1: 首先要有一个 jdk的环境    首先配置   JAVA_HOME ::

2:使用dockere拉取es镜像 (会有一个三百多的mb)

(1):docker pull elasticsearch:7.7.0 (版本都可以但是要和下面两个版本一致)

(2):在浏览器访问http://localhost:9200  出现以下情况即为成功

3:下载kibana 版本要和es一致 这是一个可视化工具

https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.2-windows-x86_64.zip
 
运行bin目录下的kibana.bat，启动Kibana的用户界面,访问 http://localhost:5601 

4:下载logstash

访问链接,找版本::https://mirrors.huaweicloud.com/logstash/?C=N&O=D

     下载后进入logstash中的bin文件中运行   logstash -e "input { stdin { } } output { stdout {} }"

5:安装logstash-input-jdbc插件  将数据库数据同步到logstash日志中:

cmd  bin目录   

logstash-plugin install logstash-input-jdbc
 
出来以下就说明安装成功
Validating logstash-input-jdbc
Installing logstash-input-jdbc
Installation successful

6:在bin目录同级下新建mysql文件夹

在jdbc中 配置:

input {
  stdin {
  }
  jdbc {
  # mysql jdbc connection string to our backup databse  后面的test对应mysql中的test数据库
  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/p11_tubatu_pingtai?useUnicode=true&characterEncoding=UTF8&serverTimezone=UTC&useSSL=false"   # 可修改
  # the user we wish to excute our statement as
  jdbc_user => "root"  # 自己的用户名
  jdbc_password => "123" # 自己的密码
  # the path to our downloaded jdbc driver
  jdbc_driver_library => "F:/es/logstash-7.7.0/mysql/mysql-connector-java-8.0.20/mysql- connector-java-8.0.20.jar"   # 自己的jar数据库程序
  # the name of the driver class for mysql
  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
  jdbc_paging_enabled => "true"
  jdbc_page_size => "500"
#以下对应着要执行的sql的绝对路径。
        statement => "SELECT * FROM `article` "  # 加入的sql语句  也可以文件加入
 #  statement_filepath => "F:/es/logstash-7.7.0/mysql/all_mysql.sql"
#定时字段 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（测试结果，不同的话请留言指出）
# 两秒执行一次
          schedule => "*/2 * * * * *"
#设定ES索引类型
  type => "cc_type"
  }
}
 
filter {
  json {
  source => "message"
  remove_field => ["message"]
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
#ESIP地址与端口
  hosts => "127.0.0.1:9200"
#ES索引名称（自己定义的）
  index => "cc_article"
#自增ID编号
  document_id => "%{id}"
  }
  stdout {
#以JSON格式输出
  codec => json_lines
  }

}

7:cmd进入bin    运行  logstash -f ../mysql/jdbc.conf

迁移数据表

8:应用到py文件

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch([{
    'host': 'localhost',
    'port': 9200
}])

filter_path = ['hits.hits._source.name']  # 字段1
@app1.route('/esss')
def esss():
    ss = request.args.get('ss')
    print(ss)
    mapping = {
        'query': {
            'wildcard': {
                'username.keyword': '*' + ss + '*'

            }
        }
    }

    # res_all = es.search(index='cc_article', body=mapping)
    res_all = es.search(index='cc_user', body=mapping)      #index  在jdbc文档中配置的索引
    res = []
    for i in res_all['hits']['hits']:
        res.append(i['_source'])
    print(res_all)
    return jsonify({'code': 200, 'list': res})

看自

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