logstash使用template提前设置好maping同步mysql数据到Elasticsearch5.5.2

上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。

这时候就需要用到logstash的template功能了 ，如果现在还不到logstash和logstash-input-jdbc的安装使用方式的建议先看上一篇文章。--------jstarseven

转载请注明原文出处：http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7707499.html

好的，首先看一下之前简单使用logstash-input-jdbc导入es的配置文件mysql.conf（一会配置template时候需要修改）:

input {
    stdin {
    }
    jdbc {
      # 数据库
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
      # 用户名密码
      jdbc_user => "root"
      jdbc_password => "123456"
      # jar包的位置
      jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.31.jar"
      # mysql的Driver
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled => "true"
      jdbc_page_size => "50000"
      #statement_filepath => "config-mysql/test02.sql"
      statement => "select * from my_into_es "
      schedule => "* * * * *"
      #索引的类型
      type => "my_into_es_type"
    }
}

filter {
    json {
        source => "message"
        remove_field => ["message"]
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => "127.0.0.1:9200"
        # index名
        index => "my_into_es_index"
        # 需要关联的数据库中有有一个id字段，对应索引的id号
        document_id => "%{id}"
    }
    stdout {
        codec => json_lines
    }
}

　　现在，我们来看template模板怎么用：

第一种采用我个人将它称为动态模板：dynamic_templates 可以做到对某种类型字段进行匹配mapping

1. 切换路径  cd  /usr/local/logstash-5.5.2 目录下

2. 新建template目录 mkdir template

3. cd template

4. 新建文件 logstash-ik.json

5. 编辑文件内容：

{
    "template": "*",
    "version": 50001,
    "settings": {
        "index.refresh_interval": "5s"
    },
    "mappings": {
        "_default_": {
            "_all": {
                "enabled": true,
                "norms": false
            },
            "dynamic_templates": [
                {
                    "message_field": {
                        "path_match": "message",
                        "match_mapping_type": "string",
                        "mapping": {
                            "type": "text",
                            "norms": false
                        }
                    }
                },
                {
                    "string_fields": {
                        "match": "*",
                        "match_mapping_type": "string",
                        "mapping": {
                            "type": "text",
                            "norms": false,
                            "analyzer": "ik_max_word",
                            "fields": {
                                "keyword": {
                                    "type": "keyword"
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            ],
            "properties": {
                "@timestamp": {
                    "type": "date",
                    "include_in_all": false
                },
                "@version": {
                    "type": "keyword",
                    "include_in_all": false
                }
            }
        }
    }
}
~

6. cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql

7.新建文件 mkdir mysql-ik-define.conf

文件内容：

input {
    stdin {
    }
    jdbc {
      # 数据库
      jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
      # 用户名密码
      jdbc_user => "root"
      jdbc_password => "123456"
      # jar包的位置
      jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.31.jar"
      # mysql的Driver
      jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled => "true"
      jdbc_page_size => "50000"
      #statement_filepath => "config-mysql/test02.sql"
      statement => "select * from my_into_es_define"
      schedule => "* * * * *"
      #索引的类型
      type => "into_es_type_define_ik"
    }
}

filter {
    json {
        source => "message"
        remove_field => ["message"]
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => "127.0.0.1:9200"
        # index名
        index => "into_es_index_define_ik"
        # 需要关联的数据库中有有一个id字段，对应索引的id号
        document_id => "%{id}"
        template_overwrite => true
        template => "/usr/local/logstash-5.5.2/template/logstash-ik.json"
    }
    stdout {
        codec => json_lines
    }
}

注释：上面标颜色的就是template的配置，其他基本不变

8. cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin

9. 执行命令：./logstash -f config-mysql/mysql-ik-define.conf

观察日志：

10.我们拿ElasticSearch-head插件看一下新建好的mapping：

和我们预料的一样没有问题，数据也成功导入：

总结：这种配置方式个人觉得比较灵活可以对字段按类区分做mapping

第二种采用我个人将它称为静态模板（其实和上面的基本一致），就是template文件不一样，mapping针对每个字段写死就好：

1.在之前的template目录下新建logstash-ik-define.json文件：

{
    "template": "*",
    "version": 50001,
    "settings": {
        "index.refresh_interval": "5s"
     },
    "mappings": {
        "into_es_type_define" :{
         "properties": {
               "ct": {
                    "type": "date"
                },
                "@timestamp": {
                   "include_in_all": false,
                   "type": "date"
                },
               "@version": {
                  "include_in_all": false,
                  "type": "keyword"
                },
               "name": {
                  "norms": false,
                  "analyzer": "ik_max_word",
                  "type": "text",
                  "fields": {
                     "keyword": {
                        "type": "keyword"
                         }
                    }
                },
                "id": {
                    "type": "long"
                },
                "type": {
                     "norms": false,
                     "analyzer": "ik_max_word",
                     "type": "text",
                     "fields": {
                     "keyword": {
                         "type": "keyword"
                          }
                    }
                },
                "age": {
                   "type": "long"
                },
                "desc": {
                    "norms": false,
                    "analyzer": "ik_max_word",
                    "type": "text",
                    "fields": {
                    "keyword": {
                         "type": "keyword"
                         }
                     }
                },
               "ut": {
                      "type": "date"
                 }
            }
        }
    }
}

2.修改上述 mysql-ik-define.conf文件里面的index，type，和template部分应用模板文件即可

3.执行命令：./logstash -f config-mysql/mysql-ik-define.conf

4.查看head里面的mapping新建情况和template文件中mapping保持一致：

5.数据也成功同步：

总结：template模板使用

1.静态模板 ：
                     适合索引字段数据固定的场景，一旦配置完成，不能向里面加入多余的字段，否则会报错
                     优点：scheam已知，业务场景明确，不容易出现因字段随便映射从而造成元数据撑爆es内存，从而导致es集群全部宕机
                     缺点：字段数多的情况下配置稍繁琐

1.动态模板 ：
　　　　　　适合字段数不明确，大量字段的配置类型相同的场景，多加字段不会报错
                     优点：可动态添加任意字段，无须改动scheaml，
                     缺点：如果添加的字段非常多，有可能造成es集群宕机

定制索引模板，是搜索业务中一项比较重要的步骤，需要注意的地方有很多，比如：
       （1）字段数固定吗
       （2）字段类型是什么
       （3）分不分词
       （4）索引不索引
       （5）存储不存储
       （6）排不排序
       （7）是否加权
除了这些还有其他的一些因素，比如，词库的维护改动，搜索架构的变化等等。
如果前提没有充分的规划好，后期改变的话，改动其中任何一项，都需要重建索引，这个代价是非常大和耗时的，尤其是在一些数据量大的场景中

---

-END-