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logstash-input-jdbc同步mysql資料到elasticsearch

mysql 作為成熟穩定的資料持久化解決方案，廣泛地應用在各種領域，但是在資料分析方面稍有不足，而 elasticsearch 作為資料分析領域的佼佼者，剛好可以彌補這項不足，而我們要做的隻需要将 mysql 中的資料同步到 elasticsearch 中即可，而 logstash 剛好就可以支援，所有你需要做的隻是寫一個配置檔案而已

logstash 擷取

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

安裝 jdbc 和 elasticsearch 插件

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

擷取 jdbc mysql 驅動

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

編寫配置檔案

logstash-input-jdbc

使用 logstash-input-jdbc 插件讀取 mysql 的資料，這個插件的工作原理比較簡單，就是定時執行一個 sql，然後将 sql 執行的結果寫入到流中，增量擷取的方式沒有通過 binlog 方式同步，而是用一個遞增字段作為條件去查詢，每次都記錄目前查詢的位置，由于遞增的特性，隻需要查詢比目前大的記錄即可擷取這段時間内的全部增量，一般的遞增字段有兩種，AUTO_INCREMENT 的主鍵 id 和 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 的 update_time 字段，id 字段隻适用于那種隻有插入沒有更新的表，update_time 更加通用一些，建議在 mysql 表設計的時候都增加一個 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 驅動的路徑，在上一步中已經下載下傳

jdbc_driver_class: 驅動類的名字，mysql 填 com.mysql.jdbc.Driver 就好了

jdbc_connection_string: mysql 位址

jdbc_user: mysql 使用者

jdbc_password: mysql 密碼

schedule: 執行 sql 時機，類似 crontab 的排程

statement: 要執行的 sql，以 “:” 開頭是定義的變量，可以通過 parameters 來設定變量，這裡的 sql_last_value 是内置的變量，表示上一次 sql 執行中 update_time 的值，這裡 update_time 條件是 >= 因為時間有可能相等，沒有等号可能會漏掉一些增量

use_column_value: 使用遞增列的值

tracking_column_type: 遞增字段的類型，numeric 表示數值類型, timestamp 表示時間戳類型

tracking_column: 遞增字段的名稱，這裡使用 update_time 這一列，這列的類型是 timestamp

last_run_metadata_path: 同步點檔案(不是路徑)，這個檔案記錄了上次的同步點，需要事先建立好，重新開機時會讀取這個檔案，這個檔案可以手動修改

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 叢集位址

user: es 使用者名

password: es 密碼

index: 導入到 es 中的 index 名，這裡我直接設定成了 mysql 表的名字

document_id: 導入到 es 中的文檔 id，這個需要設定成主鍵，否則同一條記錄更新後在 es 中會出現兩條記錄，%{id} 表示引用 mysql 表中 id 字段的值

運作

把上面的代碼儲存到一個配置檔案裡面 sync_table.cfg，執行下面指令即可

cd logstash-6.2.3 && bin/logstash -f config/sync_table.cfg

如果成功了會在标準輸出輸出執行的 sql 語句

[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’

其他問題

多表同步

一個 logstash 執行個體可以借助 pipelines 機制同步多個表，隻需要寫多個配置檔案就可以了，假設我們有兩個表 table1 和 table2，對應兩個配置檔案 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 啟動即可

@timestamp 字段

預設情況下 @timestamp 字段是 logstash-input-jdbc 添加的字段，預設是目前時間，這個字段在資料分析的時候非常有用，但是有時候我們希望使用資料中的某些字段來指定這個字段，這個時候可以使用 filter.date, 這個插件是專門用來設定 @timestamp 這個字段的

比如我有我希望用字段 timeslice 來表示 @timestamp，timeslice 是一個字元串，格式為 %Y%m%d%H%M

filter {

date {

match => [ “timeslice”, “yyyyMMddHHmm” ]

timezone => “Asia/Shanghai”

}

}

把這一段配置加到 sync_table.cfg 中，現在 @timestamp 和 timeslice 一緻了

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}”

}

}

# 這裡輸出調試，正式運作時可以注釋掉

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，必須對upd_time 進行排序，不然last_run_metadata_path 裡存儲的時間不是最近的更新時間。

2.涉及到多個查詢時，last_run_metadata_path 不能配置一樣，不然有覆寫問題。

3.配置檔案中，當在input的jdbc下，增加type屬性時，會導緻該索引下增加type字段。是以sql查詢出的字段不要用type，如果有，as成其他的名字，不然的話，這裡判斷會有異常。

# Elasticsearch
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