canal如何同步mysql数据到es

Canal 是一个用于实时同步 MySQL 数据到其他系统的工具，例如 Elasticsearch (ES)。以下是使用 Canal 将 MySQL 数据同步到 ES 的基本步骤：

1. 安装和配置 MySQL

确保你已经安装并配置了 MySQL 服务器。

2. 安装和配置 Elasticsearch

确保你已经安装并配置了 Elasticsearch 服务器。

3. 安装和配置 Kibana（可选）

Kibana 是一个用于与 Elasticsearch 交互的 Web 界面。虽然这不是必需的，但它对于查看和管理 ES 中的数据非常有用。

4. 安装和配置 Canal

a. 下载并解压缩 Canal。

b. 修改 conf/canal.properties 文件，设置 canal.ip 和 canal.port 为你的服务器 IP 和端口。

c. 修改 conf/example/instance.properties 文件，设置以下参数：

canal.instance.master.address=<your_mysql_host>:<your_mysql_port>
canal.instance.dbUsername=<your_mysql_username>
canal.instance.dbPassword=<your_mysql_password>
canal.instance.connectionCharset=UTF-8
canal.instance.tsdb.enable=true

5. 创建和配置数据同步客户端

a. 创建一个新的 Java 项目，并添加以下依赖项：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.otter/canal.client --><dependency>
   <groupId>com.alibaba.otter</groupId>
   <artifactId>canal.client</artifactId>
   <version>1.1.5</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.elasticsearch.client/elasticsearch-rest-high-level-client --><dependency>
   <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
   <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
   <version>7.10.2</version>
</dependency>

b. 创建一个类，实现 com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector 接口，并在其中实现数据同步逻辑。以下是一个简单的示例：

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

public class MySqlToElasticsearchSync {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个连接器
        String canalHost = "localhost";
        int canalPort = 11111;
        String destination = "example";
        String username = "";
        String password = "";
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(canalHost, canalPort), destination, username, password);

        // 连接到 Elasticsearch
        RestHighLevelClient esClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        // 订阅数据库表
        connector.subscribe(".*\\..*");

        while (true) {
            // 获取数据库变更事件
            Message message = connector.get(1024);
            List<Entry> entries = message.getEntries();

            // 处理每个事件
            for (Entry entry : entries) {
                if (entry.getEntryType() == EntryType.ROWDATA) {
                    RowChange rowChange = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
                    EventType eventType = rowChange.getEventType();

                    // 根据事件类型进行相应的操作
                    switch (eventType) {
                        case INSERT:
                        case UPDATE:
                            // 将数据同步到 Elasticsearch
                            BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest();
                            for (RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                                Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
                                for (Column column : rowData.getAfterColumnsList()) {
                                    dataMap.put(column.getName(), column.getValue());
                                }
                                IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("your_index_name").source(dataMap);
                                bulkRequest.add(indexRequest);
                            }
                            esClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
                            break;
                        case DELETE:
                            // 从 Elasticsearch 中删除数据
                            // ...
                            break;
                        default:
                            break;
                    }
                }
            }

            // 确认已处理的事件
            connector.ack(message.getId());
        }
    }
}

6. 运行程序

运行上面的 Java 程序，它将开始监听 MySQL 数据库的变更事件，并将数据同步到 Elasticsearch。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。例如，你可能需要处理更复杂的数据结构、关联关系或者特定的业务逻辑。