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Docker搭建Elasticsearch、Kibana、Logstash 同步MySQL數據到ES

發布時間：2023-07-02 22:26:20 作者：網友整理

一、前言

在數據量大的企業級實踐中，Elasticsearch顯得非常常見，特別是數據表超過千萬級后，無論怎么優化，還是有點力不從心！使用中，最首先的問題就是怎么把千萬級數據同步到Elasticsearch中，在一些開源框架中知道了，有專門進行同步的！那就是Logstash。在思考，同步完怎么查看呢，這時Kibana映入眼簾，可視化的界面，讓使用更加的得心應手哈！！這就是三劍客ELK。不過大多時候都是進行日志采集的，小編沒有用，只是用來解決一個表的數據量大，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 是一個分布式、RESTful 風格的搜索和數據分析引擎，能夠解決不斷涌現出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 會集中存儲您的數據，讓您飛快完成搜索，微調相關性，進行強大的分析，并輕松縮放規模。

2、Kibana

Kibana 是一個免費且開放的用戶界面，能夠讓您對 Elasticsearch 數據進行可視化，并讓您在 Elastic Stack 中進行導航。您可以進行各種操作，從跟蹤查詢負載，到理解請求如何流經您的整個應用，都能輕松完成。

3、Logstash

Logstash 是免費且開放的服務器端數據處理管道，能夠從多個來源采集數據，轉換數據，然后將數據發送到您最喜歡的“存儲庫”中。

三、版本選擇

現在最新版就是8.5，最新的教程少和問題未知，小編選擇7版本的，求一手穩定哈！

于是去hub.Docker查看了一下，經常用的版本，最終確定為：7.17.7

dockerHub官網地址：https://hub.docker.com/_/elasticsearch

官方規定：
安裝 Elastic Stack 時，您必須在整個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 將對應文件掛載到linux主機上
-e 初始化密碼
-p 容器端口映射到主機的端口(把容器的3306映射到linux中3306,這樣windows上就可以訪問這個數據庫)
-d 后臺運行

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3、Docker配置MySQL

  
vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 創建并進入編輯
  
[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、新增數據庫

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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 '模塊標題',
  `business_type` int(2) NULL DEFAULT 0 COMMENT '業務類型（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 '請求URL',
  `oper_ip` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT '' COMMENT '主機地址',
  `oper_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT '操作時間',
  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搭建準備

1、創建掛載的文件

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：關閉密碼認證

3、Kibana掛載具體配置

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

內容：

  
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部的地址；

last_run_metadata_path：上次記錄存放文件對應上方的log。

圖片

  
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

內容：

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

最終/mydata/elk/logstash/config/下的文件。

圖片

防止保存沒有修改權限，可以把上面建的文件夾和文件賦予修改權限：

  
chmod 777 文件名稱

五、運行容器

1、docker compose一鍵搭建

在elk目錄創建：

  
vim docker-compose.yml
  • 1.

內容如下：

  
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所在目錄執行命令！

運行：

  
docker compose up -d

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完成后可以跳到5進行查看kibana！

2、運行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、容器完結圖

圖片

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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我們去kibana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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