一、使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch
1、在mysql中准备数据：
mysql> show tables;
+----------------+
| Tables_in_yang |
+----------------+
| im |
+----------------+
1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 2 | MSN |
| 3 | QQ |
+----+------+
2 rows in set (0.00 sec)
2、简单实例配置文件准备：
[root@master bin]# cat mysqles.conf
input {
stdin {}
jdbc {
type => "jdbc"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"
# 数据库连接账号密码；
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "010209"
# MySQL依赖包路径；
jdbc_driver_library => "/mnt/mysql-connector-java-5.1.38.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
statement => "SELECT * FROM `im`"
}
}
output {
elasticsearch {
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.200.100:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "im"
}
stdout {
}
}
3、实例结果：
[root@master bin]# ./logstash -f mysqles.conf
4、更多选项配置如下（单表同步）：
input {
stdin {}
jdbc {
type => "jdbc"
# 数据库连接地址
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.1:3306/TestDB?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true""
# 数据库连接账号密码；
jdbc_user => "username"
jdbc_password => "pwd"
# MySQL依赖包路径；
jdbc_driver_library => "mysql/mysql-connector-java-5.1.34.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
# 数据库重连尝试次数
connection_retry_attempts => "3"
# 判断数据库连接是否可用，默认false不开启
jdbc_validate_connection => "true"
# 数据库连接可用校验超时时间，默认3600S
jdbc_validation_timeout => "3600"
# 开启分页查询（默认false不开启）；
jdbc_paging_enabled => "true"
# 单次分页查询条数（默认100000,若字段较多且更新频率较高，建议调低此值）；
jdbc_page_size => "500"
# statement为查询数据sql，如果sql较复杂，建议配通过statement_filepath配置sql文件的存放路径；
# sql_last_value为内置的变量，存放上次查询结果中最后一条数据tracking_column的值，此处即为ModifyTime；
# statement_filepath => "mysql/jdbc.sql"
statement => "SELECT KeyId,TradeTime,OrderUserName,ModifyTime FROM `DetailTab` WHERE ModifyTime>= :sql_last_value order by ModifyTime asc"
# 是否将字段名转换为小写，默认true（如果有数据序列化、反序列化需求，建议改为false）；
lowercase_column_names => false
# Value can be any of: fatal,error,warn,info,debug，默认info；
sql_log_level => warn
#
# 是否记录上次执行结果，true表示会将上次执行结果的tracking_column字段的值保存到last_run_metadata_path指定的文件中；
record_last_run => true
# 需要记录查询结果某字段的值时，此字段为true，否则默认tracking_column为timestamp的值；
use_column_value => true
# 需要记录的字段，用于增量同步，需是数据库字段
tracking_column => "ModifyTime"
# Value can be any of: numeric,timestamp，Default value is "numeric"
tracking_column_type => timestamp
# record_last_run上次数据存放位置；
last_run_metadata_path => "mysql/last_id.txt"
# 是否清除last_run_metadata_path的记录，需要增量同步时此字段必须为false；
clean_run => false
#
# 同步频率(分 时 天 月 年)，默认每分钟同步一次；
schedule => "* * * * *"
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
# convert 字段类型转换，将字段TotalMoney数据类型改为float；
mutate {
convert => {
"TotalMoney" => "float"
}
}
}
output {
elasticsearch {
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "consumption"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}
5、多表同步：
多表配置和单表配置的区别在于input模块的jdbc模块有几个type，output模块就需对应有几个type；
input {
stdin {}
jdbc {
# 多表同步时，表类型区分，建议命名为“库名_表名”，每个jdbc模块需对应一个type；
type => "TestDB_DetailTab"
# 其他配置此处省略，参考单表配置
# ...
# ...
# record_last_run上次数据存放位置；
last_run_metadata_path => "mysql\last_id.txt"
# 是否清除last_run_metadata_path的记录，需要增量同步时此字段必须为false；
clean_run => false
#
# 同步频率(分 时 天 月 年)，默认每分钟同步一次；
schedule => "* * * * *"
}
jdbc {
# 多表同步时，表类型区分，建议命名为“库名_表名”，每个jdbc模块需对应一个type；
type => "TestDB_Tab2"
# 多表同步时，last_run_metadata_path配置的路径应不一致，避免有影响；
# 其他配置此处省略
# ...
# ...
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}
output {
# output模块的type需和jdbc模块的type一致
if [type] == "TestDB_DetailTab" {
elasticsearch {
# host => "192.168.1.1"
# port => "9200"
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "detailtab1"
# 数据唯一索引（建议使用数据库KeyID）
document_id => "%{KeyId}"
}
}
if [type] == "TestDB_Tab2" {
elasticsearch {
# host => "192.168.1.1"
# port => "9200"
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.1.1:9200", "192.168.1.2:9200", "192.168.1.3:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "detailtab2"
# 数据唯一索引（建议使用数据库KeyID）
document_id => "%{KeyId}"
}
}
stdout {
codec => json_lines
}
}
二、使用logstash全量同步（1分钟同步一次）mysql数据导入到elasticsearch
配置如下：
input {
stdin {}
jdbc {
type => "jdbc"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"
# 数据库连接账号密码；
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "010209"
# MySQL依赖包路径；
jdbc_driver_library => "/mnt/mysql-connector-java-5.1.38.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
statement => "SELECT * FROM `im`"
schedule => "* * * * *"
}
}
output {
elasticsearch {
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.200.100:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "im"
}
stdout {
}
}
第一次同步结果：
[2019-04-25T14:39:03,194][INFO ][logstash.inputs.jdbc ] (0.100064s) SELECT * FROM `im`
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:39:03.338Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 3,
"name" => "QQ"
}
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:39:03.309Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 2,
"name" => "MSN"
}
向mysql插入数据后第二次同步：
[2019-04-25T14:40:00,295][INFO ][logstash.inputs.jdbc ] (0.001956s) SELECT * FROM `im`
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:40:00.310Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 2,
"name" => "MSN"
}
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:40:00.316Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 3,
"name" => "QQ"
}
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:40:00.317Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 4,
"name" => "dfs"
}
{
"@version" => "1",
"@timestamp" => 2019-04-25T06:40:00.317Z,
"type" => "jdbc",
"id" => 5,
"name" => "fdf"
}
三、使用logstash增量同步（1分钟同步一次）mysql数据导入到elasticsearch
input {
stdin {}
jdbc {
type => "jdbc"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.200.100:3306/yang?characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true"
# 数据库连接账号密码；
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "010209"
# MySQL依赖包路径；
jdbc_driver_library => "/mnt/mysql-connector-java-5.1.38.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
#是否开启分页
jdbc_paging_enabled => "true"
#分页条数
jdbc_page_size => "50000"
# 执行的sql 文件路径+名称
#statement_filepath => "/data/my_sql2.sql"
#SQL语句，也可以使用statement_filepath来指定想要执行的SQL
statement => "SELECT * FROM `im` where id > :sql_last_value"
#每一分钟做一次同步
schedule => "* * * * *"
#是否将字段名转换为小写，默认true（如果有数据序列化、反序列化需求，建议改为false）
lowercase_column_names => false
# 是否记录上次执行结果，true表示会将上次执行结果的tracking_column字段的值保存到last_run_metadata_path指定的文件中；
record_last_run => true
# 需要记录查询结果某字段的值时，此字段为true，否则默认tracking_column为timestamp的值；
use_column_value => true
# 需要记录的字段，用于增量同步，需是数据库字段
tracking_column => "id"
# record_last_run上次数据存放位置；
last_run_metadata_path => "/mnt/sql_last_value"
#是否将字段名转换为小写，默认true（如果有数据序列化、反序列化需求，建议改为false）
clean_run => false
}
}
output {
elasticsearch {
# 配置ES集群地址
hosts => ["192.168.200.100:9200"]
# 索引名字，必须小写
index => "im"
}
stdout {
}
}
注意标红色的部分：这些配置是为了达到增量同步的目的，每次同步结束之后会记录最后一条数据的tracking_column列，比如我们这设置的是id，就会将这个值记录在last_run_metadata_path中。
下次在执行同步的时候会将这个值，赋给sql_last_value
说明：
由于我上一次最后sql_last_value文件中记录的id为5，当向mysql插入id=6的值时，结果：
插入id=8,7时；
因为我插入的顺序，先插入id 为8，后插入id为7，因此最后一次记录的id为7,当我下一次插入id=9,10时，会重新导入id为8的值。
当我插入id=10的值后，结束，观察sql_last_value文件的最后记录：
结果：
