input{ mongodb{ codec => "json" uri => 'mongodb://127.0.0.1:27017/kuaibao' placeholder_db_dir => '/usr/local/etc/logstash-5.6.0/dbdir' placeholder_db_name =>'user.db' collection => 'user' generateId => 'true' parse_method =>

一.安装logstash 二.安装mongodb插件 cd D:\Software\ELK5.5.0\logstash-5.5.0\bin logstash-plugin install logstash-output-mongodb logstash-plugin install logstash-input-mongodb 要先装output再装input,不然会报mongo版本冲突 D:\Software\ELK5.5.0\logstash-5.5.0\bin\mongo\producti

使用logstash同步MySQL数据到ES 版权声明:[分享也是一种提高]个人转载请在正文开头明显位置注明出处,未经作者同意禁止企业/组织转载,禁止私自更改原文,禁止用于商业目的. https://blog.csdn.net/u010887744/article/details/86708490 概述: 在生成业务常有将MySQL数据同步到ES的需求,如果需要很高的定制化,往往需要开发同步程序用于处理数据.但没有特殊业务需求,官方提供的logstash就很有优势了. 在使用logstash我们

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中.个人认为这款插件是比较稳定,容易配置的使用Logstash之前,我们得明确自己的需求场景是什么,从哪种类型的数据源同步数据到哪种存储库.Logstash版本迭代较快,每个版本的插件都有点区别,比如6.3版本以后output到没有jdbc的插件,然而你如果想使用output的jdbc插件就需要去安装插件(logstash-output-jdbc),也就是说,如果你想用out

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由 C++ 语言编写.旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎.它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具

问题 通过logstash同步数据时 字段类型为tinyint时 通过过去 0变成了false  1变为了true 时间类型 变为 2018-10-16T14:58:02.871Z 分析 开始尝试通过filter解决问题,但是发现网上资料很少 后来通过搜索,发现可以将上面的类型在查询是转为字符串类型 解决 CONCAT(enabled) enabled,date_format(created_at, '%Y-%m-%d %T') created_at

本文出处:https://my.oschina.net/xiaowangqiongyou/blog/1812708#comments 截取部分内容以便学习 input { jdbc { # mysql相关jdbc配置 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://10.112.76.30:3306/jack_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false" jdb

由于logstash不支持MongoDB自定义主键导入es,所以使用transporter导入数据. 版本:es5.x,transporter0.25, es6以上不允许一个索引下面多个type,transporter还不能支持6.x以上. Linux环境运行: wget https://github.com/compose/transporter/releases/download/v0.5.2/transporter-0.5.2-linux-amd64 mv transporter-*-li

最近在项目上应用到了ElasticSearch和Logstash,在此主要记录了Logstash-input-jdbc同步Oracle数据库到ElasticSearch的主要步骤,本文是对环境进行简单的配置,如需在实际环境中运行还需要进一步调整. 首先要配置服务器环境 安装Java 安装ElasticSearch(我用的版本是2.4.0) 安装head插件(用于在浏览器查看状态和数据,非必须) 安装Logstash 安装logstash-input-jdbc:在ElasticSearch安装目录

  问题描述 前提: 项目采用Elasticsearch提供搜索服务,Mysql提供存储服务,通过Logstash将Mysql中数据同步到Elasticsearch. 问题: 使用logstash-jdbc-input插件同步Mysql中的两张表时,一张表的数据完整的存到了ES中,而另一张表没有任何数据插入 原因分析 1.查询语句错误,将语句放入命令行中查询,查询成功,排除 2.jdbc插件只支持一次查询,经网上搜索资料,确认jdbc可以并发执行多次查询 3.对比两张表结构,对比过程中发现无数据

一.准备 1.mysql 我这里准备了个数据库mysqlEs,表User 结构如下 添加几条记录 2.创建elasticsearch索引 curl -XPUT 'localhost:9200/user?pretty' 3.准备mysql-connector 下载地址为https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 下载后解压可以得到connector的jar包 . 我把它放在了"/usr/share/logstash/bin/config-mysql/m

Centos8安装Docker 1.更新一下yum [root@VM-24-9-centos ~]# yum -y update 2.安装containerd.io # centos8默认使用podman代替docker,所以需要containerd.io [root@VM-24-9-centos ~]# yum install https://download.docker.com/linux/fedora/30/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2

针对单独一个数据表而言,大致可以分如下两种情况: 1.该数据表中有一个根据当前时间戳更新的字段,此时监控的是这个时间戳字段 具体可以看这个文章:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/12858967.html 示例: modification_time就是表中要监控的时间戳字段 input { jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.0.145:3306/db_example?us

官方文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-jdbc_driver_library 配置多个SQL语句编辑 当需要从不同的数据库表或视图中查询和提取数据时,配置多个SQL语句很有用.可以为每个语句定义单独的Logstash配置文件,或者在一个配置文件中定义多个语句.在单个Logstash配置文件中使用多个语句时,必须将每个语句定义为单独的j

下载 logstash tar -zxvf https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.3.2.tar.gz .tar.gz 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

cd /usr/local 下载logstash 6.4.3版本 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.4.3.tar.gz 解压 tar -zxvf logstash-6.4.3.tar.gz 下载input和output插件 cd logstash-6.4.3 bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc bin/logstash-plugin inst

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

MongoDB 数据迁移和同步 MongoDB的数据同步 复制 mongodb的复制至少需要两个实例.其中一个是主节点master,负责处理客户端请求,其余的都是slave,负责从master上复制数据. master写处理:master负责接收写请求,具体的流程为: 如果开启journal功能,则先将写请求记录到journal中,然后批量执行,同时将操作记录到oplog中: 如果未开启journal功能,则对每个写请求进行单独操作,然后写入oplog. 注:oplog是幂等的,当有累加操作in

1:数据同步的原理: 当Primary节点完成数据操作后,Secondary会做出一系列的动作保证数据的同步: 1:检查自己local库的oplog.rs集合找出最近的时间戳. 2:检查Primary节点local库oplog.rs集合,找出大于此时间戳的记录. 3:将找到的记录插入到自己的oplog.rs集合中,并执行这些操作. 2:查看副本集的信息 gechongrepl:PRIMARY> rs.status() { "set" : "gechongrepl&quo

上篇讲到了ES和Head插件的环境搭建和配置,也简单模拟了数据作测试 本篇我们来实战从MYSQL里直接同步数据 一.首先下载和你的ES对应的logstash版本,本篇我们使用的都是6.1.1 下载后使用logstash-plugin install logstash-input-jdbc 命令安装jdbc的数据连接插件 二.新增mysqltoes.conf文件,配置Input和output参数如下,连接jdbc按照规则同步指定的数据到es 大家注意这里的配置有很多种用法,包括同步时间规则和最后更