docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步mysql数据到ES

一、前言

在数据量大的企业级实践中，

Elasticsearch

显得非常常见，特别是数据表超过千万级后，无论怎么优化，还是有点力不从心！使用中，最首先的问题就是怎么把千万级数据同步到

Elasticsearch

中，在一些开源框架中知道了，有专门进行同步的！那就是

Logstash

。在思考，同步完怎么查看呢，这时

Kibana

映入眼帘，可视化的界面，让使用更加的得心应手哈！！这就是三剑客

ELK

。不过大多时候都是进行日志采集的，小编没有用，只是用来解决一个表的数据量大，查询慢的！后面小编在专门搭建日志采集的

ELK

。

二、三者介绍

1. Elasticsearch

Elasticsearch 是一个

分布式

、

RESTful

风格的

搜索

和

数据分析引擎

，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，微调相关性，进行强大的分析，并轻松缩放规模。

2. Kibana

Kibana 是一个免费且开放的

用户界面

，能够让您对 Elasticsearch 数据进行

可视化

，并让您在 Elastic Stack 中进行导航。您可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。

3. Logstash

Logstash 是免费且开放的

服务器端数据处理管道

，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。

三、版本选择

现在最新版就是

8.5

，最新的教程少和问题未知，小编选择7版本的，求一手稳定哈！

于是去

hub.docker

查看了一下，经常用的版本，最终确定为：

7.17.7

dockerHub官网地址

官方规定：
安装 Elastic Stack 时，您必须在整个堆栈中使用相同的版本。例如，如果您使用的是 Elasticsearch 7.17.7，则安装 Beats 7.17.7、APM Server 7.17.7、Elasticsearch Hadoop 7.17.7、Kibana 7.17.7 和 Logstash 7.17.7

在这里插入图片描述

四、搭建mysql

1. 拉去MySQL镜像

sudodocker pull mysql:5.7

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/0709ce9181a04bfcb97504cae7189ba5.png
)

2. Docker启动MySQL

sudodocker run -p 3306:3306 --name mysql \
-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7
####这里往下是解释,不需要粘贴到linux上#############
--name 指定容器名字
-v 将对应文件挂载到linux主机上
-e 初始化密码
-p 容器端口映射到主机的端口(把容器的3306映射到linux中3306,这样windows上就可以访问这个数据库)
-d 后台运行

在这里插入图片描述

3. Docker配置MySQL

vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑

[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]init_connect='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'init_connect='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve

在这里插入图片描述

4. Docker重启MySQL使配置生效

docker restart mysql

5. 新增数据库

在这里插入图片描述

6. 新建测试表

DROPTABLEIFEXISTS`sys_log`;CREATETABLE`sys_log`(`id`bigint(20)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'日志主键',`title`varchar(50)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'模块标题',`business_type`int(2)NULLDEFAULT0COMMENT'业务类型（0其它 1新增 2修改 3删除）',`method`varchar(100)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'方法名称',`request_method`varchar(10)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'请求方式',`oper_name`varchar(50)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'操作人员',`oper_url`varchar(255)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'请求URL',`oper_ip`varchar(128)CHARACTERSET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULLDEFAULT''COMMENT'主机地址',`oper_time`datetime(0)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'操作时间',PRIMARYKEY(`id`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=1585197503834284034CHARACTERSET= utf8 COLLATE= utf8_general_ci COMMENT='操作日志记录' ROW_FORMAT = Dynamic;SET FOREIGN_KEY_CHECKS =1;

五、ELK搭建准备

1. 创建挂载的文件

es挂载：

mkdir -p /mydata/elk/elasticsearch/{config,plugins,data,logs}

kibana挂载：

mkdir -p /mydata/elk/kibana/config

logstash挂载：

mkdir -p /mydata/elk/logstash/config

2. ES挂载具体配置

vim /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

输入下面命令：

http.host: 0.0.0.0
xpack.security.enabled: false

http.host：任何地址都可以访问。
xpack.security.enabled：关闭密码认证

3. Kibana挂载具体配置

vim /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml

内容：

server.host: 0.0.0.0
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.239.131:9200"]

elasticsearch.hosts：指向es地址

4. Logstash挂载具体配置

vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.yml

内容：

http.host: 0.0.0.0
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: ["http://192.168.239.131:9200"]

记录存放：

touch log
chmod777 log

vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.conf

内容：

jdbc_driver_library

：指定必须要自己下载

mysql-connector-java-8.0.28.jar

，版本自己决定，下载地址；

statement

：如果sql长，可以指定sql文件，直接指定文件所在位置，这里的位置都为容器内部的地址；

last_run_metadata_path

：上次记录存放文件对应上方的log。

在这里插入图片描述

input {
    stdin {}
    jdbc {
      jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://192.168.239.131:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC"
      jdbc_user =>"root"
      jdbc_password =>"root"
      jdbc_driver_library =>"/usr/share/logstash/config/mysql-connector-java-8.0.28.jar"
      jdbc_driver_class =>"com.mysql.jdbc.Driver"
      jdbc_paging_enabled =>"true"
      jdbc_page_size =>"300000"
      statement =>"SELECT id, title, business_type, method, request_method, oper_name, oper_url, oper_ip, oper_time FROM sys_log"
      schedule =>"*/1 * * * *"
      use_column_value =>false
      tracking_column_type =>"timestamp"
      tracking_column =>"oper_time"
      record_last_run =>true
      jdbc_default_timezone =>"Asia/Shanghai"
      last_run_metadata_path =>"/usr/share/logstash/config/log"}}
 
output {
    elasticsearch {
        hosts =>["192.168.239.131:9200"]
        index =>"sys_log"
        document_id =>"%{id}"}
    stdout {
        codec => json_lines
    }}

流水线指定上面的配置文件：

vim /mydata/elk/logstash/config/pipelines.yml

内容：

- pipeline.id: sys_log
  path.config: "/usr/share/logstash/config/logstash.conf"

最终

/mydata/elk/logstash/config/

下的文件

在这里插入图片描述

防止保存没有修改权限，可以把上面建的文件夹和文件赋予修改权限：

chmod777 文件名称

五、运行容器

0. docker compose一键搭建

在elk目录创建：

vim docker-compose.yml

内容如下：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.17.7
    container_name: elasticsearch
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    environment:
      - cluster.name=elasticsearch
      - discovery.type=single-node
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
      - /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - /mydata/elk/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs

  kibana:
    image: kibana:7.17.7
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    depends_on:
      - elasticsearch
    environment:
      I18N_LOCALE: zh-CN
    volumes:
      - /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml

  logstash:
    image: logstash:7.17.7
    container_name: logstash
    ports:
      - "5044:5044"
    volumes:
      - /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config
    depends_on:
      - elasticsearch

一定要在

docker-compose.yml

所在目录执行命令！！

运行：

docker compose up -d

在这里插入图片描述

完成后可以跳到

进行查看kibana！！

1. 运行ES

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" -v /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v  /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.17.7

在这里插入图片描述

2. 运行Kibana

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.239.131:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.17.7

在这里插入图片描述

3. 运行Logstash

docker run -d -p 5044:5044 -v /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config --name logstash logstash:7.17.7

在这里插入图片描述

4. 容器完结图

在这里插入图片描述

5. 访问Kibana

http://192.168.239.131:5601/app/home#/

在这里插入图片描述

六、新建索引

PUT /sys_log
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "index": {
      "max_result_window": 100000000
    }
  },
  "mappings": {
    "dynamic": "strict",
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "@version": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      
      "business_type": {
        "type": "integer"
      },
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "method": {
        "type": "text"
      },
      "request_method": {
        "type": "text"
      },
      "oper_name": {
        "type": "text"
      },
      "oper_url": {
        "type": "text"
      },
      "oper_ip": {
        "type": "text"
      },
      "oper_time": {
        "type": "date"
      },
      "id": {
        "type": "long"
      }
    }
  }
}

七、测试

新增几条记录，然后查看Logstash日志

docker logs -f logstash

在这里插入图片描述
我们去kibana看一下是否已存在：
输入命令：

GET /sys_log/_search
{"query":{"match_all":{}}}

我们看到存在6条，和mysql一致！！

在这里插入图片描述

八、总结

话费了一天时间，终于搭建完成了，太不容易了！下篇文章搭建ELK日志，欢迎点个关注，等待更新哈！！

如果对你有帮助，还请不要吝啬您的发财小手，一键三连是我写作的动力，谢谢大家哈！！

可以看下一小编的微信公众号，和网站文章首发看，欢迎关注，一起交流哈！！

点击访问！小编自己的网站，里面也是有很多好的文章哦！

标签： elasticsearch docker mysql

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docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步mysql数据到ES

一、前言

二、三者介绍

1. Elasticsearch

2. Kibana

3. Logstash

三、版本选择

四、搭建mysql

1. 拉去MySQL镜像

2. Docker启动MySQL

3. Docker配置MySQL

4. Docker重启MySQL使配置生效

5. 新增数据库

6. 新建测试表

五、ELK搭建准备

1. 创建挂载的文件

2. ES挂载具体配置

3. Kibana挂载具体配置

4. Logstash挂载具体配置

五、运行容器

0. docker compose一键搭建

1. 运行ES

2. 运行Kibana

3. 运行Logstash

4. 容器完结图

5. 访问Kibana

六、新建索引

七、测试

八、总结

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