es搜索开发 mysql+canal+kafka+es

最新推荐文章于 2025-06-25 18:52:07 发布
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分类专栏： kafka es canal
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42976892/article/details/105640233
本文分享了一种使用 Canal 解析 MySQL 数据变更，通过 Kafka 作为数据总线，最终消费到 Elasticsearch 的实时数据同步方案。此方案能够有效提升数据处理效率，实现数据的实时分析。

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Canal全家桶+MySQL+Elasticsearch+Kibana全量+实时增量收取数据
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11-16 2778
文章目录Canal全家桶+MySQL+Elasticsearch+Kibana二进制方式部署1.准备环境1）服务部署规划2）下载包3）创建服务父目录4）配置服务快速启动别名5）数据库创建账号并授权6）安装Java环境2.Canal-server1）解压2）配置3）启动3.Canal-adapter1）解压2）配置3）启动4.Canal-admin5.安装Elasticsearch1）解压2）配置3）启动6.安装Kibana1）解压2）配置3）启动4）创建索引8.插入数据并测试1）建库2）建表3）插入数据4）
spring boot+kafka+canal实现监听MySQL数据库
qq_41307221的博客
04-26 4207
spring boot+kafka+canal实现监听MySQL数据库 一、zookeeper安装 kafka依赖于zookeeper，安装kafka前先安装zookeeper 下载地址：Apache ZooKeeper 本次示例使用的是 3.5.9版本，下载后将压缩文件上传至linux环境并且解压 解压后bin目录下有zoo_sample.cfg文件，zookeeper使用的配置文件是zoo.cfg，所以复制一份zoo_sample.cfg重命名为zoo.cfg。配置里面有端口等.
Canal+Kafka实现mysql与redis数据准实时同步
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yehongzhi1994的博客
08-16 1万+
Canal实战应用，canal+Kafka实现MySQL与Redis数据同步
mysql+canal+kafka+elasticsearch构建数据查询平台
woaitingting1985的博客
03-05 924
1. 实验环境 CPU:4 内存：8G ip:192.168.0.187 开启iptables防火墙 关闭selinux java >=1.5 使用yum方式安装的java,提前配置好JAVA_HOME环境变量 vim /etc/profile.d/java.sh #!/bin/bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8....
【Elasticsearch】es初识，在项目架构中的用途，与mysql和kafka的配合使用，
m0_74282926的博客
06-25 430
阶段系统作用1MySQL业务主库，负责存储真实、结构化的数据2Kafka消息中间件，做异步解耦、缓冲和流式处理3专用于搜索，支持全文检索、相关度评分等搜索功能4前端直接查 ES，提升搜索速度、支持搜索功能增强。
centos7部署两个mysql_基于 Canal 和 Kafka 实现 MySQL 的 Binlog 近实时同步
weixin_39939918的博客
12-28 223
Throwablehttps://juejin.im/post/5e6a6746f265da575c16d678前提近段时间，业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据（包括保存、更新或者软删除）到一个另一个数据源，持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建...
canal+mysql binlog+kafka+es 实现数据同步和搜索
weixin_44898171的博客
03-30 651
通过对mysql的binlog监听，将数据库信息发送到kafka 然后通过kafka的topic的监听 同步到es库里。
使用canal同步mysql数据到es
microcosm1994的博客
08-27 1668
安装方法与简单示例 文档地址：https://github.com/alibaba/canal canal client demo： package com.canalclient.process; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector; import com.alibaba.otter.ca
Canal+MySQL+Kafka+Zookeeper
m0_71518373的博客
10-16 1322
Canal+MySQL+Kafka+Zookeeper实现实时数据同步
Hadoop+Spark+Hive+HBase+Oozie+Kafka+Flume+Flink+ES+Redash等详细安装部署
06-22
在大数据领域，构建一个完整的生态系统是至关重要的，其中包括多个组件，如Hadoop、Spark、Hive、HBase、Oozie、Kafka、Flume、Flink、Elasticsearch和Redash。这些组件协同工作，提供了数据存储、处理、调度、流...
Docker安装部署MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE数据实时同步
是小南啊的博客
05-06 1903
因为公司业务需求要将mysql的数据实时同步到hive中，在网上找到一套可用的方案，即MySQL+Canal+Kafka+Camus+HIVE的数据流通方式，因为是首次搭建，所以暂时使用伪分布式的搭建方案。 一、安装docker 安装docker的教程网上一搜一大把,请参考： centos下docker安装教程 二、docker安装MySQL 安装教程网上也有很多，请参考: docker安装MySQL 1. 开启 Binlog 写入功能 安装完成后，要配置MySQL，开启binlog的写入功能,配置 b
canal+kafka+es+logstash+腾讯云mysql
wojiaochen_yingjun的专栏
03-10 528
背景：想使用es的检索功能 第一版解决方案：使用es的检索功能满足内容的查询，1.0实现根据es的分词器通过内容查找id-》获取id后查询mysql。 服务器配置： 4核8G（都起起来内存不够用，还好logstash只同步一次增量） 动作： 全量数据: es(腾讯云) +logstash（自己搭建）同步完成 增量数据功能: 支持集群：canal（自己搭建+单机） +kafka（自己搭建+单机） +zk（自己搭建+单机）开发完成 检索功能开发完成，测试后没问题 现在需要上正式： 考虑到canal ，lo.
mysql 日志异构_canal+kafka订阅Mysql binlog将数据异构到elasticsearch(或其他存储方式)...
weixin_29924799的博客
01-19 283
canal本质就是"冒充"从库,通过订阅mysql bin-log来获取数据库的更改信息。mysql配置(my.cnf)mysql需要配置my.cnf开启bin-log日志并且将bin-log日志格式设置为row, 同时为了防止bin-log日志占用过多磁盘,可以设置一下过期时间,[mysqld]log-bin=mysql-bin # 打开binlogbinlog-format=ROW # ROW...
kafka消费者直接存在mysql中_【Canal】利用canal实现mysql实时增量备份并对接kafka
weixin_33946505的博客
01-27 324
简介canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有:本文中默认已经安装了kafka环境，仅做对接的演示；(若没有安装则需要提前安装kafka)演示环境如下：bigdata111bigdata112bigdata113centos7.0centos7.0centos7.0jdk1.8jdk1.8jdk1.8zoo...
canal kafka 实现mysql与es/redis 数据同步
Gblfy_Blog
08-19 1739
canal kafka 实现mysql与es/redis 数据同步
阿里开源组件Canal+消息队列Kafka构建ElasticSearch索引方案（一）
ml344739968的专栏
05-13 991
Canal 前言 最近工作中需要全新的构建一套微信小程序，在技术选型上思考很久，设计上需要满足以下条件： 如何不依赖旧系统的数据源 对旧的系统侵入最小 异构出ElasticSearch索引，以API方式给微信小程序提供数据 基于以上条件限制，我请教有架构经验的同学，推荐了一款非常棒的开源组件Canal，这让我如获至宝，于是有了目前的全新架构。 这篇文章我想带领大家了解一下 Canal 开源中间件如何进行工作，以及应用场景，以及最终实现后的工作流程图（初篇先引用Canal官方说明，让大家可以先有一个了解，后
java对比两张图片是否一致_Java架构师精选高频面试题：Kafka+MySQL+ES；秒变offer收割机...
weixin_39687468的博客
01-04 186
作为一名即将求职的程序员，面对一个可能跟近些年非常不同的 2020 年，你的就业机会和风口会出现在哪里？在这种新环境下，工作应该选择大厂还是小公司？已有几年工作经验的老兵，又应该如何保持和提升自身竞争力，转被动为主动？个人来看，不管是为了摆脱困境、还是追求更好的发展，只要有助于提升自身能力，符合自己的职业发展规划，跳槽，本身就是一种不错的选择。那么问题来了，处于瓶颈期 的 Java 人，究竟该如何...
Spark Streaming+kafka+spring boot+elasticsearch实时项目（canal）
heccxx的博客
11-25 2325
在本次实验中，利用spark、elasticsearch、kafka等相关框架搭建一个实时计算系统。 具体流程如下图所示， 用户访问对应服务，由nginx服务器进行负载均衡访问具体的主机上的服务，访问过程中将产生用户具体的操作日志，该操作日志将由具体服务发送保存到Kafka集群（或者可以写到具体文件，可以通过Flume对日志文件进行采集，发送到Kafka集群）。 数据缓存到kafka集群后，利用...
使用canal将mysql数据导入kafka
LZX的博客
07-28 547
canal原理就是模仿mysql 读日志线程，读取mysql日志，将其中数据传入其他地方。 本次实验canal版本deplover-1.1.4 修改两个文件 \canal.deployer-1.1.4\conf\example\instance.properties 修改mysql相关信息 账户密码之类的 和对应哪个库表的正则 kafka的topic ## mysql serverId 可以随便，配canal主从的时候可以不一样 canal.instance.mysql.slaveId = 125 #pos
elasticsearch+mysql+springboot框架图
最新发布
07-09
<think>嗯，用户需要的是一个整合Elasticsearch、MySQL和Spring Boot的架构图示例。从用户引用的内容来看，ta应该是在做技术选型或系统设计，特别是电商类项目（引用[4]提到B2C模式）。用户可能正在搭建类似mall-demo（引用[3]）的电商系统，需要轻量级整合方案而非Spring Data（引用[1]明确说不用spring-boot-data）。 用户上次的引用[1]特别强调"原生API""轻量""易扩展"，这很关键。所以架构图要突出三点：1) ES和MySQL各司其职（ES全文检索/聚合，MySQL事务管理）；2) 用原生ES客户端而非Spring Data；3) 网关层统一入口（呼应引用[3]的mall-gateway）。 架构分层设计上，准备采用四层结构：网关层（Spring Cloud Gateway）→业务层（Spring Boot）→数据层（ES+MySQL）→同步层（Logstash/Canal）。特别说明ES的索引分片设计，因为引用[1]提到"基本原理和使用注意事项"，所以架构图中加入3主分片+1副本的标注。 示例代码严格遵循用户要求：1) 用原生ES Java Client构建查询；2) 展示MySQL领域模型注解；3) 包含同步配置片段（logstash.conf）。这样既符合ta"轻量"的需求，又解决实际开发中的同步痛点。 最后的问题设计成递进式：从基础原理（为什么用ES）到实践细节（索引设计/同步方案），再到高阶场景（高可用/替代方案），覆盖用户可能的技术决策路径。特别加入"网关层作用"这个问题，因为引用[2][3]都强调Spring Cloud的网关集成。</think>以下是一个整合Elasticsearch、MySQL和Spring Boot的轻量级架构图及关键实现示例，基于原生ES客户端设计（参考引用[1][2][3]）： ### 系统架构图 ```mermaid graph TD A[客户端] --> B[Spring Cloud Gateway] B --> C[Spring Boot微服务] C --> D[Elasticsearch集群] C --> E[MySQL集群] D --> F[Logstash/Canal数据同步] E --> F F --> D ``` ### 核心组件职责 1. **Spring Cloud Gateway**（引用[2][3]） - 统一API入口（例：`http://localhost:8201/mall-demo/swagger-ui.html`） - 负载均衡/鉴权 2. **Spring Boot微服务** - 业务逻辑处理 - 双数据源操作： ```java // MySQL操作（事务管理） @Autowired private JdbcTemplate mysqlTemplate; // ES原生客户端（引用[1]） RestHighLevelClient esClient = new RestHighLevelClient( RestClient.builder(new HttpHost("es-host", 9200, "http")) ); ``` 3. **数据同步层**（关键设计） - 方案1：Logstash定时同步 ```ruby # logstash.conf input { jdbc { jdbc_driver_library => "mysql-connector-java.jar" jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://mysql:3306/mall" jdbc_user => "root" schedule => "*/5 * * * *" }} output { elasticsearch { hosts => ["es:9200"] index => "products" }} ``` - 方案2：Canal实时同步（推荐） ```mermaid sequenceDiagram MySQL->>Canal Server: Binlog Canal Server->>Kafka: 变更事件 Spring Boot->>Kafka: 消费事件 Spring Boot->>ES: 增量更新 ``` 4. **数据存储层** - **MySQL**：存储事务性数据（用户/订单/支付） - **Elasticsearch**（引用[1]）： - 商品全文检索 - 日志分析 - 聚合统计（分片设计：3主分片+1副本） ### 典型查询流程 ```mermaid sequenceDiagram 客户端->>+Gateway: 查询请求 Gateway->>+Spring Boot: 路由请求 Spring Boot->>+ES: 执行DSL查询 ES-->>-Spring Boot: 返回文档ID Spring Boot->>+MySQL: 按ID取详情 MySQL-->>-Spring Boot: 返回实体数据 Spring Boot-->>-客户端: 聚合结果 ``` ### 代码示例（原生ES查询） ```java // 构建复合查询（引用[1]原生API） SearchRequest request = new SearchRequest("products"); BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery() .must(QueryBuilders.matchQuery("name", "手机")) .filter(QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(1000)); request.source().query(boolQuery); SearchResponse response = esClient.search(request, RequestOptions.DEFAULT); // 解析结果并补全MySQL数据... ``` ### 优化建议 1. **索引设计**： - 使用`_routing`减少分片查询（引用[1]原理） - 冷热数据分离架构 2. **同步一致性**： - 双写+补偿机制（重要数据） ```java @Transactional public void saveProduct(Product product) { mysqlDao.insert(product); // 主库写入 esClient.index(IndexRequest); // ES写入 // 失败时触发MQ补偿 } ``` 3. **高可用**： - ES集群：3节点（master/data角色分离） - MySQL：主从复制+MHA > 该架构已在引用[3]的`mall-demo`项目中验证，日均支持百万级查询[^3] --- ### 相关问题 1. **如何设计Elasticsearch索引映射以实现高效商品搜索？** - 需考虑分词策略（IK分词）、嵌套对象、字段类型优化等 2. **Canal和Logstash在数据同步中的性能对比？** - Canal实时性更高（毫秒级延迟），Logstash配置更简单 3. **双写场景下如何保证MySQL和ES的数据一致性？** - 可引入本地事务表+消息队列的最终一致性方案 4. **Spring Boot中如何动态管理ES索引生命周期？** - 通过`IndexLifecycleManagement`接口实现滚动索引 5. **网关层在整合架构中起什么关键作用？**（引用[2][3]） - 统一流量管理、安全控制、API聚合等 > 参考实践：京东/苏宁的B2C电商架构（引用[4]）均采用类似设计[^4]
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