使用Logstash将MySQL中的数据同步至Elasticsearch

W@Lucky2024-02-02 20:17

目录

[1 使用docker安装ELK](#1 使用docker安装ELK)

[1.1 安装Elasticsearch](#1.1 安装Elasticsearch)

[1.2 安装Kibana](#1.2 安装Kibana)

[1.3 安装Logstash](#1.3 安装Logstash)

[2 数据同步](#2 数据同步)

[2.1 准备MySQL表和数据](#2.1 准备MySQL表和数据)

[2.2 运行Logstash](#2.2 运行Logstash)

[2.3 测试](#2.3 测试)

[3 Logstash报错(踩坑)记录](#3 Logstash报错(踩坑)记录)

[3.1 记录一](#3.1 记录一)

[3.1.1 报错信息](#3.1.1 报错信息)

[3.1.2 报错原因](#3.1.2 报错原因)

[3.1.3 解决方案](#3.1.3 解决方案)

[3.2 记录二](#3.2 记录二)

[3.2.1 报错信息](#3.2.1 报错信息)

[3.2.2 报错原因](#3.2.2 报错原因)

[3.3.3 解决方案](#3.3.3 解决方案)

1 使用docker安装ELK

ELK是指Elasticsearch、Logstash、Kibana。

1.1 安装Elasticsearch

ruby 复制代码 
# 拉取es镜像
docker pull elasticsearch:7.4.2

mkdir -p /root/docker/elasticsearch/config
mkdir -p /root/docker/elasticsearch/data

# 任何ip都能访问
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /root/docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 运行elasticsearch REST API端口9200 集群端口9300
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
--restart=always \
--privileged=true \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /root/docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /root/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /root/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

# 保证权限 任何人任何组都可以读写操作执行，可以进入elasticsearch使用ll命令查看权限
chmod -R 777 /root/docker/elasticsearch/

测试是否安装成功：

ruby 复制代码 
# 查看elasticsearch是否运行
docker ps -a

在浏览器输入虚拟机的ip和elasticsearch的REST API端口http://172.1.11.10:9200/ ，如果出现以下内容，说明安装成功。

ruby 复制代码 
{
    "name": "7876d2859af8",
    "cluster_name": "elasticsearch",
    "cluster_uuid": "i46io2YkTY6pXr8IQ9qmXA",
    "version": {
        "number": "7.4.2",
        "build_flavor": "default",
        "build_type": "docker",
        "build_hash": "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
        "build_date": "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
        "build_snapshot": false,
        "lucene_version": "8.2.0",
        "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
        "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
    },
    "tagline": "You Know, for Search"
}

1.2 安装Kibana

ruby 复制代码 
# 拉取镜像，可视化检索数据
docker pull kibana:7.4.2

# 运行Kibana
docker run --name kibana --restart=always --privileged=true \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://172.xx.xx.xx:9200 \
-p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

说明：

（1）-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://172.xx.xx.xx:9200 ：Elasticsearch地址。

（2）-d：后端运行。

（3）--restart=always：开机启动。

（4）--name kibana ：容器名称。

（6）privileged=true ：权限。

1.3 安装Logstash

  • Logstash是具有实时流水线能力的开源的数据收集引擎。Logstash可以动态统一不同来源的数据，并将数据标准化到您选择的目标输出。它提供了大量插件，可帮助我们解析，丰富，转换和缓冲任何类型的数据。
  • 管道（Logstash Pipeline）是Logstash中独立的运行单元，每个管道都包含两个必须的元素输入（input）和输出（output），和一个可选的元素过滤器（filter），事件处理管道负责协调它们的执行。 输入和输出支持编解码器，使您可以在数据进入或退出管道时对其进行编码或解码，而不必使用单独的过滤器。
  • Logstash官方插件 logstash-input-jdbc集成在Logstash(5.x之后)的版本，可以通过配置实现mysql和es全量与增量数据的定时同步。
ruby 复制代码 
# 拉取logstash
docker pull logstash:7.4.2

2 数据同步

2.1 准备MySQL表和数据

java 复制代码 
create table pms_spu_info
(
   id                   bigint not null auto_increment comment '商品id',
   spu_name             varchar(200) comment '商品名称',
   spu_description      varchar(1000) comment '商品描述',
   catalog_id           bigint comment '所属分类id',
   brand_id             bigint comment '品牌id',
   weight               decimal(18,4),
   publish_status       tinyint comment '上架状态[0 - 下架，1 - 上架]',
   create_time          datetime,
   update_time          datetime,
   primary key (id)
);

2.2 运行Logstash

ruby 复制代码 
# 运行logstash
docker run -d --name logstash logstash:7.4.2

mkdir -p /root/docker/logstash/config
mkdir -p /root/docker/logstash/data
mkdir -p /root/docker/logstash/pipeline
mkdir -p /root/docker/logstash/jars

# 上传mysql驱动mysql-connector-java-5.1.47.jar到/root/docker/logstash/jars

#拷贝已启动的容器中的文件到宿主机，用于重启挂载
docker cp logstash2:/usr/share/logstash/config /root/docker/logstash/
docker cp logstash2:/usr/share/logstash/data /root/docker/logstash/
docker cp logstash2:/usr/share/logstash/pipeline /root/docker/logstash/

# 保证权限 任何人任何组都可以读写操作执行
chmod -R 777 /root/docker/logstash

# 删除logstash容器
docker rm -f logstash

# 配置连接es
cd /root/docker/logstash/config
vi logstash.yml
  • logstash.yml
ruby 复制代码 
http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://172.xx.xx.6:9200" ]
  • 创建mysql.conf，编写mysql数据同步至es相关配置
ruby 复制代码 
# 创建mysql.conf
cd /root/docker/logstash2/pipeline/
vi mysql.conf

1）mysql.conf内容如下：

ruby 复制代码 
input {
  jdbc {
    type => "jdbc"
    # 数据库连接地址
    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://172.xx.xx.xx:9906/gulimall_pms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
    # 数据库连接账号和密码
    jdbc_user => "root"
    jdbc_password => "root"
    # MySQL驱动架包
    jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql/mysql-connector-java-8.0.17.jar"
    # MySQL驱动
    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，默认是false不开启
    jdbc_validate_connection => "true"
    # 数据库连接可用校验超时时间，默认3600秒
    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"
    # 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
    statement => "SELECT id,spu_name spuName,spu_description spuDescription,catalog_id catalogId,brand_id brandId,weight,publish_status publishStatus,DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') createTime,DATE_FORMAT(update_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') updateTime FROM pms_spu_info WHERE update_time > :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）
    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 => "updateTime"
    # 轨迹字段类型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 => "/usr/share/logstash/config/logstash_metadata"
    # 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 => "* * * * *"
     
  }
}

output {
  elasticsearch {
    # host => "192.168.1.1"
		# port => "9200"
		# 配置ES集群地址
    hosts => ["172.xx.xx.xx:9200"]
    # 索引名字，必须小写
    index => "spu"
    # 文档id，数据唯一索引（建议使用表的主键）
    document_id => "%{id}"
  }
  stdout {
    codec => json_lines
  }
}

2）查询sql如下：

sql 复制代码 
SELECT 
id,spu_name spuName,spu_description spuDescription,catalog_id catalogId,
brand_id brandId,weight,publish_status publishStatus,
DATE_FORMAT(create_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') createTime,
DATE_FORMAT(update_time,'%Y-%m-%d %H:%i:%s') updateTime 
FROM pms_spu_info WHERE update_time > :sql_last_value

日期通过DATE_FORMAT(date,"输出格式")进行格式化，数据库与es日期格式保持一致。

  • 重新运行logstash容器
ruby 复制代码 
docker run  --name logstash --restart=always -d -p 5044:5044 -p 9600:9600   \
--privileged=true \
-v /root/docker/logstash/config:/usr/share/logstash/config   \
-v /root/docker/logstash/jars/mysql-connector-java-5.1.47.jar:/usr/share/logstash/logstash-core/lib/jars/mysql-connector-java-5.1.47.jar \
-v /root/docker/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline \
logstash:7.4.2 -f /usr/share/logstash/pipeline/mysql.conf

说明：

（1）-f是一个非常有用的选项，可以使用户使用指定的文件来指定一些Docker镜像的构建和配置信息。

（2）-f 也可以用于强制删除容器。

2.3 测试

  • mysql表中数据，如下
  • 通过Kibana进行查询，如下：

3 Logstash报错(踩坑)记录

3.1 记录一

3.1.1 报错信息

LogStash::PluginLoadingError Unable to find driver class via URLClassLoader in given driver jars : com.mysql.jdbc.Driver and com.mysql.jdbc.Driver

3.1.2 报错原因

Logstashd的logstash-input-jdbc插件在调用数据库驱动jar包时，默认会去logstash/logstash-core/lib/jars/目录下去找。

3.1.3 解决方案

将数据库驱动(例如：mysql-connector-java-5.1.47.jar)放到/usr/share/logstash/logstash-core/lib/jars/下面。

3.2 记录二

3.2.1 报错信息

javax.net.ssl.SSLException: closing inbound before receiving peer's close _notify

3.2.2 报错原因

安装的是mysql8.x的版本，远程连接发现需要做ssl身份验证，本机连接不需要，取消掉其ssl身份验证需要调整配置。

3.3.3 解决方案

数据库连接地址上添加useSSL=false，如下：

bash 复制代码 
"jdbc:mysql://172.xx.xx.xx:9906/gulimall_pms?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
相关推荐
vvw&1 分钟前
Docker Build 命令详解：在 Ubuntu 上构建 Docker 镜像教程
linux·运维·服务器·ubuntu·docker·容器·开源
dessler1 小时前
Docker-Dockerfile讲解(二)
linux·运维·docker
神奇侠20243 小时前
解决集群Elasticsearch 未授权访问漏洞
elasticsearch
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
如何通过 Kafka 将数据导入 Elasticsearch
大数据·数据库·分布式·elasticsearch·搜索引擎·kafka·全文检索
神奇侠20243 小时前
解决单台Elasticsearch 未授权访问漏洞
elasticsearch
nece0013 小时前
elasticsearch 杂记
大数据·elasticsearch·搜索引擎
开心最重要(*^▽^*)3 小时前
Es搭建——单节点——Linux
大数据·elasticsearch
-指短琴长-5 小时前
Docker之技术架构【八大架构演进之路】
docker·容器·架构
大熊程序猿5 小时前
docker 搭建集群
spring cloud·docker·微服务
lcx_defender5 小时前
【Docker】部署MySQL容器
mysql·docker·容器
热门推荐
0119个Web前端交互式3D JavaScript框架和库02ARM学习（31）编译器对overlay方式的支持03玄机平台应急响应—webshell查杀04RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库05【一文读懂】NTN（非地面网络）技术介绍06(欧拉)openEuler系统添加网卡文件配置流程、(欧拉)openEuler系统手动配置ipv6地址流程、(欧拉)openEuler系统网络管理说明07Ubuntu 20.04使用Livox mid 360 测试 FAST_LIO08组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）09Docker 夺命连环 15 问10大模型国产化适配7-华为昇腾LLM落地可选解决方案（MindFormers、ModelLink、MindIE）