ElasticSearch(五) Elasticsearch

Stella981
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按照之前的四篇文章,走到现在,接下来就是需要安装jdbc了。这里是用的是jdbc的2.3.4.0版本,虽然按照官方给出的对应版本对应不上,https://github.com/jprante/elasticsearch-jdbc,但是实际测试,是可以支持的。

下载解压并移动到/usr/local/jdbc目录

#wget http://xbib.org/repository/org/xbib/elasticsearch/importer/elasticsearch-jdbc/2.3.4.0/elasticsearch-jdbc-2.3.4.0-dist.zip   //wget下载地址

# unzip elasticsearch-jdbc-2.3.4.0-dist.zip
# mv elasticsearch-jdbc-2.3.4.0-dist.zip /usr/local/jdbc/

配置环境变量

# vim /etc/profile //把下面两行代码放入底部
export JDBC_HOME=/usr/local/jdbc
export ES_HOME=/usr/local/elasticsearch
# source /etc/profile  //生效

接下来创建导入脚本

# cd /usr/local/
# mkdir shell shell/logs
# vim mysql-elasticsearch.sh

#脚本内容
#!/bin/sh
bin=$JDBC_HOME/bin
lib=$JDBC_HOME/lib
echo '{
"type" : "jdbc",
"jdbc": {
      "elasticsearch.autodiscover":true, 
      "elasticsearch.cluster":"my-application",         #簇名,对应好配置
      "url":"jdbc:mysql://192.168.9.155:3306/hb",     #mysql地址/端口/库名
      "user":"root",   #Mysql账号
      "password":"wt000000",  #Mysql密码
      "sql":"select product_name,id as _id from hp_product where id >10 limit 10 ",  #SQL语句 .........注意的是,这里只是测试,在实际配置中需要对应好要存入文档的字段,同样表的主见id对应文档id
      "elasticsearch" : {                "cluster":"my-application",
          "host" : "192.168.9.155",
          "port" : 9300
       },
      "index" : "myindex",     #新的index,这里测试的是商品表,用的index是myindex,其实可以规范命名~
      "type" : "mytype"        #新的type,类型也可以规范命名
      }
}'| java \
  -cp "${lib}/*" \
  -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
  org.xbib.tools.Runner \
  org.xbib.tools.JDBCImporter

# chmod a+x mysql-elasticsearch.sh   //赋予权限
# ./mysql-elasticsearch.sh   //执行脚本

ElasticSearch(五) Elasticsearch

执行完成之后,查看一下日志文件,[INFO]成功信息~

cat /usr/local/shell/logs/jdbc.log

ElasticSearch(五) Elasticsearch

# curl -XGET 'http://192.168.9.155:9200/myindex/mytype/_search?pretty'    

{
  "took" : 14,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 10,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [ {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "14",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 剪刀石头布原花混合茶 10包"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "19",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "L'Occitane 欧舒丹 蜡菊赋颜精华液 30ml"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "12",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 乌克丽丽原花混合茶 10包"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "15",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 魔法精灵原花混合茶12包/盒"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "20",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "Bobbi Brown波比布朗 弹力保湿精华液 30ml"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "13",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 挪威森林原花混合茶 10包"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "16",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 涌雪原花混合茶12包/盒"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "18",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "L’Occitane 欧舒丹蜡菊亮白水凝精华液 30ml"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "11",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 艾丽莎原花混合茶12包"
      }
    }, {
      "_index" : "myindex",
      "_type" : "mytype",
      "_id" : "17",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "product_name" : "兑点茶 菩兰原花混合茶12包"
      }
    } ]
  }
}

ElasticSearch(五) Elasticsearch

OK~

附加----

#!/bin/sh
bin=$JDBC_HOME/bin
lib=$JDBC_HOME/lib
echo '{
    "type" : "jdbc",
    "jdbc" : {
        "url" : "jdbc:mysql://172.16.10.XXX:3306/db_car",
        "user" : "write",
        "password" : "write",
        "sql" : "select id,title,fnStripTags(content) as content,click_num,keywords,UNIX_TIMESTAMP(updated) as update_time from t_knowledgenew",
    "elasticsearch" : {
        "cluster": "my-application",
        "host" : "172.16.170.XXX",
        "port" : 9300
    },
    "index" : "knowledge_index",
    "type" : "knowledge"
    }
}' | java \
       -cp "${lib}/*" \
       -Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
       org.xbib.tools.Runner \
       org.xbib.tools.JDBCImporter

通过命令查看es中数据

curl -XGET 'http://XXX.XXX.XXX.XXX:9200/knowledge_index/knowledge/_search?pretty'

ElasticSearch(五) Elasticsearch

 删除指定索引

# curl -XDELETE 'http://172.16.170.122:9200/index_name'

实时同步。

https://github.com/m358807551/mysqlsmom

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