logstash使用template提前设置好maping同步mysql数据到Elasticsearch5.5.2
logstash使用template提前设置好maping同步mysql数据到Elasticsearch5.5.2
上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。
这时候就需要用到logstash的template功能了 ，如果现在还不到logstash和logstash-input-jdbc的安装使用方式的建议先看上一篇文章。--------jstarseven
转载请注明原文出处：http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7707499.html
好的，首先看一下之前简单使用logstash-input-jdbc导入es的配置文件mysql.conf（一会配置template时候需要修改）:
input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
# 用户名密码
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "123456"
# jar包的位置
jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.31.jar"
# mysql的Driver
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
#statement_filepath => "config-mysql/test02.sql"
statement => "select * from my_into_es "
schedule => "* * * * *"
#索引的类型
type => "my_into_es_type"
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "127.0.0.1:9200"
# index名
index => "my_into_es_index"
# 需要关联的数据库中有有一个id字段，对应索引的id号
document_id => "%{id}"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}现在，我们来看template模板怎么用：
第一种采用我个人将它称为动态模板：dynamic_templates 可以做到对某种类型字段进行匹配mapping
1. 切换路径 cd /usr/local/logstash-5.5.2 目录下
2. 新建template目录 mkdir template
3. cd template
4. 新建文件 logstash-ik.json
5. 编辑文件内容：
{
"template": "*",
"version": 50001,
"settings": {
"index.refresh_interval": "5s"
},
"mappings": {
"_default_": {
"_all": {
"enabled": true,
"norms": false
},
"dynamic_templates": [
{
"message_field": {
"path_match": "message",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text",
"norms": false
}
}
},
{
"string_fields": {
"match": "*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text",
"norms": false,
"analyzer": "ik_max_word",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
],
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date",
"include_in_all": false
},
"@version": {
"type": "keyword",
"include_in_all": false
}
}
}
}
}
~ 6. cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql
7.新建文件 mkdir mysql-ik-define.conf
文件内容：
input {
stdin {
}
jdbc {
# 数据库
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"
# 用户名密码
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "123456"
# jar包的位置
jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-5.5.2/bin/config-mysql/mysql-connector-java-5.1.31.jar"
# mysql的Driver
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
#statement_filepath => "config-mysql/test02.sql"
statement => "select * from my_into_es_define"
schedule => "* * * * *"
#索引的类型
type => "into_es_type_define_ik"
}
}
filter {
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "127.0.0.1:9200"
# index名
index => "into_es_index_define_ik"
# 需要关联的数据库中有有一个id字段，对应索引的id号
document_id => "%{id}"
template_overwrite => true
template => "/usr/local/logstash-5.5.2/template/logstash-ik.json"
}
stdout {
codec => json_lines
}
}注释：上面标颜色的就是template的配置，其他基本不变
8. cd /usr/local/logstash-5.5.2/bin
9. 执行命令：./logstash -f config-mysql/mysql-ik-define.conf
观察日志：
10.我们拿ElasticSearch-head插件看一下新建好的mapping：
和我们预料的一样没有问题，数据也成功导入：
总结：这种配置方式个人觉得比较灵活可以对字段按类区分做mapping
第二种采用我个人将它称为静态模板（其实和上面的基本一致），就是template文件不一样，mapping针对每个字段写死就好：
1.在之前的template目录下新建logstash-ik-define.json文件：
{
"template": "*",
"version": 50001,
"settings": {
"index.refresh_interval": "5s"
},
"mappings": {
"into_es_type_define" :{
"properties": {
"ct": {
"type": "date"
},
"@timestamp": {
"include_in_all": false,
"type": "date"
},
"@version": {
"include_in_all": false,
"type": "keyword"
},
"name": {
"norms": false,
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"id": {
"type": "long"
},
"type": {
"norms": false,
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"age": {
"type": "long"
},
"desc": {
"norms": false,
"analyzer": "ik_max_word",
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
},
"ut": {
"type": "date"
}
}
}
}
}2.修改上述 mysql-ik-define.conf文件里面的index，type，和template部分应用模板文件即可
3.执行命令：./logstash -f config-mysql/mysql-ik-define.conf
4.查看head里面的mapping新建情况和template文件中mapping保持一致：
5.数据也成功同步：
总结：template模板使用
1.静态模板 ： 适合索引字段数据固定的场景，一旦配置完成，不能向里面加入多余的字段，否则会报错 优点：scheam已知，业务场景明确，不容易出现因字段随便映射从而造成元数据撑爆es内存，从而导致es集群全部宕机 缺点：字段数多的情况下配置稍繁琐
1.动态模板 ： 适合字段数不明确，大量字段的配置类型相同的场景，多加字段不会报错 优点：可动态添加任意字段，无须改动scheaml， 缺点：如果添加的字段非常多，有可能造成es集群宕机
定制索引模板，是搜索业务中一项比较重要的步骤，需要注意的地方有很多，比如： （1）字段数固定吗 （2）字段类型是什么 （3）分不分词 （4）索引不索引 （5）存储不存储 （6）排不排序 （7）是否加权 除了这些还有其他的一些因素，比如，词库的维护改动，搜索架构的变化等等。 如果前提没有充分的规划好，后期改变的话，改动其中任何一项，都需要重建索引，这个代价是非常大和耗时的，尤其是在一些数据量大的场景中
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