Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
Mysql Connector没有包含在ELK的包中，需要自己下载。
配置文件
最主要的配置文件是 Logstash 的配置，我们命名为 mysql.conf 样例如下
input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库地址 端口 数据库名
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/shen"
# 数据库用户名
jdbc_user => "root"
# 数据库密码
jdbc_password => "rootroot"
# mysql java驱动地址
jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar"
# 驱动类的名称
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
statement => "SELECT * FROM TABLE"
# sql 语句文件，对于复杂的查询，可以放在文件中。
# statement_filepath => "filename.sql"
# 设置监听间隔，语法与Linux系统Cron相同
schedule => "* * * * *"
}
}
output {
stdout {
codec => json_lines
}
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
index => "contacts"
document_type => "contact"
document_id => "%{id}"
}
}
AI 代码解读
进行数据同步
进行数据同步只需要将 Logstash 启动，并且通过-f参数指定我们创建的 mysql.conf 配置文件即可，可以通过终端中输出的信息查看同步是否成功。
./bin/logstash -f mysql.confAI 代码解读
本例是对一个数据库表进行同步，如果需要同步多个表的数据，可以创建多个配置文件，也可以在一个配置文件中指定多个 jdbc input。配置中的所有项目都必须重新复制一遍。
增量更新
这个例子中的SQL执行的全量更新，如果需要进行增量更新，就需要对SQL进行一些修改。
input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库地址 端口 数据库名
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/shen"
# 数据库用户名
jdbc_user => "root"
# 数据库密码
jdbc_password => "rootroot"
# mysql java驱动地址
jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar"
# 驱动类的名称
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
#是否记录上次运行的结果
record_last_run => true
#记录上次运行结果的文件位置
last_run_metadata_path => ""
#是否使用数据库某一列的值，
use_column_value => true
tracking_column => "id"
#numeric或者timestamp
tracking_column_type => "numeric"
#如果为true则会清除 last_run_metadata_path 的记录，即重新开始同步数据
clean_run => false
#sql_last_value根据tracking类型，默认为0或者1970-1-1
statement => "SELECT * FROM TABLE WHERE id > :last_sql_value"
# sql 语句文件，对于复杂的查询，可以放在文件中。
# statement_filepath => "filename.sql"
# 设置监听间隔，语法与Linux系统Cron相同
schedule => "* * * * *"
}
}
output {
stdout {
codec => json_lines
}
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
index => "contacts"
document_type => "contact"
document_id => "%{id}"
}
}
AI 代码解读
增量更新会忽略对历史数据的更新，如果业务中历史数据经常发生变化，则可以通过全量更新的方法。
重要参数说明
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| clean_run | boolean | |
| jdbc_connection_string | string | |
| jdbc_driver_class | string | |
| jdbc_user | string | |
| jdbc_fetch_size | number | |
| jdbc_page_size | number | 默认值100000 |
| jdbc_paging_enabled | boolean | |
| sequel_opts | hash | 可以传入到SQL中的参数 |
本文配置在 ELK 6.0 beta 环境下测试通过。
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参考资料：
1、Mysql Connector
2、ElasticSearch5+logstash的logstash-input-jdbc实现mysql数据同步
3、logstash-input-jdbc实现mysql 与elasticsearch实时同步深入详解
4、logstash input jdbc连接数据库
5、JDBC Plugin
