1.版本介绍 Elasticsearch: https://www.elastic.co/products/elasticsearch 版本:2.4.0   Logstash: https://www.elastic.co/products/logstash 版本:2.4.0 所需要的安装文件,到官网下载即可.   还需要对应的数据库JDBC,这里使用的是mysql-connector-java-5.1.39.jar   2.Logstash安装配置   Logstash直接下载后解压即可,主要

同步双写 优点:业务逻辑简单. 缺点: 硬编码,有需要写入mysql的地方都需要添加写入ES的代码: 业务强耦合: 存在双写失败丢数据风险: 性能较差:本来mysql的性能不是很高,再加一个ES,系统的性能必然会下降. 双写失败风险,包括以下几种: 1)  ES系统不可用: 2)  程序和ES之间的网络故障: 3)  程序重启,导致系统来不及写入ES等. 针对这种情况,有数据强一致性要求的,就必须双写放到事物中来处理,而一旦用上事物,则性能下降更加明显. 异步双写(MQ方式) 优点: 性能高:

https://www.cnblogs.com/wt645631686/p/8274722.html

配置 安装插件由于这里是从mysql同步数据到elasticsearch,所以需要安装jdbc的入插件和elasticsearch的出插件:logstash-input-jdbc.logstash-output-elasticsearch安装效果图如下所示: 下载mysql连接库由于logstash是ruby开发的,所以这里要下载mysql的连接库jar包,从官网下载,我这里下载的是:mysql-connector-java-5.1.46.jar将下载好的mysql-connector-java

把Mysql的数据同步到Elasticsearch是个很常见的需求,但在Github里找到的同步工具用起来或多或少都有些别扭. 例如:某记录内容为"aaa|bbb|ccc",将其按|分割成数组同步到es,这样的简单任务都难以实现,再加上配置繁琐,文档语焉不详... 所以我写了个同步工具MysqlsMom:力求用最简单的配置完成复杂的同步任务.目前除了我所在的部门,也有越来越多的互联网公司在生产环境中使用该工具了. 欢迎各位大佬进行试用并提出意见,任何建议.鼓励.批评都受到欢迎. git

一.背景 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的 Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Mapp

一.为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品.订单等数据的多维度检索. 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求.而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题. 二.现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表.把需要检索的业务数据,统一放到一张MySQL 表中,这张中间表对应了业务需要的Elasticsearch 索引,每一列对应索引中的一个Ma

一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_yang | +----------------+ | im | +----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from im; +----+------+ | id | name | +----+------+ | 2

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

本文首发于我的个人博客网站 等待下一个秋-Flink 什么是CDC? CDC是(Change Data Capture 变更数据获取)的简称.核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据 或 数据表的插入INSERT.更新UPDATE.删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费. 1. 环境准备 mysql elasticsearch flink on yarn 说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直接用flink s

文章转载自: https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51747266 引言: elasticsearch 的出现使得我们的存储.检索数据更快捷.方便.但很多情况下,我们的需求是:现在的数据存储在mysql.oracle等关系型传统数据库中,如何尽量不改变原有数据库表结构,将这些数据的insert,update,delete操作结果实时同步到elasticsearch(简称ES)呢? 本文基于以上需求点展开实战讨论. 1.对delete操

文章转载自: https://www.cnblogs.com/dalaoyang/p/11018541.html 1.go-mysql-elasticsearch简介 go-mysql-elasticsearch是一个将MySQL数据自动同步到Elasticsearch的服务. 它首先使用mysqldump获取原始数据,然后用binlog增量地同步数据. github地址:https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 这里有几点注意事项

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484377&idx=1&sn=199bc88f700f427f4515afac4c7402f1&chksm=eaa82bf1dddfa2e7c9f4319b52fc7a5ab721531039b928ce9624bfa26c6030f3f33167b827fd&scene=21#wechat_redirect 题记 关系型数据库Mysq

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484358&idx=1&sn=3a783479bb6a1852589f4c4cf3c5d310&chksm=eaa82beedddfa2f822db1492e5f82f7f43d877f2abed6340adbbbe471a7b824b089179147145&scene=21#wechat_redirect 题记 来自Elastics

kafka日志同步至elasticsearch和kibana展示 一 kafka consumer准备 前面的章节进行了分布式job的自动计算的概念讲解以及实践.上次分布式日志说过日志写进kafka,是需要进行处理,以便合理的进行展示,分布式日志的量和我们对日志的重视程度,决定了我们必须要有一个大数据检索,和友好展示的需求.那么自然就是elasticsearch和kibana,elasticsearch是可以检索TB级别数据的一个分布式NOSQL数据库,而kibana,不仅仅可以展示详情,而且有

我们产品中需要全文检索的功能,后端数据存储主要使用了 MySQL + MongoDB,而其中需要检索的内容是在 MongoDB 中的. MongoDB 本身是自带文本索引功能的,但是,不支持中文.术业有专攻,MongoDB 是数据存储应用,那么全文检索就使用专业的全文搜索引擎吧. 预选的几个选手有:Solr.ElasticSearch.Xapian.Sphinx.XunSearch.由于我们的数据量比较大,觉得现在单机已经有些力不从心了,MongoDB 也开始计划做分片,那么全文搜索如果自带分布

ElasticSearch的River机制 ElasticSearch自身提供了一个River机制,用于同步数据. 这里能够找到官方眼下推荐的River: http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/rivers/current/ 可是官方没有提供HBase的River. 事实上ES的River很easy,就是一个用户打包好的jar包,ES负责找到一个node,并启动这个River.假设node失效了.会自己主动找另外一个node来启动

前几天刚刚注册了博客园,我想写一些技巧性的教程,今天给大家分享一个MySQL同步常见问题解答. Q:如果主服务器正在运行并且不想停止主服务器,怎样配置一个从服务器? A:有多种方法.如果你在某时间点做过主服务器备份并且记录了相应快照的二进制日志名和偏移量(通过SHOW MASTER STATUS命令的输出),采用下面的步骤: 1.确保从服务器分配了一个唯一的服务器ID号. 2.在从服务器上执行下面的语句,为每个选项填入适当的值:mysql> CHANGE MASTER TO -> MASTER

Slave_SQL_Running: No mysql同步故障解决      今天检查数据库发现一台MySQL Slave未和主机同步,查看Slave状态:mysql> show slave status\GSlave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: NoLast_Errno: 1062....Seconds_Behind_Master:NULL原因:1.程序可能在slave上进行了写操作 2.也可能是slave机器重起后,事务回滚造成的. 解决办法I:1.首

假设我们已经能获取到item里定义的字段的数据,接下来就需要保存item的数据到mysql数据库. pipeline用来存储item中的数据,将爬取到的数据进行二次处理 首先,要做的准备的工作,安装MySQLdb,我安装的是Python-MySQL1.2.5模块. 自定义一个pipeline用mysql来存储item中的数据 class MySQLPipeline(object): #自定义一个pipeline用mysql来存储item中的数据 def __init__(self): # 代码连

mysql同步复制异常的常见操作-传统复制方式 一.传统复制方式是基于非gtid的,常见的错误有1032和1062 1032是主键冲突,1062是从库中没有找到对应的记录. 可以查看出现错误的binlog日志对应的点,解析出来,看看是什么操作,然后对比主从表结构和数据,即可. 但通常大部分人都喜欢如下操作,很快速也很简单使用.我自己也检查也经常使用,所以特此记录一下. stop slave ; ; start slave ; show slave status\G; stop slave io_