基于Canal的mysql数据库同步ElasticSearch⽅案实现环境搭
建
基于Canal的mysql数据库同步ElasticSearch⽅案实现环境搭建
⼀、引⽂
在互联⽹业务系统中，由于数据量级⼤，涉及B端商家&C端客户等原因，很多情况下需要针对⽣产数据库进⾏数据异构，如果通过程序等⽅式进⾏开发，开发量⼤且业务耦合度较⾼。基于阿⾥开源的Canal开源框架，可以实现mysql数据秒级甚⾄毫秒级的同步和灵活配置化异构数据，其中canal-adapter模块已经实现了es、hbase、rdb等⽬标源的适配。本⽂主要介绍如何搭建mysql-->canal-->es的数据同步⽅案。
⼆、主要步骤
1、环境安装
JDK安装(1.8+版本)
mysql安装
ElasticSearch安装
这⾥重点介绍⼀下elasticSearch的安装，⾸先注意，此处选择的canal-1.1.4版本不⽀持elasticSearch-7.*.*以上版本，可以选择6.*.*版本安装，本⽂选择的是elasticSearch-6.1.3版本，后⾯选择的ik分词器，也必须和elasticSearch的版本保持⼀致，否则可能会出现不兼容的情况。
下载：
安装
zip包不需要安装，直接解压即可。
mysql下载配置
运⾏
安装elasticsearch-head的前提，需要安装node和grunt：
grunt安装：在安装完node后，直接执⾏npm install -g grunt-cli 安装grunt ，执⾏grunt -version即可查看安装的grunt版本号；
elasticsearch参数配置修改：
在elasticsearch-6.1.3的config⽬录下，修改l，在最后增加以下配置，以便elasticsearch-head可以访问es服务：
#增加新参数，这样head插件可以访问es
node.master: true
node.data: true
可以⾃⾏调整node和cluster等配置：
cluster.name: es-63-crm
node.name: node-101
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
建⽴java⼯程，引⼊spring-data-elasticsearch相关依赖，基于ElasticsearchTemplate直接进⾏创建、更新、删除index等操作：
ik分词器安装（可选），elasticsearch默认分词器采取单个字分词，效果较差，可以集成IK分词器，需要和elasticsearch版本保持⼀致，此处我们同样选择6.1.3版本，直接选择zip包，下载后解压⾄elasticsearch-6.1.3\plugins\ik⽬录下(ik⽂件夹需要⾃⾏创建)。关于分词器的配置优化，此处不做展开讨论，可以⾃⼰通过elasticsearch-6.1.3\plugins\ik\congfig⽬录下的l配置⽂件进⾏调整。
重新启动elasticsearch，即可看到如下效果，⾄此关于elasticsearch环境搭建已经结束。
canal安装
本⽂选择的canal版本为1.1.4，主要模块包括canal.deploy-1.1.4、canal.adapter-1.1.4、canal.admin-1.1.4：
canal.deploy：canal服务端功能，负责解析mysql源数据库binlog⽇志；
canal.adapter：将读取出来的数据与⽬标数据存储源进⾏匹配，⽬前⽀持elasticsearch、hbase、rdb等三种模式；
canal.admin：canal管理端⼯具，⽀持⾯向WebUI的canal管理能⼒；
在下载过程中，由于canal-adapter包较⼤，⽹速较慢，会出现下载超时问题，可以直接将整个canal源码打包下载后倒⼊IDE，⾃⾏编译成包。（利⽤maven打包，需要注意将默认的maven仓库地址修改为你⾃⼰所在公司的私服仓库，否则可能会出现遇到报错。）
canal参数配置
canal-deploy配置
参数主要配置在conf⽬录下的canal.properties和canal_local.properties（window下以local配置为准）

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