使用阿里巴巴同步工具DataX实现Mysql与ElasticSearch（ES）数据同步

一、Linux环境要求
二、准备工作
2.1 Linux安装jdk
2.2 linux安装python
2.3 下载DataX：
三、DataX压缩包导入，解压缩
四、编写同步Job
五、执行Job
六、定时更新
6.1 创建定时任务
6.2 提交定时任务
6.3 查看定时任务
七、增量更新思路
一、Linux环境要求
jdk1.8及以上
python2

2.3 下载DataX：

三、DataX压缩包导入，解压缩

四、编写同步Job
在datax/job下，json格式，具体内容及主要配置含义如下

mysqlreader为读取mysql数据部分，配置mysql相关信息
username,password为数据库账号密码
querySql：需要查询数据的sql，也可通过colums指定需要查找的字段（querySql优先级高）
elasticsearchwriter部分为数据写入ES部分，配置ES相关信息，
endpoint为ES地址，index为索引，columns为需要写入列的信息，其余配置选填

修改 vim /opt/software/datax/job/job.json

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            },
            "errorLimit": {
                "percentage": 0
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "homestead",
                        "password": "secret",
                        "connection": [{
                            "querySql": ["select id,sku,write_date from good"],
                            "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://192.168.33.10:3306/ichub2?useSSL=false"]
                        }]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "elasticsearchwriter",
                    "parameter": {
                        "endpoint":"http://192.168.33.10:9200",
                        "accessId":"",
                        "accessKey":"",
                        "index": "good-sku",
                        "cleanup": false,
                        "discovery":false,
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "id"
                            },
                            {
                                "name": "sku",
                                "type": "text"
                            },
                            {
                                "name": "write_date",
                                "type": "text"
                            }

                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

五、执行Job

配置好之后执行命令：

python /htdocs/javaproject/datax/bin/datax.py /htdocs/javaproject/datax/job/job.json

意换成自己的datax路径

正常情况下输出一大堆之后会是这样：

可以看到完全同步成功：

实际上这种全量同步我们完全可以放在springboot 的微服务里面去做同步：