自增ID document_id => "%{id}" } stdout { # JSON格式輸出 codec => json_lines } }
參數介紹:
//是否記錄上次執行結果, 若是爲真,將會把上次執行到的 tracking_column 字段的值記錄下來,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中 record_last_run => true //是否須要記錄某個column 的值,若是 record_last_run 爲真,能夠自定義咱們須要 track 的 column 名稱,此時該參數就要爲 true. 不然默認 track 的是 timestamp 的值. use_column_value => true //若是 use_column_value 爲真,需配置此參數. track 的數據庫 column 名,該 column 必須是遞增的.好比:ID. tracking_column => MY_ID //指定文件,來記錄上次執行到的 tracking_column 字段的值 //好比上次數據庫有 10000 條記錄,查詢完後該文件中就會有數字 10000 這樣的記錄,下次執行 SQL 查詢能夠從 10001 條處開始. //咱們只須要在 SQL 語句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 便可. 其中 :last_sql_value 取得就是該文件中的值(10000). last_run_metadata_path => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\station_parameter.txt" //是否清除 last_run_metadata_path 的記錄,若是爲真那麼每次都至關於從頭開始查詢全部的數據庫記錄 clean_run => false //是否將 column 名稱轉小寫 lowercase_column_names => false //存放須要執行的 SQL 語句的文件位置 statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"
這裏使用webmagic爬蟲來爬取數據,導入到數據庫中,先運行爬蟲,爬取一些數據
這裏爬取到了277條,而後啓動logstash,經過logstash導入到ES中去
打開mysql目錄下的station_parameter.txt文件
這個文件裏記錄上次執行到的 tracking_column 字段的值,好比上次數據庫有 10000 條記錄,查詢完後該文件中就會有數字 10000 這樣的記錄,下次執行 SQL 查詢能夠從 10001 條處開始,咱們只須要在 SQL 語句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 便可. 其中 :last_sql_value 取得就是該文件中的值。
而後開啓爬蟲,爬取數據,往數據庫裏插,logstash會自動的識別到更新,而後導入到ES中!!