网上关于此方面的内容较少，而且比较零散，正好项目中需要对ES7做预研，所以整理出了这篇文章。
ElasticSearch版本为7.13.2
分如下几个主题：
1.Datax的es导入插件elasticsearchwriter
1.1.从datax的github地址（https://github.com/alibaba/DataX）下载源码工程（Datax-master）
工程内容很多，如果在idea中构建，需要的时间比较长，需要耐心等待。如果不需要构建，那直接在文件夹中打开文件，进行第2步的操作。
1.2.修改父工程的pom.xml，配置modules模块,按需保留elasticsearchwriter模块
<modules>
<module>common</module>
<module>core</module>
<module>transformer</module>
<module>elasticsearchwriter</module>
<module>plugin-rdbms-util</module>
<module>plugin-unstructured-storage-util</module>
<module>hbase20xsqlreader</module>
<module>hbase20xsqlwriter</module>
<module>kuduwriter</module>
</modules>1.3.执行打包命令，idea或者命令行均可
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
1.4.将编译后的插件安装到?datax中
找到编译后的插件，目录为：
DataX-master/elasticsearchwriter/target/datax/plugin/writer/elasticsearchwriter
这个插件我会提供下载，你可以直接用我的，也可以自己打包。
下载地址：https://download.csdn.net/download/m0_37609579/20390001
?将这个文件夹拷贝到datax的plugin的writer目录下
2.Datax配置es导入job
任务类型选择Datax任务
3.Job的JSON文件编写
要配置导入导出数据源
{
"job": {
"setting": {
"speed": {
"channel": 3,
"byte": 1048576
},
"errorLimit": {
"record": 0,
"percentage": 0.02
}
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "oraclereader",
"parameter": {
"username": "oracle数据库账号",
"password": "oracle数据库密码",
"connection": [
{
"querySql": [
"select id,name from 数据库表名"
],
"jdbcUrl": [
"jdbc:oracle:thin:@//127.0.0.1:1521/orcl"
]
}
]
}
},
"writer": {
"name": "elasticsearchwriter",
"parameter": {
"endpoint": "http://127.0.0.1:9200",
"accessId": "elastic",
"accessKey": "XXXXXX",
"index": "test_index",
"type": "_doc",
"cleanup": false,
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
}
},
"discovery": false,
"batchSize": 10000,
"splitter": ",",
"column": [
{
"name": "id",
"type": "long"
},
{
"name": "name",
"type": "text"
}
]
}
}
}
]
}
}4.需要注意的地方
4.1.querySql查询的字段要与column一一对应，不能多也不能少，顺序最好也一样
?
4.2.?endpoint地址是es的http访问地址，端口为9200，不要配置成9300
4.3.accessId和accessKey必须要配，如果es没有密码，那随便填，但必须要有
4.4.其他注意事项
4.4.1.ES日期字段创建需指定格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis
{
"name": "CREATE_DATE",
"type": "date",
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
}4.4.2.日期数据导入时，text写入为日期格式，long写入为时间戳
4.4.3.注意时区问题 写入时指定时区 或 对UTC时间戳进行转换
- 指定：“2019-03-12T12:12:12.123+0800”
- 转换：东八区时间戳 = 3600000*8 + UTC时间戳
4.5.json文件格式不对，数组越界错误
sql和column字段匹配不上就会数组越界
4.6.使用数据库id作为es中记录的_id
{"name": "pk", "type": "id"},name指定为id，type也指定为id，这样就会把数据库的id作为es中的id了。
不需要再指定name为id的字段了，不然会报错?
?5.参数描述
endpoint 描述：ElasticSearch的连接地址 必选：是 默认值：无
accessId 描述：http auth中的user 必选：否 默认值：空
accessKey 描述：http auth中的password 必选：否 默认值：空
index 描述：elasticsearch中的index名 必选：是 默认值：无
type 描述：elasticsearch中index的type名 必选：否 默认值：index名
cleanup 描述：是否删除原表 必选：否 默认值：false
batchSize 描述：每次批量数据的条数 必选：否 默认值：1000
trySize 描述：失败后重试的次数 必选：否 默认值：30
timeout 描述：客户端超时时间 必选：否 默认值：600000
discovery 描述：启用节点发现将(轮询)并定期更新客户机中的服务器列表。 必选：否 默认值：false
compression 描述：http请求，开启压缩 必选：否 默认值：true
multiThread 描述：http请求，是否有多线程 必选：否 默认值：true
ignoreWriteError 描述：忽略写入错误，不重试，继续写入 必选：否 默认值：false
ignoreParseError 描述：忽略解析数据格式错误，继续写入 必选：否 默认值：true
alias 描述：数据导入完成后写入别名 必选：否 默认值：无
aliasMode 描述：数据导入完成后增加别名的模式，append(增加模式), exclusive(只留这一个) 必选：否 默认值：append
settings 描述：创建index时候的settings, 与elasticsearch官方相同 必选：否 默认值：无
splitter 描述：如果插入数据是array，就使用指定分隔符 必选：否 默认值：-,-
column 描述：elasticsearch所支持的字段类型，样例中包含了全部 必选：是
dynamic 描述: 不使用datax的mappings，使用es自己的自动mappings 必选: 否 默认值: false
六、使用dbeaver 配置 jdbc 连接 es
报错 current license is non-compliant for [jdbc]
修改成30天试用版，https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/start-trial.html
POST "localhost:9200/_license/start_trial?acknowledge=true&pretty查看服务器es的license信息
GET http://localhost:9200/_license
?可以愉快使用了
七、使用es的动态模板
datax从mysql同步数据到elasticsearch（使用es的动态模板）
"writer": {
"name": "elasticsearchwriter",
"parameter": {
"endpoint": "http://xxx:9200",
"index": "myindex",
"type": "data",
"cleanup": true, #true表示插入前清空，即覆盖同步；false则追加同步
"dynamic": true, #这里一定要指定为true，否则使用的是datax的模板（就是下面定义的字段类型），而不会使用es的模板
"settings": {"index" :{"number_of_shards": 2, "number_of_replicas": 1}},
"batchSize": 10000,
"splitter": ",",
"column": [
{"name": "pk", "type": "id"},#指定第一个字段为rowkey
{"name": "province", "type": "text"},
{ "name": "city", "type": "text"},
{ "name": "area", "type": "text"},
{ "name": "longitude","type":"double" },
{ "name": "latitude","type": "double" },
{ "name": "location","type": "geo_point" }
]
}
}参考文档：
- https://www.jianshu.com/p/7d08f91fc0be
- https://www.cnblogs.com/zzpblogs/p/13212617.html
- https://github.com/alibaba/DataX
- https://www.jianshu.com/p/7d08f91fc0be
- http://t.zoukankan.com/zzpblogs-p-13212617.html
- https://blog.csdn.net/ctypyb2002/article/details/106115691
- https://blog.csdn.net/ASN_forever/article/details/106340961