CTSDB 是一款分布式、可扩展、支持近实时数据搜索与分析的时序数据库,且兼容 Elasticsearch 常用的 API 接口。对于很多用户,想要将 MySQL 中的数据导入到 CTSDB 中,而又找不到一种较好的方法,这里给出一种简单快捷的方式,轻松将 MySQL 中的数据同步到 CTSDB。
go-mysql-elasticsearch 是一款开源的高性能的 MySQL 数据同步 Elasticsearch 的工具,其由 go 语言开发,编译及使用都非常简单。go-mysql-elasticsearch 的原理也很简单,首先使用 mysqldump 获取当前 MySQL 的数据,然后在通过此时 binlog 的 name 和 position 获取增量数据,再根据 binlog 构建 restful api 写入数据到 Elasticsearch 中。由于CTSDB 基于 Elasticsearch 开发,因此,可以完美对接 go-mysql-elasticsearch,导入 MySQL 数据。
既然读者有 MySQL 导入 CTSDB 的需求,那 MySQL 的安装就不用多说了。这里为了整个流程的完整性,就从样例数据的灌入开始,用 go 写了一个小工具,生成一些样例数据并灌入到 MySQL 中,表结构如下:
mysql> desc test_table;
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| timestamp | bigint(20) | YES | | NULL | |
| cpu_usage | float | YES | | NULL | |
| host_ip | varchar(20) | YES | | NULL | |
| region | varchar(20) | YES | | NULL | |
+-----------+-------------+------+-----+---------+----------------+
以上创建了一个名为 test_table 的表,然后向该表灌入2000条样例数据,部分数据如下所示:
mysql> select * from test_table;
+------+------------+-----------+-------------+-----------+
| id | timestamp | cpu_usage | host_ip | region|
+------+------------+-----------+-------------+-----------+
|1 | 1527676339 | 0.23 | 192.168.1.1 | beijing |
|2 | 1527676399 | 0.78 | 192.168.1.2 | shanghai |
|3 | 1527676459 | 0.2 | 192.168.1.3 | guangzhou |
|4 | 1527676519 | 0.47 | 192.168.1.4 | shanghai |
|5 | 1527676579 | 0.13 | 192.168.1.5 | beijing |
|6 | 1527676639 | 0.15 | 192.168.1.1 | beijing |
|7 | 1527676699 | 0.07 | 192.168.1.2 | shanghai |
|8 | 1527676759 | 0.17 | 192.168.1.3 | guangzhou |
|9 | 1527676819 | 0.94 | 192.168.1.4 | shanghai |
|10| 1527676879 | 0.06 | 192.168.1.5 | beijing |
至此,MySQL 端的样例数据准备完毕。
现在,我们在 CTSDB 上创建一个和 MySQL 一样的表结构,用于存储对应的数据,创建接口如下所示:
POST /_metric/test_metric
{
"time": {
"name": "timestamp", # 与MySQL表中的timestamp对应,CTSDB常用的时间域
"format": "strict_date_optional_time || epoch_second"
},
"tags": {
"region": "string",
"host_ip": "string"
},
"fields": {
"cpu_usage": "float" # fields域代表指标列,很明显cpu_usage代表需要监控cpu使用率指标
}
}
至此,CTSDB 中的表结构也准备好了,下面我们使用 go-mysql-elasticsearch 来同步数据。
由于 go-mysql-elasticsearch 是用 go 语言开发,因此首先安装 go,官方要求的版本是 1.6 以上,go 的安装非常简单,参考官方文档,下载:https://golang.org/dl/ 安装:https://golang.org/doc/install#install 然后开始安装 go-mysql-elasticsearch,整个步骤如下:
$ go get github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
$ cd $GOPATH/src/github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch
$ make
工具安装好后,需要进行一些合理地配置我们才能愉快地使用,下面将会给出一个配置范例,并给予相应地注释说明:
# 注意:go-mysql-elasticsearch的默认配置文件在go-mysql-elasticsearch/etc/river.toml
# MySQL address, user and password
# user must have replication privilege in MySQL.
my_addr = "127.0.0.1:3306"
my_user = "root"
my_pass = "123456"
my_charset = "utf8"
# Set true when elasticsearch use https
#es_https = false
# CTSDB 地址
es_addr = "9.6.174.42:13982"
# 如果使用的是带权限的CTSDB,需要设置用户名和密码
es_user = "root"
es_pass = "changeme"
# Path to store data, like master.info, if not set or empty,
# we must use this to support breakpoint resume syncing.
# TODO: support other storage, like etcd.
data_dir = "./var" # 存储的是binlog的名字及位置
# Inner http status address
stat_addr = "127.0.0.1:12800"
# pseudo server id like a slave
server_id = 1001
# mysql or mariadb
flavor = "mysql"
# mysqldump execution path
# if not set or empty, ignore mysqldump.
mysqldump = "mysqldump"
# minimal items to be inserted in one bulk
bulk_size = 512
# force flush the pending requests if we don't have enough items >= bulk_size
flush_bulk_time = "200ms"
# Ignore table without primary key
skip_no_pk_table = true # 这里需要注意,go-mysql-elasticsearch会
# MySQL data source
[[source]]
schema = "mysql_es"
# Only below tables will be synced into Elasticsearch.
# "t_[0-9]{4}" is a wildcard table format, you can use it if you have many sub tables, like table_0000 - table_1023
# I don't think it is necessary to sync all tables in a database.
tables = ["test_*"]
[[rule]]
schema = "mysql_es" # Mysql数据库名
table = "test_table" # Mysql表名
index = "test_metric" # CTSDB中metric名
type = "doc" # 文档类型
以上配置,为测试所使用的配置,如果您有更高级的需求可以参考官方文档,合理进行配置。配置 ok 后,我们来运行 go-mysql-elasticsearch,如下所示:
$ ./bin/go-mysql-elasticsearch -config=./etc/river.toml
2018/05/31 21:43:44 INFO create BinlogSyncer with config {1001 mysql 127.0.0.1 3306 root utf8 false false <nil> false false 0 0s 0s 0}
2018/05/31 21:43:44 INFO run status http server 127.0.0.1:12800
2018/05/31 21:43:44 INFO skip dump, use last binlog replication pos (mysql-bin.000002, 194296) or GTID %!s(<nil>)
2018/05/31 21:43:44 INFO begin to sync binlog from position (mysql-bin.000002, 194296)
2018/05/31 21:43:44 INFO register slave for master server 127.0.0.1:3306
2018/05/31 21:43:44 INFO start sync binlog at binlog file (mysql-bin.000002, 194296)
2018/05/31 21:43:44 INFO rotate to (mysql-bin.000002, 194296)
2018/05/31 21:43:44 INFO rotate binlog to (mysql-bin.000002, 194296)
2018/05/31 21:43:44 INFO save position (mysql-bin.000002, 194296)
这里需要注意 ,由于 go-mysql-elasticsearch 需要利用 binlog,而且 binlog 一定要变成 row-based format 格式,同时需要用到 canal 组件来同步数据(canal 模拟 mysql slave 的交互协议,伪装自己为 mysql slave,向 mysql master 发送 dump 协议),因此在 Mysql 必须配置如下参数:
# 以下参数需要配置,否则必踩坑
log_bin=mysql-bin
binlog_format = ROW
server-id=1
现在,我们来看一下 CTSDB 中是否成功导入了Mysql中的数据:
GET test_metric/_search?size=1000
{
"sort": [
{
"timestamp": {
"order": "desc"
}
}
],
"docvalue_fields": ["timestamp", "host_ip", "region", "cpu_usage"]
}
#结果:
{
"took": 8,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 3,
"successful": 3,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2000,
"max_score": null,
"hits": [
{
"_index": "test_metric@1525363200000_30",
"_type": "doc",
"_id": "2000",
"_score": null,
"fields": {
"host_ip": [
"192.168.1.5"
],
"region": [
"beijing"
],
"cpu_usage": [
0.05000000074505806
],
"timestamp": [
1527807286000
]
},
"sort": [
1527807286000
]
},
......
}
可以看到,使用 go-mysql-elasticsearch,仅需要在配置文件里面写规则,就能非常方便的将数据从 MySQL 同步给 ES。上面仅举了一些简单的例子,如果有更多的需求可以参考 go-mysql-elasticsearch的官方文档。
除了本文所介绍的工具外,这里再推荐两种工具,
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