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Docker 搭建 Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步 MySQL 數(shù)據(jù)到 ES

數(shù)據(jù)庫 MySQL
Elasticsearch 是一個(gè)分布式、RESTful 風(fēng)格的搜索和數(shù)據(jù)分析引擎,能夠解決不斷涌現(xiàn)出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心,Elasticsearch 會(huì)集中存儲(chǔ)您的數(shù)據(jù),讓您飛快完成搜索,微調(diào)相關(guān)性,進(jìn)行強(qiáng)大的分析,并輕松縮放規(guī)模。

一、前言

在數(shù)據(jù)量大的企業(yè)級(jí)實(shí)踐中,Elasticsearch顯得非常常見,特別是數(shù)據(jù)表超過千萬級(jí)后,無論怎么優(yōu)化,還是有點(diǎn)力不從心!使用中,最首先的問題就是怎么把千萬級(jí)數(shù)據(jù)同步到Elasticsearch中,在一些開源框架中知道了,有專門進(jìn)行同步的!那就是Logstash。在思考,同步完怎么查看呢,這時(shí)Kibana映入眼簾,可視化的界面,讓使用更加的得心應(yīng)手哈?。∵@就是三劍客ELK。不過大多時(shí)候都是進(jìn)行日志采集的,小編沒有用,只是用來解決一個(gè)表的數(shù)據(jù)量大,查詢慢的!后面小編在專門搭建日志采集的ELK。

二、三者介紹

1、Elasticsearch

Elasticsearch 是一個(gè)分布式、RESTful 風(fēng)格的搜索和數(shù)據(jù)分析引擎,能夠解決不斷涌現(xiàn)出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心,Elasticsearch 會(huì)集中存儲(chǔ)您的數(shù)據(jù),讓您飛快完成搜索,微調(diào)相關(guān)性,進(jìn)行強(qiáng)大的分析,并輕松縮放規(guī)模。

2、Kibana

Kibana 是一個(gè)免費(fèi)且開放的用戶界面,能夠讓您對(duì) Elasticsearch 數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,并讓您在 Elastic Stack 中進(jìn)行導(dǎo)航。您可以進(jìn)行各種操作,從跟蹤查詢負(fù)載,到理解請(qǐng)求如何流經(jīng)您的整個(gè)應(yīng)用,都能輕松完成。

3、Logstash

Logstash 是免費(fèi)且開放的服務(wù)器端數(shù)據(jù)處理管道,能夠從多個(gè)來源采集數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到您最喜歡的“存儲(chǔ)庫”中。

三、版本選擇

現(xiàn)在最新版就是8.5,最新的教程少和問題未知,小編選擇7版本的,求一手穩(wěn)定哈!

于是去hub.docker查看了一下,經(jīng)常用的版本,最終確定為:7.17.7

dockerHub官網(wǎng)地址:https://hub.docker.com/_/elasticsearch

官方規(guī)定:
安裝 Elastic Stack 時(shí),您必須在整個(gè)堆棧中使用相同的版本。例如,如果您使用的是 Elasticsearch 7.17.7,則安裝 Beats 7.17.7、APM Server 7.17.7、Elasticsearch Hadoop 7.17.7、Kibana 7.17.7 和 Logstash 7.17.7

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四、搭建mysql

1、拉去MySQL鏡像

sudo docker pull mysql:5.7

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2、Docker啟動(dòng)MySQL

sudo docker 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
####這里往下是解釋,不需要粘貼到linux上#############
--name 指定容器名字
-v 將對(duì)應(yīng)文件掛載到linux主機(jī)上
-e 初始化密碼
-p 容器端口映射到主機(jī)的端口(把容器的3306映射到linux中3306,這樣windows上就可以訪問這個(gè)數(shù)據(jù)庫)
-d 后臺(tái)運(yùn)行

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3、Docker配置MySQL

vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 創(chuàng)建并進(jìn)入編輯
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
init_cnotallow='SET collation_connection = utf8_unicode_ci'
init_cnotallow='SET NAMES utf8'
character-set-server=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
skip-character-set-client-handshake
skip-name-resolve

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4、Docker重啟MySQL使配置生效

docker restart mysql

5、新增數(shù)據(jù)庫

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6、新建測試表

DROP TABLE IF EXISTS `sys_log`;
CREATE TABLE `sys_log` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '日志主鍵',
`title` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '模塊標(biāo)題',
`business_type` int(2) NULL DEFAULT 0 COMMENT '業(yè)務(wù)類型(0其它 1新增 2修改 3刪除)',
`method` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '方法名稱',
`request_method` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '請(qǐng)求方式',
`oper_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '操作人員',
`oper_url` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '請(qǐng)求URL',
`oper_ip` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '主機(jī)地址',
`oper_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '操作時(shí)間',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1585197503834284034 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '操作日志記錄' ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

五、ELK搭建準(zhǔn)備

1、創(chuàng)建掛載的文件

es掛載:

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

kibana掛載:

mkdir -p /mydata/elk/kibana/config

logstash掛載:

mkdir -p /mydata/elk/logstash/config

2、ES掛載具體配置

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

輸入下面命令:

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

http.host:任何地址都可以訪問。
xpack.security.enabled:關(guān)閉密碼認(rèn)證

3、Kibana掛載具體配置

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

內(nèi)容:

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

elasticsearch.hosts:指向es地址。

4、Logstash掛載具體配置

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

內(nèi)容:

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

記錄存放:

touch log
chmod 777 log
vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.conf

內(nèi)容:

jdbc_driver_library:指定必須要自己下載mysql-connector-java-8.0.28.jar,版本自己決定,下載地址:https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java;

statement:如果sql長,可以指定sql文件,直接指定文件所在位置,這里的位置都為容器內(nèi)部的地址;

last_run_metadata_path:上次記錄存放文件對(duì)應(yīng)上方的log。

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input {
stdin {
}
jdbc {
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.239.131:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimeznotallow=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
}
}

流水線指定上面的配置文件:

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

內(nèi)容:

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

最終/mydata/elk/logstash/config/下的文件。

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防止保存沒有修改權(quán)限,可以把上面建的文件夾和文件賦予修改權(quán)限:

chmod 777 文件名稱

五、運(yùn)行容器

1、docker compose一鍵搭建

在elk目錄創(chuàng)建:

vim docker-compose.yml

內(nèi)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所在目錄執(zhí)行命令!

運(yùn)行:

docker compose up -d

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完成后可以跳到5進(jìn)行查看kibana!

2、運(yùn)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

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3、運(yùn)行Kibana

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

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4、運(yùn)行Logstash

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

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5、容器完結(jié)圖

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6、訪問Kibana

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

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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、測試

新增幾條記錄,然后查看Logstash日志

docker logs -f logstash

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我們?nèi)ibana看一下是否已存在:

輸入命令:

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

我們看到存在6條,和mysql一致!

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責(zé)任編輯:姜華 來源: 小王博客基地
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