Konvertierung von PostgreSQL-Daten zu Elasticsearch: Ein Logstash-Leitfaden zum Indexieren von JSON

Описание: Erfahren Sie, wie Sie JSON-Strings aus PostgreSQL mit Logstash in verschiedene Elasticsearch-Indizes einspeisen. Dieser Leitfaden erklärt die Konfiguration für eine nahtlose Datenintegration.
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Konvertierung von PostgreSQL-Daten zu Elasticsearch: Ein Logstash-Leitfaden zum Indexieren von JSON-Strings

Haben Sie Schwierigkeiten, JSON-Strings aus PostgreSQL mithilfe von Logstash in verschiedene Elasticsearch-Indizes einzuspeisen? Dieser Blogbeitrag führt Sie durch die wesentlichen Schritte, um Ihre Logstash-Konfiguration effizient einzurichten und sicherzustellen, dass jede Datenmenge im richtigen Elasticsearch-Index landet. Los geht's!

Das Problem verstehen

Sie haben möglicherweise Daten, die in einer PostgreSQL-Datenbank gespeichert sind – beispielsweise ereignisbezogene JSON-Strings – und möchten diese Daten an Elasticsearch übertragen. Jeder Eintrag enthält unterschiedliche type-Werte, und es ist entscheidend, dass diese Werte in die entsprechenden Elasticsearch-Indizes geleitet werden. Zum Beispiel muss eine JSON-Nutzlast mit einem bestimmten Typ unter einem speziellen Index wie oloy.account_details indexiert werden. Hier ist, was wir lösen möchten:

Datenquelle: PostgreSQL-Tabelle events mit JSON-Strings.

Datenstruktur: Jeder Eintrag hat type-Werte, die den Ziel-Elasticsearch-Index bestimmen.

Ziel: Die Nutzlasten mittels Logstash korrekt den jeweiligen Elasticsearch-Indizes zuordnen.

Lösungsübersicht

Um Ihr Ziel zu erreichen, müssen Sie Logstash mit den passenden Inputs, Filtern und Outputs konfigurieren. So richten Sie es ein:

1. Input-Konfiguration

Sie können Ihre Daten mit dem jdbc-Plugin abfragen, um Logstash direkt mit Ihrer PostgreSQL-Datenbank zu verbinden. Hier ein Beispiel für die Input-Konfiguration:

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2. Filter-Sektion

Im nächsten Schritt verarbeiten Sie die eingehenden Daten so, dass sie korrekt in Elasticsearch indexiert werden können. Sie müssen mehrere filter-Plugins wie grok, mutate und json verwenden. So könnte Ihre Filter-Sektion aussehen:

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3. Output-Konfiguration

Zum Schluss definieren Sie, wie die verarbeiteten Daten an Elasticsearch gesendet werden sollen. Unten sehen Sie die Output-Konfiguration, die die dynamisch gesetzten Meta-Datenfelder nutzt:

[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]

Fazit

Mit dieser Konfiguration liest Logstash erfolgreich Daten aus Ihrer PostgreSQL-Datenbank aus und sendet korrekt formatierte JSON-Nutzlasten an die passenden Elasticsearch-Indizes, abhängig vom type der Daten. Diese Einrichtung gewährleistet einen effizienten Datenfluss und eine gute Organisation innerhalb Ihrer Elasticsearch-Instanz.

Nun, da Sie über diese robuste Methode zum Indexieren Ihrer JSON-Strings verfügen, können Sie die Konfiguration an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen und erweitern. Viel Erfolg beim Indexieren!