oracle或mysql定时增量更新索引数据到Elasticsearch

利用kettle Spoon从oracle或mysql定时增量更新数据到Elasticsearch

https://blog.csdn.net/jin110502116/article/details/79690483

背景：

目前的业务数据数据已经很大了，关于查询内的需求比较多，传统数据库已经不能满足目前的需要。必须得使用全文检索了，了解了相关资料，发现Elasticsearch这个工具比较强大。于是就开始新一段的爬坑之旅了...

Elasticsearch安装什么的很方便，但是更新却是个很大的问题。开始尝试了Logstash这个工具，各种尝试后，还是放弃了。主要原因是速度慢，数据源是oracle数据库的时候，不能增量更新，生成的索引文档id各种问题，果断放弃...

后面尝试了Kettle spoon，换了n多个版本，都没有找到一个跟Elasticsearch兼容的比较好的版本。查了n多资料，发现没一个能够说清楚解决思路的。自己也想过放弃，但项目上有刚需，只得硬着头皮弄了。功夫不负有心人，终于成功了...

写在前面：第一篇博客，不喜勿喷哈。之前一直潜水，这次想奉献一下~

目的：将mysql或oracle里面的数据定时增量抽取到ES。

思路：利用spoon发送http post请求，然后获取索引中最大的时间，然后将数据库中查出大于该时间的记录，定时导入到ES即可。（还有一种常见的是，将每种类型的数据更新完后，存入到一张管理表总，下次抽取大于这个时间的）

工具下载链接：

Spoon 7.1修复版本：链接：https://pan.baidu.com/s/1bPAjMWt_ur7BqPI6zkkE4g 密码：v1li

Elasticsearch2.3.2 : 链接：https://pan.baidu.com/s/1FlyvCCSjEIqZJB1F59qkzg 密码：w49r

Elasticsearch-head : 链接：https://pan.baidu.com/s/1pCf9e-WH3N9b5JFSMFPpAg 密码：1959

方案步骤（举例）：

1、新建索引，设置分片数，备份数

2、新建索引类型（举个例子）

注意：需要使用统计功能的字段类型不能设置为String

请求地址：http://localhost:9200/gj_index/tx_type/_mapping/

请求类型：put

请求参数：

{

"tx_type": {

"properties": {

"ZBY": {

"type": "double"

},

"ZBX": {

"type": "double"

},

"DZ": {

"type": "string",

"index":"not_analyzed" //ES不分析这个字段，这样只能进行精确查询

},

"IMSI": {

"type": "string"

},

"TMSI": {

"type": "string"

},

"IMEI": {

"type": "string"

},

"JLSJ": {

"type": "long" //时间戳，不能使用String，否则无法统计。这边转成了秒

},

"SBID": {

"type": "string"

},

"LAC": {

"type": "string"

}

}

}}

截图如下：

3、先模拟请求，找到索引中某类型（testtype）中最大的时间字段(endtime)，如图所示：

4、新建Spoon转换、任务

获取到索引中最大的时间戳（模拟请求，获取该索引中endtime最大的那个值）

a、整体效果图：

b、设置请求参数

c、发送post请求

    d、获取当前类型中最大的时间

新建插入索引转换，将大于此时间的记录获取到，直接插入到ES中

a、整体效果图

b、表输入

    ![img_name](https://img-blog.csdn.net/20180325212824535)

    c、插入到索引

新建定时任务，定时增量抽取数据

a、每隔5秒执行一次增量更新任务

b、设置job变量 maxjlsl

c、添加转换（获取索引中最大时间）

d、取得转换任务中的最大时间，更新到 maxjlsj

e、添加转换（插入数据到ES）

点击运行，大功告成 ...

巴特西

oracle或mysql定时增量更新索引数据到Elasticsearch

利用kettle Spoon从oracle或mysql定时增量更新数据到Elasticsearch

https://blog.csdn.net/jin110502116/article/details/79690483

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