https://yq.aliyun.com/articles/276730

摘要： Elasticsearch作为大数据场景下搜索和分析的引擎，广泛应用于实时数据分析等场景。本文作者梳理了从MySQL准实时同步数据到Elasticsearch的实操步骤，帮助开发者理解和快速上手。

实验背景

Elasticsearch在阿里云商业化已经有一段时间，它作为大数据场景下搜索和分析的引擎，可以用于很多场景。前两天有同学提到需要将MySQL中的数据准实时的同步到ElasticSearch中的需求，由于自己对ES也很感兴趣但一直没有机会实操，恰好趁这个机会学习验证了一下，并把过程记录下来，方便新人尽快上手少走弯路。

本次实操采用Logstash实现将MySQL数据实时同步到ElasticSearch，过程中主要以实操步骤为主，并没有详细介绍这两个产品本身，所以文档适合对Logstash和Elasticsearch有一些基础的人阅读。使用Logstash过程中会用到一些参数，每个参数的详细解释请参考官方文档。

实验步骤

1. 开通阿里云Elasticsearch

开通阿里云Elasticsearch。产品链接

ES控制台中修改配置，允许自动创建索引。

2. 开通对应的ECS和RDS（MySQL）

开通与Elasticsearch相同Region、相同专有网络下的ECS一台，建议配置2核8G，操作系统：Aliyun Linux 17.1 64位，用于运行Logstash程序。

开通RDS（MySQL）

3. 在ECS上安装和配置curl

SSH登陆到ESC中，检查ECS是否已经安装curl。

curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具，可以用于测试访问ES服务。（Aliyun Linux 17.1 64位默认是预装curl的，若其他系统没有预装请自行安装）。

检查ECS中是否可以通过curl命令访问到ES服务。

curl -u ES用户名:ES密码 -XGET 'http://ES服务IP:9200/?pretty'
红色字体部分要替换相应的用户名、密码和ES服务IP或域名。如下图所以，能返回红框内的内容说明curl是可以访问到ES服务的。

4. 安装JDK8、MySQL5.6驱动以及Logstash -6.0.0

ECS中分别安装JDK8、MySQL5.6驱动以及Logstash -6.0.0。如下图：

安装Logstash input、output插件，此案例数据输入是MySQL，输出是ES，so相应的插件应该是logstash-input-jdbc和logstash-output-elasticsearch。

安装插件的命令分别是(在Logstash主目录下运行)：
./bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc
./bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch

5. MySQL中创建数据库、测试的数据表

如下图所示

建表语句（其中updatetime用于记录数据更新时间戳）：

[code]create table jm_es_employee (
id varchar(10),
first_name varchar(20),
last_name varchar(20),
age int(10),
about varchar(100),
interests varchar(100),
updatetime timestamp null default current_timestamp on update current_timestamp );

6. 配置Logstash作业文件

ECS中创建Logstash作业配置文件，文件名为logstash-mysql-es.conf。

配置文件内容：

[code]input{
jdbc {
jdbc_driver_library => "mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar"
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://rm-***.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/db_name"
jdbc_user => "db_user"
jdbc_password => "db_password"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "1000"
jdbc_default_timezone =>"Asia/Shanghai"
schedule => "* * * * *"
statement => "select * from jm_es_employee where updatetime > :sql_last_value"
use_column_value => true
tracking_column => "updatetime"
last_run_metadata_path => "./logstash_jdbc_last_run"
}
}
output{
elasticsearch {
hosts => "es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"
user => "elastic"
password => "es_password"
index => "employee"
document_id => "%{id}"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}

其中红色字体部分要做相应的替换，input中的 schedule参数用于配置数据刷新频率，schedule => " *"表示每分钟刷新一次，这也是MySQL数据同步的最小频率。Logstash支持丰富的参数配置，详情请参考Elasitc官网文档。

7. 同步数据

ECS中指定参数启动Logstash服务，执行命令：

[code]logstash -f logstash-mysql-es.conf

之后每分钟会去MySQL中刷新数据

RDS中写入几条测试数据，脚本如下：

[code]INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('001','John','Smith', 25, 'I love to go rock climbing','[ "sports", "music" ]');
INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('002','Jane','Smith', 32, 'I like to collect rock albums','[ "music" ]');
INSERT INTO jm_es_employee(id,first_name,last_name,age,about,interests) VALUES('003','Douglas','Fir', 35, 'I like to build cabinets','[ "forestry" ]');

由于之前在Logstash配置文件中，output部分既配置了输出到ES，同时也输出到控制台。所以当检测到MySQL中有更新时，数据会输出到控制台中，如下图：

此时说明MySQL中的数据更新已经被Logstash推送到ES服务。通过在ECS执行命令检查ES服务中的索引是否被创建。执行命令：

[code]curl -u elastic:es_password -XGET 'http://es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200/_cat/indices?v'

红框内的employee即我们在配置文件中指定的索引名，说明ES中的索引已经被成功创建。

8. 结果验证

通过关键字检索ES服务，验证写入Mysql的数据是否被成功索引到ES并被检索到，执行命令通过关键字“Smith “来检索数据：

[code]curl -u elastic:es_password -XGET 'http://es-cn-***.elasticsearch.aliyuncs.com:9200/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty'

至此，MySQL中的数据已经被成功索引到Elasticsearch，并也可以被准实时的检索到。

作者：奇米 阿里巴巴高级工程师

另外,还有一些参考

https://www.geek-share.com/detail/2686154439.html

https://gitee.com/starcwang/canal_mysql_elasticsearch_sync

(binlog(row)->maxwell->kafka->logstash->elasticsearch)

https://www.jianshu.com/p/96c7858b580f

https://www.imooc.com/article/42675

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