logstash-input-jdbc同步mysql数据到elasticsearch

忘是亡心i 2022-05-08 03:46 258阅读 0赞

mysql 作为成熟稳定的数据持久化解决方案，广泛地应用在各种领域，但是在数据分析方面稍有不足，而 elasticsearch 作为数据分析领域的佼佼者，刚好可以弥补这项不足，而我们要做的只需要将 mysql 中的数据同步到 elasticsearch 中即可，而 logstash 刚好就可以支持，所有你需要做的只是写一个配置文件而已

**logstash 获取**

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.2.3.zip
    unzip logstash-6.2.3.zip && cd logstash-6.2.3

**安装 jdbc 和 elasticsearch 插件**

bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc
    bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch

**获取 jdbc mysql 驱动**

wget https://cdn.mysql.com//Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.46.zip
    unzip mysql-connector-java-5.1.46.zip

**编写配置文件**  
logstash-input-jdbc  
使用 logstash-input-jdbc 插件读取 mysql 的数据，这个插件的工作原理比较简单，就是定时执行一个 sql，然后将 sql 执行的结果写入到流中，增量获取的方式没有通过 binlog 方式同步，而是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，由于递增的特性，只需要查询比当前大的记录即可获取这段时间内的全部增量，一般的递增字段有两种，AUTO\_INCREMENT 的主键 id 和 ON UPDATE CURRENT\_TIMESTAMP 的 update\_time 字段，id 字段只适用于那种只有插入没有更新的表，update\_time 更加通用一些，建议在 mysql 表设计的时候都增加一个 update\_time 字段

input {
      jdbc {
        jdbc_driver_library => "../mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar"
        jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
        jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://<mysql_host>:3306/rta"
        jdbc_user => "<username>"
        jdbc_password => "<password>"
        schedule => "* * * * *"
        statement => "SELECT * FROM table WHERE update_time >= :sql_last_value"
        use_column_value => true
        tracking_column_type => "timestamp"
        tracking_column => "update_time"
        last_run_metadata_path => "syncpoint_table"
      }
    }

jdbc\_driver\_library: jdbc mysql 驱动的路径，在上一步中已经下载  
jdbc\_driver\_class: 驱动类的名字，mysql 填 com.mysql.jdbc.Driver 就好了  
jdbc\_connection\_string: mysql 地址  
jdbc\_user: mysql 用户  
jdbc\_password: mysql 密码  
schedule: 执行 sql 时机，类似 crontab 的调度  
statement: 要执行的 sql，以 “:” 开头是定义的变量，可以通过 parameters 来设置变量，这里的 sql\_last\_value 是内置的变量，表示上一次 sql 执行中 update\_time 的值，这里 update\_time 条件是 >= 因为时间有可能相等，没有等号可能会漏掉一些增量  
use\_column\_value: 使用递增列的值  
tracking\_column\_type: 递增字段的类型，numeric 表示数值类型, timestamp 表示时间戳类型  
tracking\_column: 递增字段的名称，这里使用 update\_time 这一列，这列的类型是 timestamp  
last\_run\_metadata\_path: **同步点文件(不是路径)，这个文件记录了上次的同步点，需要事先创建好，重启时会读取这个文件，这个文件可以手动修改**  
logstash-output-elasticsearch

output {
      elasticsearch {
        hosts => ["172.31.22.165", "172.31.17.241", "172.31.30.84", "172.31.18.178"]
        user => "<user>"
        password => "<password>"
        index => "table"
        document_id => "%{id}"
      }
    }

hosts: es 集群地址  
user: es 用户名  
password: es 密码  
index: 导入到 es 中的 index 名，这里我直接设置成了 mysql 表的名字  
document\_id: **导入到 es 中的文档 id，这个需要设置成主键，否则同一条记录更新后在 es 中会出现两条记录，%\{id\} 表示引用 mysql 表中 id 字段的值**  
运行  
把上面的代码保存到一个配置文件里面 sync\_table.cfg，执行下面命令即可

cd logstash-6.2.3 && bin/logstash -f config/sync\_table.cfg  
如果成功了会在标准输出输出执行的 sql 语句

\[2018-04-14T18:12:00,278\]\[INFO \]\[logstash.inputs.jdbc \] (0.001011s) SELECT version()  
\[2018-04-14T18:12:00,284\]\[INFO \]\[logstash.inputs.jdbc \] (0.000723s) SELECT \* FROM table WHERE update\_time > ‘2018-04-14 17:55:00’  
其他问题  
多表同步  
一个 logstash 实例可以借助 pipelines 机制同步多个表，只需要写多个配置文件就可以了，假设我们有两个表 table1 和 table2，对应两个配置文件 sync\_table1.cfg 和 sync\_table2.cfg

在 config/pipelines.yml 中配置

*  [pipeline.id][]: table1  
    path.config: “config/sync\_table1.cfg”
 *  [pipeline.id][]: table2  
    path.config: “config/sync\_table2.cfg”  
    直接 bin/logstash 启动即可

@timestamp 字段  
默认情况下 @timestamp 字段是 logstash-input-jdbc 添加的字段，默认是当前时间，这个字段在数据分析的时候非常有用，但是有时候我们希望使用数据中的某些字段来指定这个字段，这个时候可以使用 filter.date, 这个插件是专门用来设置 @timestamp 这个字段的

比如我有我希望用字段 timeslice 来表示 @timestamp，timeslice 是一个字符串，格式为 %Y%m%d%H%M

filter \{  
date \{  
match => \[ “timeslice”, “yyyyMMddHHmm” \]  
timezone => “Asia/Shanghai”  
\}  
\}  
把这一段配置加到 sync\_table.cfg 中，现在 @timestamp 和 timeslice 一致了

示例2：

input{
         jdbc{
                    jdbc_driver_library => "logstash-6.3.2/driver/mysql-connector-java-5.1.30.jar"
                    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
                    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/mysql?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&allowMultiQueries=true"
                    jdbc_user => "123456" 
                    jdbc_password => "123456"
                    use_column_value => true
                    tracking_column_type=>"timestamp"
                    tracking_column => "upd_time"
                    last_run_metadata_path => "/temp/run_metadata/data"
                    clean_run => "false"
                    statement => "select * from my_data where upd_time> :sql_last_value order by upd_time asc" 
                    schedule => "10 10 * * *"  
                      #type => "data" 
                    add_field => { "[@metadata][indextype]" => "data" } 
             }
        jdbc{
                    jdbc_driver_library => "logstash-6.3.2/driver/mysql-connector-java-5.1.30.jar"
                    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
                    jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.1.2:3306/mysql?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&allowMultiQueries=true"
                    jdbc_user => "123456" 
                    jdbc_password => "123456"
                    use_column_value => true
                    tracking_column_type=>"timestamp"
                    tracking_column => "upd_time"
                    last_run_metadata_path => "/temp/run_metadata/data2"
                    clean_run => "false"
                    statement => "select * from my_data2 where upd_time> :sql_last_value order by upd_time asc" 
                    schedule => "10 10 * * *"  
                     #type => "data2" 
                    add_field => { "[@metadata][indextype]" => "data2" } 
             }
    
    }
    
    filter {
      date {
        match => [ "upd_time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ]
        timezone => "Asia/Shanghai"
      }
      date {
        match => [ "created_time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ]
        timezone => "Asia/Shanghai"
      }
    }
    
    output{
    
       if [@metadata][indextype] == "data" {
            elasticsearch {
                 hosts => ["192.168.1.1:9200"]
         	     index => "mydata"
                 document_id => "%{row_id}"
           }
      }

if \[@metadata\]\[indextype\] == “data2” \{  
elasticsearch \{  
hosts => \[“192.168.1.2:9200”\]  
index => “mydata2”  
document\_id => “%\{row\_id\}”  
\}  
\}  
\# 这里输出调试，正式运行时可以注释掉  
stdout \{  
codec => json\_lines  
\}

}

**特别要注意的是：  
1.select \* from my\_data where upd\_time> :sql\_last\_value order by upd\_time asc，必须对upd\_time 进行排序，不然last\_run\_metadata\_path 里存储的时间不是最近的更新时间。  
2.涉及到多个查询时，last\_run\_metadata\_path 不能配置一样，不然有覆盖问题。  
3.配置文件中，当在input的jdbc下，增加type属性时，会导致该索引下增加type字段。所以sql查询出的字段不要用type，如果有，as成其他的名字，不然的话，这里判断会有异常。**

[pipeline.id]: http://pipeline.id