本篇内容主要讲解“Elasticsearch跨集群数据迁移怎么实现”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Elasticsearch跨集群数据迁移怎么实现”吧!
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方案 | elasticsearch-dump | reindex | snapshot | logstash |
---|---|---|---|---|
基本原理 | 逻辑备份,类似MySQLdump将数据一条一条导出后再执行导入 | reindex 是 Elasticsearch 提供的一个 API 接口,可以把数据从一个集群迁移到另外一个集群 | 从源集群通过Snapshot API 创建数据快照,然后在目标集群中进行恢复 | 从一个集群中读取数据然后写入到另一个集群 |
网络要求 | 集群间互导需要网络互通,先导出文件再通过文件导入集群则不需要网络互通 | 网络需要互通 | 无网络互通要求 | 网络需要互通 |
迁移速度 | 慢 | 快 | 快 | 一般 |
适合场景 | 适用于数据量小的场景 | 适用于数据量大,在线迁移数据的场景 | 适用于数据量大,接受离线数据迁移的场景 | 适用于数据量一般,近实时数据传输 |
配置复杂度 | 中等 | 简单 | 复杂 | 中等 |
创建 mapping:
PUT dumpindex { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" } } } }
插入数据:
POST _bulk {"index":{"_index":"dumpindex"}} {"name":"tom","age":18} {"index":{"_index":"dumpindex"}} {"name":"jack","age":19} {"index":{"_index":"dumpindex"}} {"name":"bob","age":20}
elasticsearch-dump是一款开源的ES数据迁移工具, github地址: https://github.com/taskrabbit/elasticsearch-dump
elasticsearch-dump使用node.js开发,可使用npm包管理工具直接安装:
npm install elasticdump -g
也可以之间通过启动制作好的 elasticsearch-dump docker 容器来运行,需要通过 -v
参数挂载宿主机的目录到容器中
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ 加上命令
例如:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=/tmp/dumpindex.json \ #这里input的文件是容器中的文件路径,宿主机上对应的就是/root/elasticsearch-dump/dumpindex.json文件 --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --type=data
通过以下命令将 Elasticsearch 中的数据导出到 dumpindex_data.json 文件中。
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output=/tmp/dumpindex_data.json \ --type=data
查看文件内容,包含了索引的数据信息:
[root@elastic1]# cat /root/elasticsearch-dump/dumpindex_data.json {"_index":"dumpindex","_type":"_doc","_id":"q28kPngB8Nd5nYNvOgHd","_score":1,"_source":{"name":"tom","age":18}} {"_index":"dumpindex","_type":"_doc","_id":"rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd","_score":1,"_source":{"name":"jack","age":19}} {"_index":"dumpindex","_type":"_doc","_id":"rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd","_score":1,"_source":{"name":"bob","age":20}}
另外还需要导出索引的 mapping,如果直接将前面的数据到新的 Elasticsearch 集群,新集群会根据数据自动生成 mapping,有可能和源集群的 mapping 不一致:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output=/tmp/dumpindex_mapping.json \ --type=mapping
查看导出的 mapping 文件内容:
[root@elastic1 ~]# cat /root/elasticsearch-dump/dumpindex_mapping.json {"dumpindex":{"mappings":{"properties":{"age":{"type":"integer"},"name":{"type":"text"}}}}}
首先导入 mapping 信息:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=/tmp/dumpindex_mapping.json \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --type=mapping
然后导入数据:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=/tmp/dumpindex_data.json \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --type=data
查看新集群上该索引的mapping信息,和源集群的一致:
GET dumpindex/_mapping #输出结果 { "dumpindex" : { "mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "integer" }, "name" : { "type" : "text" } } } } }
查看新集群的数据,也和源集群的一致:
GET dumpindex/_search #输出结果 { "took" : 3, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 3, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "bob", "age" : 20 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "jack", "age" : 19 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "q28kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "tom", "age" : 18 } } ] } }
打开 Kibana 界面,创建 Index Pattern,然后在 Discover 中就可以看到该索引。
然后创建一个 Save Search 任务:
创建完任务后,选择生成 CSV 文件:
可以在 Reports 中下载生成的 CSV 文件:
查看导出的 CSV 文件:
❯ cat dumpindex.csv "_id","_index","_score","_type",age,name q28kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,0,"_doc",18,tom rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,0,"_doc",19,jack rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,0,"_doc",20,bob
通过 elasticsearch-dump 命令导出成 CSV 文件:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output="csv:///tmp/dumpindex.csv"
查看导出的 CSV 文件:
[root@elastic1 ~]# cat /root/elasticsearch-dump/dumpindex.csv name,age,@id,@index,@type tom,18,q28kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,_doc jack,19,rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,_doc bob,20,rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd,dumpindex,_doc
这里需要注意的是,通过 elasticsearch-dump 命令导出的 CSV 文件可以直接用该命令导入 Elasticsearch。但是通过 Kibana 导出的 CSV 文件需要先将第一行(表头)的 "_id","_index","_score","_type" 修改成自定义的其他字段(elasticsearch-dump 是改成了@开头)才可以进行导入(因为这些字段是 Elasticsearch 内置的字段)。
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ --input "csv:///tmp/dumpindex.csv" \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --csvSkipRows 1 #第一行(表头)不作为数据导入
查看导入后的数据,可以看到之前的 _id 等字段,其实变成了 @id,索引真正的 _id 是改变了的。因此不推荐使用通过 CSV 的方式导入导出数据。
GET dumpindex/_search #输出结果 { "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "W9OmPngBcQzbxUdL_4fB", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "bob", "age" : "20", "@id" : "rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "@index" : "dumpindex", "@type" : "_doc" } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "XNOmPngBcQzbxUdL_4fB", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "jack", "age" : "19", "@id" : "rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "@index" : "dumpindex", "@type" : "_doc" } } ] } }
前面将 Elasticsearch 集群中的数据导出文件,然后再通过文件将数据导入新的 Elasticsearch 集群的做法适合两个集群间网络不通的情况。如果两个集群的网络相通,可以通过下面更简便的方式直接在两个集群间互导数据:
先导出mapping到新集群
docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --type=mapping
然后导出数据到新集群:
docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --type=data
可以通过查询语句过滤要迁移的数据:
docker run --rm -ti elasticdump/elasticsearch-dump \ --input=http://192.168.1.171:9200/dumpindex \ --output=http://192.168.1.67:9200/dumpindex \ --searchBody="{\"query\":{\"match\":{\"name\": \"tom\"}}}"
查看新集群的数据:
GET dumpindex/_search #输出结果 { "took" : 2, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 1, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "q28kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "tom", "age" : 18 } } ] } }
multielasticdump 在 elasticdump 的基础上做了一层封装,可以同时 fork 出多个子线程(默认情况下是主机的 CPU 数量)并行对多个索引进行操作。
--input
必须是URL,--output
必须是文件名,也就是说只能将数据从 Elasticsearch 导出到文件中。导出的文件默认包含索引的 data,mapping,setting,template。
正则表达式匹配并导出 Elasticsearch 中 dumpindex.*
的索引:
docker run --rm -ti -v /root/elasticsearch-dump:/tmp elasticdump/elasticsearch-dump \ multielasticdump \ --direction=dump \ --match='dumpindex.*' \ #支持通过正则表达式匹配索引 --input=http://192.168.1.171:9200 \ --output=/tmp
查看导出的文件:
[root@elastic1 ~]# ll elasticsearch-dump/total 32 -rw-r--r--. 1 root root 343 Mar 17 13:35 dumpindex2.json -rw-r--r--. 1 root root 149 Mar 17 13:35 dumpindex2.mapping.json -rw-r--r--. 1 root root 187 Mar 17 13:35 dumpindex2.settings.json -rw-r--r--. 1 root root 1581 Mar 17 13:35 dumpindex2.template.json -rw-r--r--. 1 root root 337 Mar 17 13:35 dumpindex.json -rw-r--r--. 1 root root 92 Mar 17 13:35 dumpindex.mapping.json -rw-r--r--. 1 root root 186 Mar 17 13:35 dumpindex.settings.json -rw-r--r--. 1 root root 1581 Mar 17 13:35 dumpindex.template.json
可以通过 elasticdump 将文件数据导入 Elasticsearch 中。
如果 Elasticsearch 需要认证用户名密码,可以通过如下方式指定:
--input=http://username:password@192.168.1.171:9200/my_index
首先需要在目标 Elasticsearch 集群中配置白名单,编辑 elasticsearch.yml 文件,然后重新启动集群:
reindex.remote.whitelist: 192.168.1.171:9200
在目标集群上执行 reindex 命令:
POST _reindex { "source": { "remote": { "host": "http://192.168.1.171:9200" #如果需要用户认证 #"username": "user", #"password": "pass", }, "index": "kibana_sample_data_flights" # 也支持通过查询语句过滤 }, "dest": { "index": "kibana_sample_data_flights" } }
筛选出 reindex 任务:
GET _tasks?actions=*reindex
查询具体 reindex 任务的执行情况:
GET _tasks/pMrJwVGSQcSgeTZdh71QRw:1413
Snapshot API 是 Elasticsearch 用于对数据进行备份和恢复的一组 API 接口,可以通过 Snapshot API 进行跨集群的数据迁移,原理就是从源 Elasticsearch 集群创建数据快照,然后在目标 Elasticsearch 集群中进行恢复。
创建快照前先要注册 Repository , 一个 Repository 可以包含多份快照文件, Repository 主要有以下几种类型:
fs: 共享文件系统,将快照文件存放于文件系统中 url: 指定文件系统的URL路径,支持协议:http,https,ftp,file,jar s3: AWS S3对象存储,快照存放于S3中,以插件形式支持 hdfs: 快照存放于hdfs中,以插件形式支持 azure: 快照存放于azure对象存储中,以插件形式支持 gcs: 快照存放于google cloud对象存储中,以插件形式支持
我们这里选择共享文件系统的方式作为 Repository,首先部署一台 NFS 服务器,用于文件共享。
安装 NFS:
yum install -y nfs-utils systemctlenable nfs.service --now
创建相关目录:
mkdir /home/elasticsearch/snapshot chmod 777 /home/elasticsearch/snapshot
编辑 NFS 配置文件 /etc/exports:
# rw 读写权限,sync 同步写入硬盘 /home/elasticsearch/snapshot 192.168.1.0/24(rw,sync)
修改完成后重新 NFS 服务:
systemctl restart nfs
编辑 /etc/fstab文件,添加如下内容:
192.168.1.65:/home/elasticsearch/snapshot /home/elasticsearch/snapshot/ nfs defaults 0 0
编辑完成后执行 mount 命令挂载:
[root@elastic1 ~]# mount -a # 查看挂载点 [root@elastic1 ~]# df -hT Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on ... 192.168.1.65:/home/elasticsearch/snapshot nfs 142G 39M 142G 1% /home/elasticsearch/snapshot
编辑 elasticsearch.yml 文件,添加如下内容:
path.repo: ["/home/elasticsearch/snapshot"]
添加完成后重启 Elasticsearch,然后通过如下命令可以验证是否添加 repo 目录成功:
GET _cluster/settings?include_defaults&filter_path=*.path.repo # 输出结果 { "defaults" : { "path" : { "repo" : [ "/home/elasticsearch/snapshot" ] } } }
注册一个名为 dumpindex 的 Repository:
PUT /_snapshot/my_fs_backup { "type": "fs", "settings": { "location": "/home/elasticsearch/snapshot/dumpindex", #可以就写dumpindex,相对路径 "compress": true } }
查看 RRepository 在各个节点上的注册情况:
POST _snapshot/my_fs_backup/_verify #输出结果 { "nodes" : { "MjS0guiLSMq3Oouh008uSg" : { "name" : "elastic3" }, "V-UXoQMkQYWi5RvkjcO_yw" : { "name" : "elastic2" }, "9NPH3gJoQAWfgEovS8ww4w" : { "name" : "elastic4" }, "gdUSuXuhQ7GvPogi0RqvDw" : { "name" : "elastic1" } } }
indices
:做快照的索引。
wait_for_completion=true
:是否等待完成快照后再响应,如果为true会等快照完成后才响应。(默认为false,不等快照完成立即响应)
ignore_unavailable
: 设置为true时,当创建快照时忽略不存在的索引。
include_global_state
: 设置为false时,当某个索引所有的主分片不是全部的都可用时,可以完成快照。
通过如下命令指定对 dumpindex 索引做快照:
PUT _snapshot/my_fs_backup/snapshot_1?wait_for_completion=true { "indices": "dumpindex", "ignore_unavailable": true, "include_global_state": false } # 输出结果 { "snapshot" : { "snapshot" : "snapshot_1", "uuid" : "cTvmz15pQzedDE-fHbzsCQ", "version_id" : 7110199, "version" : "7.11.1", "indices" : [ "dumpindex" ], "data_streams" : [ ], "include_global_state" : false, "state" : "SUCCESS", "start_time" : "2021-03-17T14:33:20.866Z", "start_time_in_millis" : 1615991600866, "end_time" : "2021-03-17T14:33:21.067Z", "end_time_in_millis" : 1615991601067, "duration_in_millis" : 201, "failures" : [ ], "shards" : { "total" : 1, "failed" : 0, "successful" : 1 } } }
在前面注册 Repository 的目录下可以看到生成了相关的快照文件:
[elasticsearch@elastic1 ~]$ ll /home/elasticsearch/snapshot/dumpindex/ total 16 -rw-rw-r--. 1 elasticsearch elasticsearch 439 Mar 17 22:18 index-0 -rw-rw-r--. 1 elasticsearch elasticsearch 8 Mar 17 22:18 index.latest drwxrwxr-x. 3 elasticsearch elasticsearch 36 Mar 17 22:18 indices -rw-rw-r--. 1 elasticsearch elasticsearch 193 Mar 17 22:18 meta-cTvmz15pQzedDE-fHbzsCQ.dat -rw-rw-r--. 1 elasticsearch elasticsearch 252 Mar 17 22:18 snap-cTvmz15pQzedDE-fHbzsCQ.dat
和在源集群注册的方式一样,修改 elasicsearch.yml 配置文件,并且通过下面命令注册 Repository:
PUT _snapshot/my_fs_backup { "type": "fs", "settings": { "location": "/home/elasticsearch/snapshot/dumpindex", "compress": true } }
将源集群生成的快照文件拷贝到目标集群的 Repository 目录下:
[elasticsearch@elastic1 ~]$ scp -r /home/elasticsearch/snapshot/dumpindex/* elasticsearch@192.168.1.67:/home/elasticsearch/snapshot/dumpindex/
在目标集群上查看快照信息:
GET _snapshot/my_fs_backup/snapshot_1 # 输出结果 { "snapshots" : [ { "snapshot" : "snapshot_1", "uuid" : "cTvmz15pQzedDE-fHbzsCQ", "version_id" : 7110199, "version" : "7.11.1", "indices" : [ "dumpindex" ], "data_streams" : [ ], "include_global_state" : false, "state" : "SUCCESS", "start_time" : "2021-03-17T14:33:20.866Z", "start_time_in_millis" : 1615991600866, "end_time" : "2021-03-17T14:33:21.067Z", "end_time_in_millis" : 1615991601067, "duration_in_millis" : 201, "failures" : [ ], "shards" : { "total" : 1, "failed" : 0, "successful" : 1 } } ] }
将快照导入目标集群的 dumpindex 索引中:
POST _snapshot/my_fs_backup/snapshot_1/_restore { "indices": "dumpindex" }
查看索引数据,可以看到和源集群的一致:
{ "took" : 3, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 3, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "q28kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "tom", "age" : 18 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "rG8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "jack", "age" : 19 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "rW8kPngB8Nd5nYNvOgHd", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "bob", "age" : 20 } } ] } }
Logstash支持从一个 Elasticsearch 集群中读取数据然后写入到另一个 Elasticsearch 集群:
编辑 conf/logstash.conf文件:
input { elasticsearch { hosts => ["http://192.168.1.171:9200"] index => "dumpindex" #如果需要用户认证 #user => "username" #password => "password" } } output { elasticsearch { hosts => ["http://192.168.1.67:9200"] index => "dumpindex" } }
启动 Logstash:
[elasticsearch@es1 logstash-7.11.1]$ bin/logstash -f config/logstash.conf
在目标集群上查看 dumpindex 索引数据,可以看到和源集群一致:
GET dumpindex/_search # 输出结果 { "took" : 3, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 3, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "jrfpQHgBERNPF_kwE-Jk", "_score" : 1.0, "_source" : { "@version" : "1", "name" : "tom", "@timestamp" : "2021-03-17T15:58:39.423Z", "age" : 18 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "j7fpQHgBERNPF_kwE-Jk", "_score" : 1.0, "_source" : { "@version" : "1", "name" : "jack", "@timestamp" : "2021-03-17T15:58:39.440Z", "age" : 19 } }, { "_index" : "dumpindex", "_type" : "_doc", "_id" : "kLfpQHgBERNPF_kwE-Jk", "_score" : 1.0, "_source" : { "@version" : "1", "name" : "bob", "@timestamp" : "2021-03-17T15:58:39.440Z", "age" : 20 } } ] } }
到此,相信大家对“Elasticsearch跨集群数据迁移怎么实现”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
文章名称:Elasticsearch跨集群数据迁移怎么实现
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