当您的业务数据存储在MongoDB中,并且需要进行语义分析和大图展示时,可借助Elasticsearch实现全文搜索、语义分析、可视化展示等。本文介绍如何通过Monstache将MongoDB数据实时同步至Elasticsearch,并对数据进行分析及展示。
本文以解析及统计热门电影数据为例,提供的解决方案可以帮助您完成以下需求:
- 通过Monstache快速同步及订阅全量或增量数据。
- 将MongoDB数据实时同步至高版本Elasticsearch。
- 解读Monstache常用配置参数,应用于更多的业务场景。
本文以阿里云Elasticsearch和MongoDB为例,为您介绍数据同步的方法。阿里云Elasticsearch兼容开源Elasticsearch的功能,以及Security、Machine Learning、Graph、APM等商业功能,致力于数据分析、数据搜索等场景服务。支持5.5.3、6.3.2、6.7.0、6.8.0和7.4.0等版本,并提供了商业插件X-Pack服务。在开源Elasticsearch的基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。阿里云Elasticsearch为您提供1个月的免费试用活动,单击此处即可免费试用。
与开源Elasticsearch相比,阿里云Elasticsearch提供了高可用性、高可靠性、高安全性等功能特性。并且提供Elasticsearch和Kibana的全托管服务,您可以按需付费,即买即用。在此基础上,还对内核性能进行了优化,提供独立的index build服务、存储计算分离、智能运维、达摩院分词器、商业插件等功能。
方案优势
- MongoDB、Elasticsearch及Monstache服务部署在专有网络内,所有数据私网通信,高速且安全。
- Monstache基于MongoDB的oplog实现实时数据同步及订阅,支持MongoDB与高版本Elasticsearch之间的数据同步,同时支持MongoDB的变更流和聚合管道功能,并且拥有丰富的特性。
- Monstache不仅支持软删除和硬删除,还支持数据库删除和集合删除,能够确保Elasticsearch端实时与源端数据保持一致。
操作流程
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准备工作
准备同一专有网络VPC下的阿里云MongoDB、阿里云Elasticsearch和ECS实例。其中ECS实例用来安装Monstache。
注意 请准备版本兼容的Monstache工具、阿里云Elasticsearch和MongoDB实例,版本兼容性详情请参见Monstache version。
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步骤一:搭建Monstache环境
在ECS实例中安装Monstache,用来将MongoDB中的数据同步至阿里云Elasticsearch。安装前需要先配置Go环境变量。
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步骤二:配置实时同步任务
修改默认的Monstache配置文件,在配置文件中指定MongoDB和Elasticsearch的访问地址、待同步的集合、Elasticsearch的用户名和密码等参数值。配置完成后,运行Monstache服务,即可将MongoDB中的数据实时同步至阿里云Elasticsearch中。
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步骤三:验证结果
分别在MongoDB数据库中添加、更新、删除数据,验证数据是否实时同步。
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步骤四:通过Kibana分析并展示数据
在Kibana控制台中,分析数据并使用Pie图展示分析结果。
准备工作
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创建阿里云Elasticsearch实例,并开启实例的自动创建索引功能。
具体操作步骤请参见创建阿里云Elasticsearch实例和开启自动创建索引。本文使用的实例版本为通用商业版6.7.0。
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创建阿里云MongoDB实例,并准备测试数据。
具体操作步骤请参见[MongoDB快速入门](https://help.aliyun.com/document_detail/26572.html}。本文以4.2版本的副本集MongoDB实例为例,部分数据如下。
注意 MongoDB实例必须是副本集或分片集架构,不支持单节点架构。
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创建ECS实例。
具体操作步骤请参见使用向导创建实例。该ECS实例用来安装Monstache,需要与阿里云Elasticsearch实例在同一VPC下。
步骤一:搭建Monstache环境
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连接ECS实例。
具体操作步骤请参见连接ECS实例。
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安装Go,并配置环境变量。
说明 由于Monstache数据同步依赖于Go语言,因此需要先在ECS中准备Go环境。
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下载Go安装包并解压。
wget https://dl.google.com/go/go1.14.4.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.14.4.linux-amd64.tar.gz
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配置环境变量。
使用vim /etc/profile
命令打开环境变量配置文件,并将如下内容写入该文件中。其中GOPROXY
用来指定阿里云Go模块代理。
export GOROOT=/usr/local/go
export GOPATH=/home/go/
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bin
export GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/
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应用环境变量配置。
source /etc/profile
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安装Monstache。
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进入安装路径。
cd /usr/local/
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从Git库中下载安装包。
git clone https://github.com/rwynn/monstache.git
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进入 monstache 目录。
cd monstache
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切换版本。
本文以rel5版本为例。
git checkout rel5
-
安装Monstache。
go install
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查看Monstache版本。
monstache -v
执行成功后,返回如下结果。
5.5.5
步骤二:配置实时同步任务
Monstache配置使用TOML格式,默认情况下,Monstache会使用默认端口连接本地主机上的Elasticsearch和MongoDB,并追踪MongoDB oplog。在Monstache运行期间,MongoDB的任何更改都会同步到Elasticsearch中。
由于本文使用阿里云MongoDB和Elasticsearch,并且需要指定同步对象(mydb数据库中的hotmovies和col集合),因此要修改默认的Monstache配置文件。修改方式如下:
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进入Monstache安装目录,创建并编辑配置文件。
cd /usr/local/monstache/
vim config.toml
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参考以下示例,修改配置文件。
简单的配置示例如下,详细配置请参见Monstache Usage。
# connection settings
# connect to MongoDB using the following URL
mongo-url = "mongodb://root:<your_mongodb_password>@dds-bp1aadcc629******.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717"
# connect to the Elasticsearch REST API at the following node URLs
elasticsearch-urls = ["http://es-cn-mp91kzb8m00******.elasticsearch.aliyuncs.com:9200"]
# frequently required settings
# if you need to seed an index from a collection and not just listen and sync changes events
# you can copy entire collections or views from MongoDB to Elasticsearch
direct-read-namespaces = ["mydb.hotmovies","mydb.col"]
# if you want to use MongoDB change streams instead of legacy oplog tailing use change-stream-namespaces
# change streams require at least MongoDB API 3.6+
# if you have MongoDB 4+ you can listen for changes to an entire database or entire deployment
# in this case you usually don't need regexes in your config to filter collections unless you target the deployment.
# to listen to an entire db use only the database name. For a deployment use an empty string.
#change-stream-namespaces = ["mydb.col"]
# additional settings
# if you don't want to listen for changes to all collections in MongoDB but only a few
# e.g. only listen for inserts, updates, deletes, and drops from mydb.mycollection
# this setting does not initiate a copy, it is only a filter on the change event listener
#namespace-regex = '^mydb\.col$'
# compress requests to Elasticsearch
#gzip = true
# generate indexing statistics
#stats = true
# index statistics into Elasticsearch
#index-stats = true
# use the following PEM file for connections to MongoDB
#mongo-pem-file = "/path/to/mongoCert.pem"
# disable PEM validation
#mongo-validate-pem-file = false
# use the following user name for Elasticsearch basic auth
elasticsearch-user = "elastic"
# use the following password for Elasticsearch basic auth
elasticsearch-password = "<your_es_password>"
# use 4 go routines concurrently pushing documents to Elasticsearch
elasticsearch-max-conns = 4
# use the following PEM file to connections to Elasticsearch
#elasticsearch-pem-file = "/path/to/elasticCert.pem"
# validate connections to Elasticsearch
#elastic-validate-pem-file = true
# propogate dropped collections in MongoDB as index deletes in Elasticsearch
dropped-collections = true
# propogate dropped databases in MongoDB as index deletes in Elasticsearch
dropped-databases = true
# do not start processing at the beginning of the MongoDB oplog
# if you set the replay to true you may see version conflict messages
# in the log if you had synced previously. This just means that you are replaying old docs which are already
# in Elasticsearch with a newer version. Elasticsearch is preventing the old docs from overwriting new ones.
#replay = false
# resume processing from a timestamp saved in a previous run
resume = true
# do not validate that progress timestamps have been saved
#resume-write-unsafe = false
# override the name under which resume state is saved
#resume-name = "default"
# use a custom resume strategy (tokens) instead of the default strategy (timestamps)
# tokens work with MongoDB API 3.6+ while timestamps work only with MongoDB API 4.0+
resume-strategy = 0
# exclude documents whose namespace matches the following pattern
#namespace-exclude-regex = '^mydb\.ignorecollection$'
# turn on indexing of GridFS file content
#index-files = true
# turn on search result highlighting of GridFS content
#file-highlighting = true
# index GridFS files inserted into the following collections
#file-namespaces = ["users.fs.files"]
# print detailed information including request traces
verbose = true
# enable clustering mode
cluster-name = 'es-cn-mp91kzb8m00******'
# do not exit after full-sync, rather continue tailing the oplog
#exit-after-direct-reads = false
[[mapping]]
namespace = "mydb.hotmovies"
index = "hotmovies"
type = "movies"
[[mapping]]
namespace = "mydb.col"
index = "mydbcol"
type = "collection"
参数 | 说明 |
---|
mongo-url | MongoDB实例的主节点访问地址。可在实例的基本信息页面获取,获取前需配置MongoDB实例的白名单,即在白名单中添加安装Monstache的ECS实例的内网IP地址,详情请参见设置白名单。 |
elasticsearch-urls | 阿里云ES实例的访问地址,格式为http://<阿里云Elasticsearch实例的内网地址>:9200 。阿里云Elasticsearch实例的内网地址可在实例的基本信息页面获取,详情请参见查看实例的基本信息。 |
direct-read-namespaces | 指定待同步的集合,详情请参见direct-read-namespaces。本文同步的数据集为mydb数据库下的hotmovies和col集合。 |
change-stream-namespaces | 如果要使用MongoDB变更流功能,需要指定此参数。启用此参数后,oplog追踪会被设置为无效,详情请参见change-stream-namespaces。 |
namespace-regex | 通过正则表达式指定需要监听的集合。此设置可以用来监控符合正则表达式的集合中数据的变化。 |
elasticsearch-user | 访问阿里云Elasticsearch实例的用户名,默认为elastic。 注意 实际业务中不建议使用elastic用户,这样会降低系统安全性。建议使用自建用户,并给予自建用户分配相应的角色和权限,详情请参见创建角色和创建用户。 |
elasticsearch-password | 对应用户的密码。elastic用户的密码在创建实例时指定,如果忘记可进行重置,重置密码的注意事项和操作步骤请参见重置实例访问密码。 |
elasticsearch-max-conns | 定义连接Elasticsearch的线程数。默认为4,即使用4个Go线程同时将数据同步到Elasticsearch。 |
dropped-collections | 默认为true,表示当删除MongoDB集合时,会同时删除Elasticsearch中对应的索引。 |
dropped-databases | 默认为true,表示当删除MongoDB数据库时,会同时删除Elasticsearch中对应的索引。 |
resume | 默认为false。设置为true,Monstache会将已成功同步到Elasticsearch的MongoDB操作的时间戳写入monstache.monstache集合中。当Monstache因为意外停止时,可通过该时间戳恢复同步任务,避免数据丢失。如果指定了cluster-name,该参数将自动开启,详情请参见resume。 |
resume-strategy | 指定恢复策略。仅当resume为true时生效,详情请参见resume-strategy。 |
verbose | 默认为false,表示不启用调试日志。 |
cluster-name | 指定集群名称。指定后,Monstache将进入高可用模式,集群名称相同的进程将进行协调,详情请参见cluster-name。 |
mapping | 指定Elasticsearch索引映射。默认情况下,数据从MongoDB同步到Elasticsearch时,索引会自动映射为数据库名.集合名 。如果需要修改索引名称,可通过该参数设置,详情请参见Index Mapping。 |
说明 Monstache支持丰富的参数配置,以上配置仅使用了部分参数完成数据实时同步,如果您有更复杂的同步需求,请参见Monstache config和Advanced进行配置。
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运行Monstache。
monstache -f config.toml
说明 通过-f参数,您可以显式运行Monstache,系统会打印所有调试日志(包括对Elasticsearch的请求追踪)。
步骤三:验证结果
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分别进入MongoDB的DMS控制台和阿里云Elasticsearch实例的Kibana控制台,查看同步前后对应文档的数量。
说明
- 登录DMS控制台的方法请参见通过DMS连接MongoDB副本集实例。
- 登录Kibana控制台的方法请参见登录Kibana控制台。
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MongoDB
db.hotmovies.find().count()
执行成功后,返回如下结果。
[
10000
]
-
阿里云ES
GET hotmovies/_count
执行成功后,返回如下结果。
{
"count" : 10000,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
}
}
-
在MongoDB数据库中插入数据,查看该数据是否同步到阿里云Elasticsearch实例中。
-
MongoDB
db.hotmovies.insert({id: 11003,title: "乘风破浪的程序媛",overview: "一群IT高智商女人,如何打破传统逆序IT精英",original_language:"cn",release_date:"2020-06-17",popularity:67.654,vote_count:65487,vote_average:9.9})
db.hotmovies.insert({id: 11004,title: "英姿飒爽的程序猿",overview: "一群IT高智商man,如何打破传统逆序IT精英",original_language:"cn",release_date:"2020-06-15",popularity:77.654,vote_count:85487,vote_average:11.9})
-
阿里云Elasticsearch
GET hotmovies/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{"term":{"id":"11003"}},
{"term":{"id":"11004"}}
]
}
}
}
-
在MongoDB数据库中更新数据,查看阿里云Elasticsearch实例中对应的数据是否会同步更新。
-
MongoDB
db.hotmovies.update({'title':'乘风破浪的程序媛'},{$set:{'title':'美女小姐姐'}})
-
阿里云Elasticsearch
GET hotmovies/_search
{
"query": {
"match": {
"id":"11003"
}
}
}
-
在MongoDB数据库中删除数据,查看阿里云Elasticsearch实例中对应的数据是否会同步删除。
-
MongoDB
db.hotmovies.remove({id: 11003})
db.hotmovies.remove({id: 11004})
-
阿里云Elasticsearch
GET hotmovies/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{"term":{"id":"11003"}},
{"term":{"id":"11004"}}
]
}
}
}
步骤四:通过Kibana分析并展示数据
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登录目标阿里云Elasticsearch实例的Kibana控制台。
具体操作步骤请参见登录Kibana控制台。
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创建索引模式。
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在左侧导航栏,单击 Management 。
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在 Kibana 区域,单击 Index Patterns 。
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单击 Create index pattern 。
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输入 Index pattern 名称,单击 Next step 。
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从 Time Filter field name 中,选择时间过滤器字段名(本文选择 I don’t want to use the Time Filter )。
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单击 Create index pattern 。
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配置Kibana大图。
本文以配置最受欢迎的Top10电影的Pie图为例,操作步骤如下:
-
在左侧导航栏,单击 Visualize 。
-
在搜索框右侧,单击 + 。
-
在 New Visualization 对话框中,单击 Pie 。
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单击 hotmovies 索引模式。
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按照下图配置 Metrics 和 Buckets 。
-
单击运行图标,应用配置,查看数据展示结果。
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