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  • type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162"}}2、调用es相关模块插入数据到es中#!/usr/bin/pythonimport...

    一、插入数据

    1、首先准备类似如下数据

    {"_type": "type1", "_id": 1, "_index": "test", "_source": {"JOBNAME0": "guba_eastmoney_com_265162", "JOBNAME1": "guba_eastmoney_com_265162"}}

    2、调用es相关模块插入数据到es中

    #!/usr/bin/python

    import threading

    import queue

    import json

    import time

    from elasticsearch import Elasticsearch

    from elasticsearch import helpers

    import os

    import sys

    #

    # host_list = [

    # {"host":"10.58.7.190","port":9200},

    # {"host":"10.58.55.191","port":9200},

    # {"host":"10.58.55.192","port":9200},

    # ]

    #

    host_list = [

    {"host":"10.87.7.190","port":9200},

    ]

    # create a es clint obj

    client = Elasticsearch(host_list)

    with open(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),"insert.json"),"r") as f:

    for line in f:

    actions = []

    actions.append(json.loads(line))

    try:

    for k, v in helpers.parallel_bulk(client=client, thread_count=1, actions=actions):

    # 这里的actions是插入es的数据,这个格式必须是列表的格式,列表的每个元素又必须是字典

    pass

    except Exception as e:

    sys.stderr(e)

    3、查看es索引中的文档数

    [root@test1 cdrom]# curl -XGET 'http://10.87.7.190:9200/_cat/indices?v&pretty'

    health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size

    yellow open test r91GhsFVT7iF6M3iAuNEKg 2 5 19362 0 1.3mb 499.7kb

    二、读取es的数据

    #!/usr/bin/python

    from kafka import KafkaProducer

    import threading

    import json

    import time

    from elasticsearch import Elasticsearch

    from elasticsearch import helpers

    import os

    import sys

    import argparse

    import random

    def get_data_from_es():

    host_list = [

    {"host": "10.58.55.1", "port": 9200},

    {"host": "10.58.55.2", "port": 9200},

    {"host": "10.58.55.7", "port": 9200},

    # {"host": "10.58.55.201", "port": 9200},

    # {"host": "10.58.55.202", "port": 9200},

    # {"host": "10.58.55.203", "port": 9200},

    ]

    es = Elasticsearch(host_list)

    err_data_num = 0

    correct_data_num = 0

    size = 100

    query = es.search(index='full_sight', scroll='1m', size=size)

    for m in query['hits']['hits']:

    # print(m)

    d_id = m["_id"]

    if "LASTOPER" in m["_source"].keys():

    # if "UPDATE_TEST" in m["_source"].keys():

    if m["_source"]["LASTOPER"] == "" + str(d_id):

    correct_data_num += 1

    else:

    err_data_num += 1

    else:

    err_data_num += 1

    # print("id为{d_id}数据未更新成功,错误的条数为{num}".format(d_id=d_id, num=err_data_num))

    results = query['hits']['hits']

    total = query['hits']['total']

    scroll_id = query['_scroll_id']

    page = divmod(total, size)

    if page[1] == 0:

    page = page[0]

    else:

    page = page[0] + 1

    for i in range(0, page):

    try:

    query_scroll = es.scroll(scroll_id=scroll_id, scroll='1m', )['hits']['hits']

    except Exception as e:

    continue

    else:

    for m in query_scroll:

    d_id = m.get("_id",None)

    if "LASTOPER" in m["_source"].keys():

    if m["_source"]["LASTOPER"] == "test" + str(d_id):

    correct_data_num += 1

    else:

    err_data_num += 1

    else:

    err_data_num += 1

    return err_data_num,correct_data_num

    if __name__ == '__main__':

    while True:

    error,correct = get_data_from_es()

    print("未更新的数据的条数为:{num}".format(num = error))

    print("已更新的数据的条数为:{num}".format(num = correct))

    print("=" * 200)

    if int(error) == 0:

    break

    else:

    continue

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  • 在导入前先启动ES,然后在Logstash的配置文件中使用jdbc插件配置如下信息: 1 mysql数据库连接信息;...接下来使用output插件,把采集的数据输出到ES中。 具体配置如下: logstash的配置文件 input { jdbc .

    在导入前先启动ES,然后在Logstash的配置文件中使用jdbc插件配置如下信息:

    1 mysql数据库连接信息;

    2 定义表中追踪字段,为数值或日期类型,每次修改数据或者插入数据则需要增加追踪字段的值;

    3 定义更新成功时追踪字段的值保存到的文件名称;

    4 写查询SQL,条件是大于追踪字段的值;

    5 ES会根据cron定时去采集上一步查询的数据;

    接下来使用output插件,把采集的数据输出到ES中。

     

    具体配置如下:

    logstash的配置文件

    
    input {
      jdbc {
        jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
        jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/db_example"
        jdbc_user => root
        jdbc_password => ymruan123
        #启用追踪,如果为true,则需要指定tracking_column
        use_column_value => true
        #指定追踪的字段,
        tracking_column => "last_updated"
        #追踪字段的类型,目前只有数字(numeric)和时间类型(timestamp),默认是数字类型
        tracking_column_type => "numeric"
        #记录最后一次运行的结果
        record_last_run => true
        #上面运行结果的保存位置
        last_run_metadata_path => "jdbc-position.txt"
        statement => "SELECT * FROM user where last_updated >:sql_last_value;"
        schedule => " * * * * * *"
      }
    }
    output {
      elasticsearch {
        document_id => "%{id}"
        document_type => "_doc"
        index => "users"
        hosts => ["http://localhost:9200"]
      }
      stdout{
        codec => rubydebug
      }
    }
    

    在Mysql中创建测试表:

    CREATE TABLE `user` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `tags` varchar(255) DEFAULT NULL,
      `last_updated` bigint(20) DEFAULT NULL,
      `is_deleted` tinyint(1) DEFAULT '0',
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;

    启动ES后,使用如下命令启动logstash

    ./bin/logstash -f your logstash config

    当去数据库插入一条数据后,可以看到logstash把这条数据采集到了,存入ES。

    在操作过程中Mysql连接可能会报如下错误,解决方式如下:

    错误日志如下所示
    ** java.sql.SQLException: The server time zone value '�й���׼ʱ��' is unrecognized or represents more than one time zone. You must configure either the server or JDBC driver (via the serverTimezone configuration property) to use a more specifc time zone value if you want to utilize time zone support.**

    解决办法:
    修改数据库时区:
    在cmd命令中进入mysql输入如下命令即可

      set global time_zone = '+8:00';  ##修改mysql全局时区为北京时间,即我们所在的东8区
      set time_zone = '+8:00';  ##修改当前会话时区
      flush privileges;   ##立即生效
     

    展开全文
  • 此证明es和kibana安装并启动成功 二、logstash配置文件 在logstash安装目录下新建文件夹config_mysql D:\logstash-6.0.0\config-mysql 创建load_data.conf用来写配置,内容如下(这个配置文件是关键,建议弄清楚每...

    环境

    elasticsearch和logstash和kibana(可视化工具)的版本要一致,我用的是6.0.0,操作上linux和windows差不多,我这是windows。重点在logstash的配置文件上。

    一、安装部署

    自行搜一下elk(elasticsearch+logstash+kibana)的安装,这里不是重点不赘述了。

    二、启动

    1. 首先启动elasticsearch

      找到es安装目录的bin目录elasticsearch-6.0.0\bin
      在这里插入图片描述windows直接点击elasticsearch.bat来启动,linuxs则进入elasticsearch安装目录输入./bin/elasticsearch来启动。windows环境会弹出来一个cmd的命令框不要关闭,这是es程序在运行。

    2. 使用浏览器(我用的是火狐)输入http://localhost:9200/得到如下界面则表示启动成功。

    在这里插入图片描述

    1. 把kibana也先启动起来同样到kibana的安装目录的bin目录下点kibana.bat来启动
      D:\kibana-6.0.0-windows-x86_64\bin
      同样会弹出来一个cmd框
      在这里插入图片描述

    2. 用浏览器访问http://localhost:5601

    在这里插入图片描述
    点小扳手(7.0以后的界面可能不一样但是同样是点小扳手)
    在这里插入图片描述到此证明es和kibana安装并启动成功

    二、logstash配置文件

    1. 在logstash安装目录下新建文件夹config_mysql
      D:\logstash-6.0.0\config-mysql
    2. 创建load_data.conf用来写配置,内容如下(这个配置文件是关键,建议弄清楚每个字段的意思)
    input {
        jdbc {
    	  # mysql jdbc connection string to our backup databse  
    	  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/petshop?characterEncoding=utf8&useSSL=false"
    	  # the user we wish to excute our statement as
    	  jdbc_user => "root"
    	  jdbc_password => "123456"
    	  # the path to our downloaded jdbc driver
    	  jdbc_driver_library => "D:/logstash-6.0.0/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.43.jar"
    	  # the name of the driver class for mysql
    	  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    	  jdbc_paging_enabled => "true"
    	  jdbc_page_size => "50000"
    	  #注意
    	  #1.这里不要少了唯一标识id,或者其他主键字段
    	  #2.把含有'type'的字段as为其他名字,否则会覆盖logstash的type
    	  #3.注意数据库的时区是否相同
    	  statement => "SELECT u.id,u.email,u.account,c.good_name,c.count,c.price
    						FROM users u
    						LEFT JOIN car c
    						ON u.id = c.user_id 
    						where u.modified_at > :sql_last_value
    						OR c.update_time > :sql_last_value"
    	  
    	#定时字段,一分钟更新一次,其他需求自行搜索
    		schedule => "* * * * *"
    	#指定路径,car文件会自动生成,用来存放sql_last_value的值,一个jdbc对应一个
    		last_run_metadata_path => "D:/logstash-6.0.0/config-mysql/run/car"   
    	#设定ES索引类型
    	type => "car"
      }
        jdbc {
    	  # mysql jdbc connection string to our backup databse  
    	  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/petshop?characterEncoding=utf8&useSSL=false"
    	  # the user we wish to excute our statement as
    	  jdbc_user => "root"
    	  jdbc_password => "123456"
    	  # the path to our downloaded jdbc driver
    	  jdbc_driver_library => "D:/logstash-6.0.0/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.43.jar"
    	  # the name of the driver class for mysql
    	  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    	  jdbc_paging_enabled => "true"
    	  jdbc_page_size => "50000"
    	  #注意
    	  #1.这里不要少了唯一标识id,或者其他主键字段
    	  #2.把含有'type'的字段as为其他名字,否则会覆盖logstash的type
    	  #3.注意数据库的时区是否相同
    	  statement => "SELECT * FROM goods"
    	  
    	#定时字段,一分钟更新一次,其他需求自行搜索
    		schedule => "* * * * *"
    	#指定路径,car文件会自动生成,用来存放sql_last_value的值,一个jdbc对应一个
    		last_run_metadata_path => "D:/logstash-6.0.0/config-mysql/run/goods"   
    	#设定ES索引类型
    	type => "goods"
      }
    }
    
    filter {
      json {
      source => "message"
      remove_field => ["message"]
      }
    }
    
    output {
    
    	if[type] == "car"{
    		elasticsearch {
    			hosts => ["127.0.0.1:9200"]
    			index => "car_index"
    			document_type => "jdbc"
    			#此处建议为主键字段id
    			document_id => "%{id}"
    		}
        }
    		if[type] == "goods"{
    		elasticsearch {
    			hosts => ["127.0.0.1:9200"]
    			index => "goods_index"
    			document_type => "jdbc"
    			#此处建议为主键字段id
    			document_id => "%{id}"
    		}
        }
    	
    
    
      stdout {
    #以JSON格式输出
      codec => json_lines
      }
    }
    
    
    1. 运行logstash命令如下,我这使用的gitbash
      $ nohup.exe ./bin/logstash.bat -f config-mysql/load_data.conf &
      注:nohup.exe和&都表示后台运行,可以不加,它俩之间的区别自行搜索。
      nohup会把日志输出nohup.out
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述输出日志在这。

    三、验证是否上传成功

    查看所有索引
    GET _cat/indices
    在这里插入图片描述查看索引的数据
    在这里插入图片描述至此导入数据成功。若碰到问题可以在评论里问。

    展开全文
  • 当并发操作ES的线程越多,或者并发请求越多,或者是读取一份数据,供用户查询和操作的,时间越长,因为这段时间里很可能数据ES已经被修改了,那么我们拿的就是旧的数据,基于旧数据操作,那么后续肯定会出问题...

    当并发操作ES的线程越多,或者并发请求越多,或者是读取一份数据,供用户查询和操作的,时间越长,因为这段时间里很可能

    数据在ES已经被修改了,那么我们拿到的就是旧的数据,基于旧数据操作,那么后续肯定会出问题

    所以我们有悲观锁和乐观锁俩种并发控制方案

    悲观锁并发控制方案

    常见于关系型数据库中,比如mysql

    悲观锁并发控制方案,就是在各种情况下,都上锁,上锁之后,就只有一个线程可以操作这一条数据了,当然,不同情况下

    上锁不同(行级锁,表级锁,读锁,写锁)

    乐观锁控制方案

    假设有线程AB

    线程B去判断,当前数据的版本号,version=1,与es中的数据的版本号,version=2,是否相同,明显是不同的,版本号不同,

    说明数据已经被其他人修改过了,此时用户B不会用99去更新,而是重新去es中读取最新的数据版本,99件,再次减一,变为

    98件,再次执行一下操作就可以

    悲观锁和乐观锁

    1. 悲观锁的优点:方便,直接加锁,对应用程序来说,透明,不需要做额外的操作

    缺点:并发能力很低,同一时间只能有一条线程操作数据

    2. 乐观锁的优点是:并发能力很高,不给数据加锁,大量线程并发操作,

    缺点:麻烦,每次更新的时候都要先比对版本号,然后可能需要更新加载数据,再次修改,再写,这个过程可能要重复好几次

    _version元数据

    第一次创建一个document的时候,它的_version内部版本号就是1;以后,每次对这个document执行修改或者删除操作,都会对

    这个_version版本号自动加1;哪怕是删除

    在删除一个document后,他不是立即物理删除掉的,因为它的一些版本号等信息还是保留的,先删除一条document,再重新创建

    这条document,其实会在delete version基础之上,再把version+1

    partial update内部会自动执行我们之前所说的乐观锁的并发控制政策

    retry策略

    1. 再次获取document的数据和最新版本号

    2. 基于最新版本号再次去更新,如果成功就ok

    3. 如果失败了,重复1和2俩个步奏,最多重复的次数可以通过retry那个参数的值指定,比如5次

    展开全文
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    2019-10-08 17:13:59
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  • centos7 mysql: MySQL5.7 安装配置 ...logstash-input-jdbc 方式,该方式只支持新增和更新数据,不支持删除操作 准备 安装 logstash-input-jdbc [root@localhost logstash-7.1.1]# bin/logstash-plugin install...
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    2020-10-21 10:58:49
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  • 增量同步是指将后续的更新、插入记录同步到es。 常用的一些ES同步方法: 1)、elasticsearch-jdbc,严格意义上它已经不是第三方插件。已经成为独立的第三方工具。 2)、elasticsearch-river-mysql插件 https
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  • mysql数据同步es踩坑记

    2019-03-11 17:48:19
    需要把mysql的数据同步到es中。由于没有维护canal集群, 我们选择了通过记录最后一次同步数据的update_time来进行数据同步。 具体的做法,当有数据变更的时候,发个消息,表示需要进行数据同步。 消息的监听者加锁...
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  • mysql&es数据同步

    2020-06-11 19:34:37
    2、如果有些数据变更场景没有发mq,那么更改就不会同步到es,经常采用T+1的方式,晚上定时重建索引 3、存在直接修改数据库数据,这种没法出发mq,es数据也不会更新 4、有些服务发出来的mq消息,只携带了时间类型和...
  • ES如何保证数据不丢

    2020-10-02 17:57:36
    2)ES调用lucene的addOrUpdateDocument()将数据缓冲page cache;写入成功后,更新记录事务日志location;批量数据写入成功后,执行sync()将translog落盘; 3)lucene执行fsync把数据落盘,并执行提交操作,将数据...
  • es 知识点[TOC]数据写入过程Lucene 把每次生成的倒排索引,叫做一个段(segment)。然后另外使用一个 commit 文件,... 进入ES内存 buffer (同时记录translog)--> 生成倒排索引分片(segment)2、将 buffer 中的 s...
  • ES】之数据同步

    2021-04-12 09:48:27
    1000,会把大于1000的数据同步到ES中,这样会有弊端,更新操作不知道。 所以推荐使用update_time 下载上传 上面那3个都会用到 解压文件 进入到目录中,创建一个sync文件夹 在文件夹里新建个文件,比如llogstash-db...
  • 本篇介绍如何在hive中查询、更新、插入ES数据,以及把数据从hive导入到es中。本方案适用于任何hive可以挂外表的数据库类型。 ELK系列(一)、安装ElasticSearch+Logstash+Kibana+Filebeat-v7.7.0 ELK系列(二)、在...
  • es导入大批量数据

    万次阅读 2019-03-18 20:53:05
    要把2.5亿数据导入es中 一开始使用BulkRequestBuilder结果每次跑60万,es节点就挂了,我也不知道为啥。。。 之后使用BulkProcessor,可以导入 出现问题: 1)一开始将几个字段都默认为索引,没有设置refresh_...
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空空如也

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数据更新到es