从零开始实施推荐系统的落地部署——21.推荐系统案例（十一）使用logstash做数据同步

导入数据到mysql

从https://github.com/Kidand/dianping-project下载ddl.sql和dml.sql目录/opt/datas，因为mysql是docker的形式安装，要把SQL格式的文档拷贝到mysql的/opt/目录里。

docker cp /opt/datas/ddl.sql zabbix-mysql:/opt/

docker cp /opt/datas/dml.sql zabbix-mysql:/opt/

如图所示在mas5的主机里。

使用命令进入mysql的docker系统里：docker exec -it zabbix-mysql /bin/bash

在登录MySql数据库里，建立数据库dianpingdb。使用source /opt/ddl.sql建表。在进入dianpingdb，使用source /opt/dml.sql导入数据到表中。

2. 使用logstash做数据同步

到官方https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-7-6-2下载相对应的logstash包，下载到/opt/elk/并进到其目录里。解压tar -zvxf logstash-7.6.2.tar.gz。进到logstash-7.6.2/bin的目录里建立mysql目录，把mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar拷贝到mysql文件夹里。

编辑jdbc.sql和last_value_meta，这两个文件的主要作用是判断是否要做数据更新。

jdbc.conf这个配置文件比较重要。配置如下：

input {

jdbc {

#设置timezone

jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"

# mysql 数据库链接,dianpingdb为数据库名

jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://mas5.wuyi.com:3306/dianpingdb"

# 用户名和密码

jdbc_user => "root"

jdbc_password => "123456"

# 驱动 注意：如果不要下面这行代码，那就要把mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar放到/opt/elk/logstash-7.6.2/logstash-core/lib/jars目录里即可。

jdbc_driver_library => "/opt/elk/logstash-7.6.2/bin/mysql/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar"

# 驱动类名

jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"

jdbc_paging_enabled => "true"

jdbc_page_size => "50000"

codec => plain{ charset => "UTF-8"}

last_run_metadata_path => "/opt/elk/logstash-7.6.2/bin/mysql/last_value_meta"

# 执行的sql 文件路径+名称;

statement_filepath => "/opt/elk/logstash-7.6.2/bin/mysql/jdbc.sql"

# 设置监听间隔  各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新

schedule => "* * * * *"

}

}

output {

elasticsearch {

# ES的IP地址及端口

hosts => ["mas2.wuyi.com:9200"]

# 索引名称

index => "shop"

# document_type => "_doc"

# 自增ID 需要关联的数据库中有有一个id字段，对应索引的id号

document_id => "%{id}"

codec => plain{ charset => "UTF-8"}

}

stdout {

# JSON格式输出

codec => json_lines

}

}

配置完成后，使用浏览器打开http://mas2.wuyi.com:5601/app/kibana#/dev_tools/console

建立shop索引，代码如下：

PUT shop

{

"settings" : {

"number_of_shards" : 1,

"number_of_replicas" : 1},

"mappings": {

"properties": {

"id":{

"type":"integer"},

"name":{

"type":"text",

"analyzer": "ik_max_word",

"search_analyzer":"ik_smart"},

"tags":{

"type":"text",

"analyzer": "whitespace",

"fielddata":true},

"location":{

"type":"geo_point"},

"remark_score":{

"type":"double"},

"price_per_man":{

"type":"integer"},

"category_id":{

"type":"integer"},

"category_name":{

"type":"keyword"},

"seller_id":{

"type":"integer"},

"seller_remark_score":{

"type":"double"},

"seller_disabled_flag":{

"type":"integer"}

}

}

}

运行后，获取的结果和右图所示一样，说明创建shop索引成功。

使用命令执行./logstash -f mysql/jdbc.conf

虽然执行成功，但是中文出现乱码。即使在jdbc.conf添加input和output都添加codec => plain{ charset => "UTF-8"}还是出现乱码。如图所示：

在http://mas2.wuyi.com:5601/app/kibana#/dev_tools/console使用GET /shop/_search查询全表，还是乱码。

经多次排查，有可能是之前mysql的编码没弄好出现的问题，进入docker版的mysql，使用show variables like 'character%';查出character_set_client的值为latin1，使用set names utf8;命令把character的值都变为utf8，但是重启docker生效后，character的值有变回到latin1。

因为这个mysql配置的数据库太多了，有hue,hive, zabbix。暂时不想弄这个mysql。明天再重新配置一个mysql再做测试。

这次排查乱码的原因，一直以为是logstash的问题，浪费了很多时间，同时也发现了我对logstash还不熟悉，要多花点时间去学习logstash。

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