ELK 之 Canal 导出mysql的表数据到es 多库不同表

ELK Canal 数据同步教程
最新推荐文章于 2025-02-13 16:55:38 发布
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#多库的不同表

本文详细介绍如何使用 Canal 将 MySQL 数据同步至 Elasticsearch (ES)。包括配置多数据源及指定不同库源的方法，适用于希望了解 Canal 在 ELK 架构中应用的读者。

没有任何基础的请先看，第一篇：

ELK 之 Canal导出mysql表数据到es

https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/108658697

1：先配置多个库源，如下：

cd /data/software/es/canal/adapter/conf

 

这里的名字自己定义。

2：/data/software/es/canal/adapter/conf/es7 目录下：

第一个库下面的表，指定的defaultDS

第一个库下的，关联表指定defaultDS

第2个库下的，关联表指定mofingDS

通过下面就可以看出是哪个库的了：

基于canal实现跨数据库订阅
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没啥，就是跌倒的有点多，在此记录一下。 canal版本 1.1.5 es版本 7.14.1 kafka 2.6.0 环境windows10， 所有服务都是在win上运行的 接上篇。。。 搭建步骤 假设es已搭建完毕 首先下载canalAdapter1.1.5和canalAdapter1.1.5-alpha-2 然后将alpha-2中plugins目录下的client-adapter.es7x-1.1.5-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar复制到1.1.5的plugins下
canal_mysql_elasticsearch_sync：基于canal的mysql和elasticsearch实时同步方案，支持增量同步和全量同步
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canal_mysql_elasticsearch_sync支持请星 :sparkles: 交流Q群：733688083 canal于v1.1.2版本后，已支持自动同步到Elasticsearch。赞canal！ 基于运河的Mysql的与Elasticsearch实时同步的的JavaWeb服务。 canal是阿里巴巴mysql数据库binlog的增量订阅和消费组件。 工作原理 全量 暴露的Http接口（接口定义见 ），待调用后开启后台线程，通过主键分批同步指定数据库中数据到Elasticsearch 读取数据库会加读锁主键必须为数字类型 过程 首先会根据所给的数据库主键分段，拿到最大的主键数字max_id；
ELK 之 Canal导出mysql表数据到es
java技术博客
09-18 964
可以参考,写的挺详细的 https://abcops.cn/1279.html 介绍： Canal是基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统 属于阿里巴巴的一个开源项目，基于java实现，整体已经在很多大型的互联网项目生产环境中使用，包括阿里、美团等都有广泛的应用，是一个非常成熟的数据库同步方案，基础的使用只需要进行简单的配置即可，以提供可靠的低延迟增量数据管道。 官方文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki 项目地址：https://github.com
canal实时同步mysql表到es
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是基于Lucence的分布式搜索引擎，也可以作为“数据库”存储一些数据，同类产品还有一个叫做solr的，这里就不做描述谈到面试，其实说白了就是刷题刷题刷题，天天作死的刷。。。。。为了准备这个“金三银四”的春招，狂刷一个月的题，狂补超多的漏洞知识，像这次美团面试问的算法、数据库、Redis、设计模式等这些题目都是我刷到过的并且我也将自己刷的题全部整理成了PDF或者Word文档（含详细答案解析）66个Java面试知识点。
Docker 中使用 PHP 通过 Canal 同步 Mysql 数据到 ElasticSearch
Super丶军神
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canal有两个入口，一个是deployer模块下的CanalLauncher，一个是client-adaptor的launcher模块下的CanalAdapterApplication，至于admin的就很简单了。DML：数据内容的同步，这里主要针对insert和update，因为不涉及大量数据吞吐的情况，所以通过最简单的query查询，然后去比对是否相同，来判断是否再进行处理。用canal做数据同步，业务上分为主子库，相互同步，这样就会出现循环同步的情况。因为用的开源代码，最简单的办法就是修改源码。
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elk将MySQL的数据导出到es
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ELK是指Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源软件的组合，可以用来处理和可视化大规模数据。在ELK中，Logstash用于数据收集、处理和转换，Elasticsearch用于数据存储和检索，Kibana用于数据可视化。 以下是将MySQL数据导出到Elasticsearch的大致步骤： 1. 安装Elasticsearch、Logstash和Kibana。 2. 创建一个Logstash配置文件，指定MySQL作为数据源，并将数据导入到Elasticsearch中。例如，以下是一个简单的Logstash配置文件示例： ``` input { jdbc { jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase" jdbc_user => "myuser" jdbc_password => "mypassword" jdbc_driver_library => "/path/to/mysql-connector-java.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" statement => "SELECT * from mytable" } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "myindex" document_type => "_doc" } } ``` 在这个配置文件中，我们使用jdbc插件来读取MySQL中的数据，然后使用elasticsearch插件将数据写入到Elasticsearch中。 3. 运行Logstash，让它开始读取MySQL中的数据并将数据导入到Elasticsearch中。你可以通过以下命令来启动Logstash： ``` bin/logstash -f /path/to/config/file.conf ``` 这里的`/path/to/config/file.conf`是你的Logstash配置文件的路径。 4. 检查Elasticsearch中是否已经成功导入了MySQL中的数据。你可以使用Kibana等工具来浏览和查询Elasticsearch中的数据。 需要注意的是，这只是一个简单的示例，你需要根据自己的具体情况来设置Logstash的配置文件。同时，也需要确保MySQL和Elasticsearch都已经正确地安装和配置好。
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