elasticsearch的数据同步

如何使elasticsearch与mysql数据库数据同步?网上的都是linux的,有没有window的啊?
能否详细一点。

2个回答

可以使用logstash实现自动采集
https://www.elastic.co/blog/logstash-jdbc-input-plugin

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Generating new UUID {:uuid=>"da56bc0e-c6a7-4dd2-a6fc-3118bfe46fd1", :path=>"/home/aiuap_jc/ELK6.5.3/logstash-6.5.3/data/my_index_company_order_report_data/uuid"} [2020-03-11T20:46:30,547][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] You are using a deprecated config setting "document_type" set in elasticsearch. Deprecated settings will continue to work, but are scheduled for removal from logstash in the future. Document types are being deprecated in Elasticsearch 6.0, and removed entirely in 7.0. You should avoid this feature If you have any questions about this, please visit the #logstash channel on freenode irc. {:name=>"document_type", :plugin=><LogStash::Outputs::ElasticSearch action=>"index", index=>"my_index_company_order_report", id=>"116914b44c341514850d4765364e8c26d59056377e90ff8c080aa5b0960c6cea", document_id=>"%{id}", hosts=>[//10.236.6.52:9200], document_type=>"company_order_doc", enable_metric=>true, codec=><LogStash::Codecs::Plain id=>"plain_552f8ab0-92d5-43fd-8fb6-534dea21eaaa", enable_metric=>true, charset=>"UTF-8">, workers=>1, manage_template=>true, template_name=>"logstash", template_overwrite=>false, doc_as_upsert=>false, script_type=>"inline", script_lang=>"painless", script_var_name=>"event", scripted_upsert=>false, retry_initial_interval=>2, retry_max_interval=>64, retry_on_conflict=>1, ssl_certificate_verification=>true, sniffing=>false, sniffing_delay=>5, timeout=>60, pool_max=>1000, pool_max_per_route=>100, resurrect_delay=>5, validate_after_inactivity=>10000, http_compression=>false>} [2020-03-11T20:46:30,604][INFO ][logstash.pipeline ] Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>16, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50} [2020-03-11T20:46:31,104][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[http://10.236.6.52:9200/]}} [2020-03-11T20:46:31,318][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Restored connection to ES instance {:url=>"http://10.236.6.52:9200/"} [2020-03-11T20:46:31,381][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] ES Output version determined {:es_version=>6} [2020-03-11T20:46:31,385][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Detected a 6.x and above cluster: the `type` event field won't be used to determine the document _type {:es_version=>6} [2020-03-11T20:46:31,414][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] New Elasticsearch output {:class=>"LogStash::Outputs::ElasticSearch", :hosts=>["//10.236.6.52:9200"]} [2020-03-11T20:46:31,434][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Using mapping template from {:path=>nil} [2020-03-11T20:46:31,464][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Attempting to install template {:manage_template=>{"template"=>"logstash-*", "version"=>60001, "settings"=>{"index.refresh_interval"=>"5s"}, "mappings"=>{"_default_"=>{"dynamic_templates"=>[{"message_field"=>{"path_match"=>"message", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false}}}, {"string_fields"=>{"match"=>"*", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{"type"=>"text", "norms"=>false, "fields"=>{"keyword"=>{"type"=>"keyword", "ignore_above"=>256}}}}}], "properties"=>{"@timestamp"=>{"type"=>"date"}, "@version"=>{"type"=>"keyword"}, "geoip"=>{"dynamic"=>true, "properties"=>{"ip"=>{"type"=>"ip"}, "location"=>{"type"=>"geo_point"}, "latitude"=>{"type"=>"half_float"}, "longitude"=>{"type"=>"half_float"}}}}}}}} [2020-03-11T20:46:31,704][INFO ][logstash.pipeline ] Pipeline started successfully {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0xd856ba9 run>"} [2020-03-11T20:46:31,754][INFO ][logstash.agent ] Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]} [2020-03-11T20:46:32,045][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600} [2020-03-11T20:46:33,034][INFO ][logstash.inputs.jdbc ] (0.010293s) SELECT order_main.order_no AS orderNo, order_main.com_sub_code AS comSubCode FROM order_main [2020-03-11T20:46:34,427][INFO ][logstash.pipeline ] Pipeline has terminated {:pipeline_id=>"main", :thread=>"#<Thread:0xd856ba9 run>"} ``` 控制台也没有报错,但是查询es只有一条数据 ``` C:\Users\xiaolei>curl -X GET "http://10.236.6.52:9200/_sql" -H "Content-Type: application/json" -d "select * from my_ind ex_company_order_report" {"took":2,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"skipped":0,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":1. 0,"hits":[{"_index":"my_index_company_order_report","_type":"company_order_doc","_id":"%{id}","_score":1.0,"_source":{"c omSubCode":"sxmall_2019","orderNo":"4027","@timestamp":"2020-03-11T12:46:33.153Z","@version":"1"}}]}} ``` 实际数据库是有多行数据的,求大神帮忙看看,在线等,给跪了

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【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

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Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

Java面试题大全(2020版)

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定量遥感中文版 梁顺林著 范闻捷译

这是梁顺林的定量遥感的中文版,由范闻捷等翻译的,是电子版PDF,解决了大家看英文费时费事的问题,希望大家下载看看,一定会有帮助的

GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例

张丰,杜震洪,刘仁义编著.GIS程序设计教程 基于ArcGIS Engine的C#开发实例.浙江大学出版社,2012.05

人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战)

系列课程主要分为3大阶段:(1)首先掌握计算机视觉必备算法原理,结合Opencv进行学习与练手,通过实际视项目进行案例应用展示。(2)进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战,掌握深度学习中必备算法原理与网络模型架构。(3)结合经典深度学习框架与实战项目进行实战,基于真实数据集展开业务分析与建模实战。整体风格通俗易懂,项目驱动学习与就业面试。 建议同学们按照下列顺序来进行学习:1.Python入门视频课程 2.Opencv计算机视觉实战(Python版) 3.深度学习框架-PyTorch实战/人工智能框架实战精讲:Keras项目 4.Python-深度学习-物体检测实战 5.后续实战课程按照自己喜好选择就可以

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

面试了一个 31 岁程序员,让我有所触动,30岁以上的程序员该何去何从?

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用verilog HDL语言编写的秒表

在秒表设计中,分模块书写。用在七段数码管上显示。输入频率是1KHZ.可以显示百分秒,秒,分。如要显示小时,只需修改leds里的代码和主模块代码。改程序以通过硬件电路验证。完全正确。

[透视java——反编译、修补和逆向工程技术]源代码

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