es-kibana-logstash

es-kibana-logstash

kibana

[官网]https://www.elastic.co/guide/en/logstash/index.html

简介

一款开源的数据分析和可视化平台,它是 Elastic Stack 成员之一,设计用于和 Elasticsearch 协作。您可以使用 Kibana 对 Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、查看、交互操作。您可以很方便的利用图表、表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现

安装使用流程

  • 下载

  • 配置

    • 取消config/kibana.yml中elasticsearch.hosts节点的注释,并修改为elasticsearch对应的地址

      elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
      
  • 启动

    ./bin/kibana
    
  • 进入Dev Tools操作elasticsearch

    kibana-01.jpg

logstash

[官网]https://www.elastic.co/guide/en/logstash/index.html

简介

Logstash是具有实时流水线功能的开源数据收集引擎。Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据规范化为您选择的目标。清除所有数据并使其民主化,以用于各种高级下游分析和可视化用例

logstash-01.jpg

安装

使用

本文结合oracle,将oracle中的数据导入到es中

  • 新建索引

    PUT /comp
    {
      "settings": {
        "index": {
          "number_of_shards" : "5",
          "number_of_replicas" : "1"
        }
      },
      "mappings": {
        "properties": {
          "arch_no": {
            "type": "keyword"
          },
          "bre_code": {
            "type": "keyword"
          },
          "company_name": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          },
          "data_flag": {
            "type": "keyword"
          },
          "data_update": {
            "type": "date"
          },
          "entname_old": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
          },
          "esdate": {
            "type": "date"
          },
          "frname": {
            "type": "completion"
          },
          "m_id": {
            "type": "keyword"
          },
          "org_code": {
            "type": "keyword"
          },
          "regcap": {
            "type": "keyword"
          },
          "usc_code": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      "aliases": {
        "comp_lastes": {}
      }
    }
    
  • 配置文件-jdbc_oracle.conf

    [input 配置参考]https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html
    [output 配置参考]https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/output-plugins.html
    [filter 配置参考]https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.4/filter-plugins.html

    input
    {
        jdbc
        {
          # jdbc sql server 驱动,各个数据库都有对应的驱动,需自己下载
          jdbc_driver_library => "/home/es/software/logstash-7.2.0/ojdbc14.jar"
          #jdbc class 不同数据库有不同的 class 配置
          jdbc_driver_class => "Java::oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
          #配置数据库连接 ip 和端口,以及数据库
            jdbc_connection_string => "jdbc:oracle:thin:@192.168.11.110:1521:Base"
            #配置数据库用户名
            jdbc_user => "DAS"
            #配置数据库密码
            jdbc_password => "DAS"
            # 定时器 多久执行一次SQL,默认是一分钟;schedule => 分 时 天 月 年
            schedule => "* * * * *"
            #是否清除 last_run_metadata_path 的记录,如果为真那么每次都相当于从头开始查询所有的数据库记录
            clean_run => false
            #是否开启递增列功能,这个参数就是数据库给出的一个字段名称。当然该字段必须是递增的,可以是数据库的数据时间类型
            use_column_value => true
            #是否记录上次执行结果, 如果为真,将会把上次执行到的 tracking_column 字段的值记录下来,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中
            record_last_run => true
            #只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是该文件中的值
            #最后一条数据存储位置
            last_run_metadata_path => "/home/es/software/logstash-7.2.0/data/jdbc.lastrun"
            #表示tracking_column设置的那个字段的类型,只能选择timestamp或者numeric
            tracking_column_type => "timestamp"
            #last_run_metadata_path使用哪个字段记录最后一条数据,sql中可以直接使用sql_last_value获取该值
            tracking_column => "data_update"
            #编码
            codec => plain {charset => "UTF-8"}
            #是否分页
            jdbc_paging_enabled => "true"
            #每页数据数量
            jdbc_page_size => "50000"
            #sql脚本
            statement => "SELECT m_id,arch_no,company_name,usc_code,org_code,bre_code,esdate,frname,regcap,entname_old,data_update,data_flag FROM T_DAS_ES_SEARCH where data_update >= :sql_last_value"
        }
    }
    output
    {
      elasticsearch
      {
          #es地址
          hosts => "192.168.11.220:9200"
          #索引名称
          index => "comp"
          #索引类型
          document_type => "_doc"
          #m_id主键
          document_id => "%{m_id}"
      }
    }
    
  • 执行

    ./bin/logstash -f ./jdbc_oracle.conf
    
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,843评论 6 502
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,538评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,187评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,264评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,289评论 6 390
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,231评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,116评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,945评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,367评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,581评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,754评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,458评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,068评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,692评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,842评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,797评论 2 369
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,654评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容