在系列開篇，我提到了四種將SQL SERVER資料同步到ES中的方案，本文將採用最簡單的一種方案，即使用LastModifyTime來追蹤DB中在最近一段時間發生了變更的資料。

安裝Java

安裝部分的官方文件在這裡：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html

可以直接檢視官方文件。

我這裡使用的還是之前文章中所述的CentOS來進行安裝。

首先需要安裝Java（萬物源於Java）

輸入命令找到的OpenJDK 1.8.X版本（截止我嘗試時，在Java11上會有問題）：

yum search java | grep -i --color JDK

使用Yum進行安裝：

yum install java-1.8.0-openjdk

配置環境變數JAVA_HOME、CLASSPATH、PATH。

開啟/etc/profile檔案:

vi /etc/profile

將下面幾行程式碼貼上到該檔案的最後：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.222.b10-0.el7_6.x86_64/ 
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

儲存並關閉，然後執行下列命令讓設定立即生效。

source /etc/profile

可以輸入下面的命令檢視是否已生效：

java –-version

echo $JAVA_HOME
echo $CLASSPATH
echo $PATH

安裝LogStash

首先註冊ELK官方的GPG-KEY:

rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

然後cd /etc/yum.repos.d/資料夾下，建立一個logstash.repo檔案，並將下面一段內容貼上到該檔案中儲存：

[logstash-7.x]
name=Elastic repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

然後執行安裝命令：

sudo yum install logstash

以上步驟可能比較慢，還有另外一種辦法，就是通過下載來安裝LogStash:

官方文件在這裡：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

首先在上面的連結中下載LogStash的tar.gz包，這個過程有可能也很慢，我的解決方案是在自己機器上使用迅雷進行下載，完事兒Copy到Linux伺服器中。

下載完成後，執行解壓操作：

sudo tar -xvf logstash-7.2.0.tar.gz

解壓完成後，進入解壓後的logstash-7.2.0資料夾。

接著我們安裝Logstash-input-jdbc外掛：

bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc

下載SQL SERVER jbdc元件，這裡我們從微軟官網下載：https://docs.microsoft.com/en-us/sql/connect/jdbc/download-microsoft-jdbc-driver-for-sql-server?view=sql-server-2017 ，當然這個連結只是目前的，如果你在嘗試時這個連結失效了，那就自行百度搜索吧~

下載完成後，解壓到logstash下面的lib目錄下，這裡我自己為了方便，把微軟預設給jdbc外面包的一層語言名稱的資料夾給去掉了。

接著，我們到/config資料夾，新建一個logstash.conf檔案，內容大概如下：

下面的每一個引數含義都可以在官方文件中找到：

• input->jdbc大括號中的引數文件：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc-jdbc_fetch_size
• output->elasticsearch 大括號中的文件：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-elasticsearch.html

input {
    jdbc {
        jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-7.2.0/lib/mssql-jdbc-7.2.2/mssql-jdbc-7.2.2.jre8.jar" // 這裡請靈活應變，能找到我們上一步下載的jdbc jar包即可
        jdbc_driver_class => "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" // 這個名字是固定的
        jdbc_connection_string => "jdbc:sqlserver: //資料庫ServerIP:1433;databaseName=資料庫名;"
        jdbc_user => "資料庫賬號"
        jdbc_password => "資料庫密碼"
        schedule => "* * * * *" // Corn 表示式，請自行百度寫法
        jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
        jdbc_page_size => "500" // 每一批傳輸的數量
        record_last_run => "true" //是否儲存狀態 
        use_column_value => "true" //設定為時true，使用定義的 tracking_column值作為:sql_last_value。設定為時false，:sql_last_value反映上次執行查詢的時間。
        tracking_column => "LastModificationTime" //配合use_column_value使用
        last_run_metadata_path => "/usr/opt/logstash/config/last_id" //記錄:sql_last_value的檔案
        lowercase_column_names => "false" //將DB中的列名自動轉換為小寫
        tracking_column_type => "timestamp" //tracking_column的資料型別，只能是numberic和timestamp
        clean_run => "false" //是否應保留先前的執行狀態，其實我也不知道這個欄位幹啥用的~~
        statement => "SELECT * FROM 表 WITH(NOLOCK) WHERE LastModificationTime > :sql_last_value" //從DB中抓資料的SQL指令碼
    }
}
output {
    elasticsearch {
        index => "test"  //ES叢集的索引名稱     
        document_id => "%{Id}" //Id是表裡面的主鍵，為了拿這個主鍵在ES中生成document ID
        hosts => ["http://192.168.154.135:9200"]// ES叢集的地址
    }
}

上面的被註釋搞的亂糟糟的，給你們一個可以複製的版本吧：

input {
    jdbc {
        jdbc_driver_library => "/usr/local/logstash-7.2.0/lib/mssql-jdbc-7.2.2/mssql-jdbc-7.2.2.jre8.jar"
        jdbc_driver_class => "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
        jdbc_connection_string => "jdbc:sqlserver://SERVER_IP:1433;databaseName=DBName;"
        jdbc_user => "xxx"
        jdbc_password => "password"
        schedule => "* * * * *"
        jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"
        jdbc_page_size => "50000"
        record_last_run => "true"
        use_column_value => "true"
        tracking_column => "LastModificationTime"
        last_run_metadata_path => "/usr/local/logstash-7.2.0/config/last_id"
        lowercase_column_names => "false"
        tracking_column_type => "timestamp"
        clean_run => "false"
        statement => "SELECT * FROM xxx WITH(NOLOCK) WHERE LastModificationTime > :sql_last_value"
    }
}
output {
    elasticsearch {
        index => "item"       
        document_id => "%{Id}"
        hosts => ["http://ES叢集IP:9200"]
    }
}

Logstash 整體思路

回頭來說一下這個LogStash的整體思路吧，其實我的理解，LogStash就是一個數據搬運工，他的搬運資料，分為三個大的階段：

1. 讀取資料（input）
2. 過濾資料（filter）
3. 輸出資料(output)

對應的官方文件：https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/pipeline.html

而這每一個階段，都是通過一些外掛來實現的，比如在上述的配置檔案中，我們有：

• 讀取資料即input部分，這部分由於我們是需要從資料庫讀取資料，所以使用了一個可以執行SQL語句的jdbc-input外掛，這裡如果我們的資料來源是其他的部分，就需要使用其他的一些外掛來實現。
• 也有輸出資料部分，這部分我們是將資料寫入到ElasticSearch，所以我們使用了一個elasticsearch-output外掛。這裡也可以將資料寫入到kafka等其他的一些產品中，也是需要一些外掛即可搞定。
• 可以發現我們上面的部分沒有涉及到filter外掛，其實如果我們想對資料做一些過濾、規範化處理等，都可以使用filter外掛來進行處理，具體的還需要進一步去探索啦~

執行資料同步

剩下的部分就簡單了，切換目錄到logstash的目錄下，執行命令：

bin/logstash -f config/logstash.conf

最後執行的效果圖大概如下：

可以使用Elasticsearch-Head等外掛來檢視是否同步正常：

大概就是這樣啦，後續我這邊會繼續嘗試使用其他方式來進行資料同步，歡迎大家關