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!
| 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！这里是亿速云网站，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！
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