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基于logstash同步mysql数据到elasticsearch

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基于logstash同步mysql数据到elasticsearch



前言



因项目需求,对现阶段架构做出了优化,需要将mysql数据库中的数据同步到elasticsearch,目前世面上能实现同步的工具有Canal,dataX,logstash,今天来聊聊logstash如何同步数据到elasticsearch。
Canal:通过解析mysql bin-log日志完成同步
dataX:通过sql去mysql中查询数据转换来完成同步
logstash:通过sql去mysql中查询数据转换来完成同步



同步原理



Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地
Logstash同步mysql数据到elasticsearch原理是:logstash连接mysql通过定义的sql语句查出来数据,在进行转换成json格式,然后写入到elasticsearch,查询过程中用一个递增字段作为条件去查询,每次都记录当前查询的位置



准备工作



1. 从官网下载对应elasticsearch版本的logstash
2. 由于logstash需要连接mysql数据库,需要从mysql官网下载对应mysql版本的mysql-java连接驱动
3. 安装完好logstash后,新建一个配置文件
配置文件内容:
jdbc_driver_library:
mysql驱动文件路劲
jdbc_driver_class:
要加载的 JDBC 驱动程序类
jdbc_connection_string:
JDBC 连接字符串
jdbc_user:
连接mysql用户
jdbc_password:
连接mysql密码
record_last_run:
是否保存状态 
last_run_metadata_path,用于记录mysql数据同步到哪一个位置了,下一次同步,会从记录的位置开始继续往下同步。
use_column_value:
用于定义的 
tracking_column值用作:sql_last_value
tracking_column_type:
跟踪列的类型,值:sql_last_value的类型
tracking_column:
需要被记录的mysql字段
last_run_metadata_path:
需要被记录的mysql字段存储的路径
statement:
查询mysql数据的sql语句
jdbc_paging_enabled:
jdbc是否启动分页,会导致一个 sql 语句被分解成多个查询。每个查询将使用限制和偏移量来共同检索完整的结果集
jdbc_page_size:
启动了分页后,每个分页的大小
type:
类型,会在elasticsearch中添加一个字段
lowercase_column_names:
强制标识符字段大小写
schedule:
定时计划,定义多久执行一次
4. 配置好配置文件后启动logsta,观察日志,以及查看elasticsearch索引信息
通过日志能看到logstash已经在执行sql语句,并开始同步数据了



注意事项



  1. last_run_metadata_path所配置的文件很重要,被删除了后logstash无法识别当前记录的值,会从头开始同步数据

  2. 需要同步的数据量很大时,一定要启动分页查询,不然会增加mysql压力,以及elasticsearch压力

  3. 被记录的mysql字段值,尽量为表的主键id,或者对应的时间戳,否则会导致数据重复写入


END


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