Elasticsearch系列(九)----使用Logstash-input-jdbc同步数据库中的数据到ES

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原文链接: blog.csdn.net
1、数据同步方式
全量同步与增量同步

全量同步是指全部将数据同步到es,通常是刚建立es,第一次同步时使用。增量同步是指将后续的更新、插入记录同步到es。

2、常用的一些ES同步方法
1)、elasticsearch-jdbc: 严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。不支持5.5.1。。。
2)、elasticsearch-river-mysql插件:  github.com/scharron/el…
3)、go-mysql-elasticsearch(国内作者siddontang):  https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
4)、python-mysql-replication:  github地址 github.com/noplay/pyth…
5)、MySQL Binlog:  通过 MySQL binlog 将 MySQL 的数据同步给 ES, 只能使用 row 模式的 binlog。
6)、Logstash-input-jdbc:  github地址 github.com/logstash-pl…

3、Logstash-input-jdbc安装
由于我用的ES版本是5.5.1,elasticsearch-jdbc不支持,只支持2.3.4,这就尴尬了。


所用这里用Logstash-input-jdbc来同步数据,logstash-input-jdbc插件是logstash 的一个个插件,使用ruby语言开发。所以要先安装ruby,也是为了好使用ruby中的gem安装插件,下载地址: rubyinstaller.org/downloads/ 


下载下来之后,进行安装






安装好之后试下是否安装成功,打开CMD输入:


OK,然后修改gem的源,使用以下命令查看gem源

gem sources -l  




删除默认的源
gem sources --remove https://rubygems.org/  



添加新的源
gem sources -a http://gems.ruby-china.org/  
gem sources -l  



更改成功,还的修改Gemfile的数据源地址。步骤如下:
gem install bundler  
bundle config mirror.https://rubygems.org https://gems.ruby-china.org  



然后就是安装logstash-input-jdbc,在logstash-5.5.1/bin目录下



执行安装命令
.\logstash-plugin.bat install logstash-input-jdbc  

静等一会儿,成功之后提示如下

4、Logstash-input-jdbc使用
官方文档地址 
www.elastic.co/guide/en/lo…

首先在bin目录下新建一个mysql目录,里面包含jdbc.conf,jdbc.sql文件,加入mysql的驱动

A)全量同步
jdbc.conf配置如下

input {  
    stdin {  
    }  
    jdbc {  
      # mysql 数据库链接,test为数据库名  
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"  
      # 用户名和密码  
      jdbc_user => "root"  
      jdbc_password => "root"  
      # 驱动  
      jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar"  
      # 驱动类名  
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"  
      jdbc_paging_enabled => "true"  
      jdbc_page_size => "50000"  
      # 执行的sql 文件路径+名称  
      statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"  
      # 设置监听间隔  各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新  
      schedule => "* * * * *"  
      # 索引类型  
      type => "jdbc"  
    }  
}  
  
  
filter {  
    json {  
        source => "message"  
        remove_field => ["message"]  
    }  
}  
  
  
output {  
    elasticsearch {  
        # ES的IP地址及端口  
        hosts => ["localhost:9200"]  
        # 索引名称  
        index => "article"  
        # 自增ID 需要关联的数据库中有有一个id字段,对应索引的id号  
        document_id => "%{id}"  
    }  
    stdout {  
       # JSON格式输出  
        codec => json_lines  
    }  
}  

各数据库对应的链接如下:

MySQL数据库

Driver ="path/to/jdbc-drivers/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar"   //驱动程序
Class  ="com.mysql.jdbc.Driver"; 
URL  ="jdbc:mysql://localhost:3306/db_name";                           //连接的URL,db_name为数据库名

SQL server数据库

Driver ="path/to/jdbc-drivers/sqljdbc4.jar"
Class  ="com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver";
URL   ="jdbc:microsoft:sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=db_name";     //db_name为数据库名

Oracle数据库

Driver ="path/to/jdbc-drivers/ojdbc6-12.1.0.2.jar"
Class  ="oracle.jdbc.driver.OracleDriver";
URL   ="jdbc:oracle:thin:@loaclhost:1521:orcl";     //orcl为数据库的SID

DB2数据库

//连接具有DB2客户端的Provider实例 
Driver ="path/to/jdbc-drivers/jt400.jar"
Class  ="com.ibm.db2.jdbc.app.DB2.Driver"; 
URL   ="jdbc:db2://localhost:5000/db_name";     //db_name为数据可名

PostgreSQL数据库

Driver ="path/to/jdbc-drivers/postgresql-9.4.1201.jdbc4.jar"
Class  ="org.postgresql.Driver";            //连接数据库的方法 
URL   ="jdbc:postgresql://localhost/db_name";      //db_name为数据可名


jdbc.sql配置如下:
select * from person  

就一条查询语句对应的表数据如下:


先启动ES,然后通过sense创建article索引
UT http://localhost:9200/article  




然后通过以下命令启动logstash
.\logstash.bat -f  .\mysql\jdbc.conf  



过一会他就会自动的往ES里添加数据,输出的日志如下:


执行了SQL查询。查看下article索引会发现多出来了很多文档


我们在数据库增加一条数据,看他是否自动同步到ES中



静等一会,发现logstash的日志

查询了一篇,ES中的数据会多出刚刚插入的那条


B)增量同步
下面使用增量来新增数据,需要在jdbc.conf配置文件中做如下修改:
input {  
    stdin {  
    }  
    jdbc {  
      # mysql 数据库链接,test为数据库名  
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"  
      # 用户名和密码  
      jdbc_user => "root"  
      jdbc_password => "root"  
      # 驱动  
      jdbc_driver_library => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\mysql-connector-java-5.1.9.jar"  
      # 驱动类名  
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"  
  
      #处理中文乱码问题  
      codec => plain { charset => "UTF-8"}  
      #使用其它字段追踪,而不是用时间  
      use_column_value => true  
      #追踪的字段  
      tracking_column => id  
      record_last_run => true  
     #上一个sql_last_value值的存放文件路径, 必须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"  
     #开启分页查询  
     jdbc_paging_enabled => true  
     jdbc_page_size => 300  
        
      # 执行的sql 文件路径+名称  
      statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"  
      # 设置监听间隔  各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新  
      schedule => "* * * * *"  
      # 索引类型  
      type => "jdbc"  
  
    }  
}  
  
filter {  
    json {  
        source => "message"  
        remove_field => ["message"]  
    }  
}  
  
output {  
    elasticsearch {  
        # ES的IP地址及端口  
        hosts => ["localhost:9200"]  
        # 索引名称  
        index => "article"  
        # 自增ID  
        document_id => "%{id}"  
    }  
    stdout {  
        # JSON格式输出  
        codec => json_lines  
    }  
}  


参数介绍:

//是否记录上次执行结果, 如果为真,将会把上次执行到的 tracking_column 字段的值记录下来,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中  
record_last_run => true  
  
//是否需要记录某个column 的值,如果 record_last_run 为真,可以自定义我们需要 track 的 column 名称,此时该参数就要为 true. 否则默认 track 的是 timestamp 的值.  
use_column_value => true  
  
//如果 use_column_value 为真,需配置此参数. track 的数据库 column 名,该 column 必须是递增的.比如:ID.  
tracking_column => MY_ID  
  
//指定文件,来记录上次执行到的 tracking_column 字段的值  
//比如上次数据库有 10000 条记录,查询完后该文件中就会有数字 10000 这样的记录,下次执行 SQL 查询可以从 10001 条处开始.  
//我们只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是该文件中的值(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 的记录,如果为真那么每次都相当于从头开始查询所有的数据库记录  
clean_run => false  
  
//是否将 column 名称转小写  
lowercase_column_names => false  
  
//存放需要执行的 SQL 语句的文件位置  
statement_filepath => "G:\Developer\Elasticsearch5.5.1\ES5\logstash-5.5.1\bin\mysql\jdbc.sql"  

这里使用webmagic爬虫来爬取数据,导入到数据库中,先运行爬虫,爬取一些数据


这里爬取到了277条,然后启动logstash,通过logstash导入到ES中去


打开mysql目录下的station_parameter.txt文件




这个文件里记录上次执行到的 tracking_column 字段的值,比如上次数据库有 10000 条记录,查询完后该文件中就会有数字 10000 这样的记录,下次执行 SQL 查询可以从 10001 条处开始,我们只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是该文件中的值。


然后开启爬虫,爬取数据,往数据库里插,logstash会自动的识别到更新,然后导入到ES中!!