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基于logstash同步mysql数据到elasticsearch

IT那活儿 / 1490人阅读
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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