我们先看看这种模式的优缺点,优势非常明显,首先捕获数据的过程是实时的,你完全可以把它当成一个MySQL的从库对待,其次增、删、改的数据表操作基本上都涵盖到了,这也是伪装成MySQL从库的好处;缺点就是架构比较复杂,因为这种binlog需要使用Row模式,日志量会很大 一般不推荐直接写Elasticsearch,很多文章都只是告诉你用canal...
[root@kafka1 connect]# ls-l/usr/local/kafka/connect/debezium-connector-mysql total9412-rw-r--r--.1root root337904Apr322:54antlr4-runtime-4.7.2.jar-rw-r--r--.1root root20270Apr322:54debezium-api-1.4.0.Final.jar-rw-r--r--.1root root264910Apr322:54debezium-connector-mysql-1.4.0....
名称一定要对应;jdbc_driver_library=>"../lib/mysql/mysql-connector-java-8.0.22.jar"# the nameofthe driverclassformysqljdbc_driver_class=>"com.mysql.cj.jdbc.Driver"# 数据库重连尝试次数connection_retry_attempts=>"3"# 判断数据库连接
把这个jar包放入logstash中:mysql-connector-java-5.1.21.jar 4、添加配置文件(用于连接elasticsearch和mysql数据库)很重要! 具体的解释推荐博客:logstash input jdbc连接数据库 input { stdin { } jdbc { type => "news_info" #后面的test对应mysql中的test数据库 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://1...
2. Docker启动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 ...
kafka3.2.0DebeziumMySQL connector plug-in1.9.4.Final confluentinc-kafka-connect-elasticsearch:13.1.0 详细内容可参考之前的博文 经过调研,找到两种方法实现: 1、第一种使用elasticsearch自带的ingest pipeline处理。话不多少,直接上code。 (1)首先mysql字段num_array设计成varchar,存储格式为'a,b,c,d,e,f'; ...
Kafka Connect有两个核心概念:Source和Sink。 Source负责导入数据到Kafka,Sink负责从Kafka导出数据,它们都被称为Connector,也就是连接器。在本例中,mysql的连接器是source,es的连接器是sink。 这些连接器本身已经开源,我们之间拿来用即可。不需要再造轮子。
1、准备MySQL数据与表 2、上传mysql-connector-java.jar 3、启动Logstash 4、修改logstash.conf文件 5、修改full_jdbc.sql文件 6、打开Kibana创建索引和映射 7、重启logstash进行全量同步 8、踩坑 (1)报错 三、增量同步 1、修改增量配置 2、新建increment_jdbc.sql文件 ...
jdbc_driver_library => "D:/chromeDownload/elasticsearch-6.1.4-log-mysql/logstash-6.1.4/bin/bin/mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar" # 驱动类名 jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "50000" ...