转载自：https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114639152
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎。它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具有的。通过 Elasticsearch 的高效搜索引擎，我们可以快速地搜索相关的内容，我们也可以使用 Kibana 所提供的可视化为数据提供洞察。在今天的文章中，我将介绍如何把 MongoDB 里的数据同步到 Elasticsearch。如果你对 JDBC 的数据同步到 Elasticsearch，请参阅我之前的文章 “Logstash：如何使用 Logstash 和 JDBC 确保 Elasticsearch 与关系型数据库保持同步”。
在今天的练习中，我将使用如下的系统结构：
在上面的系统中，我有三个机器：两个运行 Ubuntu OS 20.04 及一个运行 MacOS 的电脑。在两个 Ubuntu OS 上分别运行 MongoDB，而在 MacOS 上运行有 Elasticsearch 及 Kibana，同时我们还在它上面运行了一个 docker。在 docker 里运行 Monstache。Monstache 是一个 Go 语言写的应用，用来实时同步 MongoDB 里的数据到 Elasticsearch。在这里必须说明的一点是：为了能够使得 MongoDB 和 Elasticsearch 同步，我们必须针对 MongoDB 部署一个 replica set。Monstache 使用 MongoDB 的 oplog 作为事件源。 你将需要确保通过部署副本集将 MongoDB 配置为生成操作日志。
安装
Elasticsearch
我们可以阅读文章 “如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch” 安装到 MacOS 上或者你自己喜欢的系统上。因为为了让 Elasticsearch 能够正常被 Docker 所访问，所以，我们需要对它的配置做一些小的改动：
config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0
discovery.type: single-node
通过这样的配置，我们的 Elasticsearch 可以同时以 http://localhost:9200 及 http://privateIP:9200 访问。配置完后，启动 Elasticsearch。
Kibana
我们可以通过参阅文章 “Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上安装 Elastic 栈中的 Kibana” 来按照 Kibana。
MongoDB
我们可以参考链接来安装 MongoDB。简单地说：
在 Terminal 中打入如下的命令：
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.4.asc | sudo apt-key add -
然后执行如下的命令：
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu focal/mongodb-org/4.4 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-4.4.list
针对不同的 Ubuntu 版本，有不同的命令。
接着执行如下的命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y mongodb-org
我们安装上面的步骤针对两个 Ubuntu 的机器分别部署。接下来，我们需要针对这两个 Ubuntu 机器上的 MongoDB 进行配置。首先使用你喜欢的编辑器打开文件 /etc/mongod.conf
/etc/mongod.conf
我们针对两个机器分别进行配置。请注意上面的 bindIp，针对不同的机器，它们的私有 IP 地址是不同的。另外一个集群的配置是这样的：
经过上面的配置后，我们在两个 Ubuntu 机器上分别启动 MongoDB 的服务：
sudo service mongod start
我们可以通过如下的命令来查看 MongoDB 服务的运行状态：
service mongod status
如果能看到上面的 active 状态，则表示我们的 MongoDB 运行正常。我们接着在 terminal 中打入如下的命：
mongo 192.168.0.4
请注意上面的 IP 地址是当前机器的 private IP 地址。我们接着打入如下的命令：
rs.initiate()
我们可以打入 rs.status() 命令来查看 replica 的状态。当前的 MongoDB 为 primary。
这样我们就配置好了 MongoDB 的 replica set。我们可以在 Primary 的 MongoDb 里创建一个数据库：
在上面我们在 PRIMARY 的机器里创建了一个叫做 mydatabase 的数据库。我们回到 SECONDARY 的机器里来查看：
在 SECONDARY 里，我们看不到任何的东西。我们可以使用如下命令：
rs.slaveOk()
在上面，我们可以看到 mydatabase 已经被复制过来了。在 SECONDARY MongoDB 里，我们不可以创建任何的数据库：
Monstache
正对 Monstache 有两种安装方法，一种是直接从地址 https://github.com/rwynn/monstache 下载源码，并使用 Go 的环境进行编译。在今天的练习中，我将使用 Docker 来部署。我们在自己的电脑中创建如下的一个文件结构：
$ pwd
/Users/liuxg/demos/monstache
$ tree -L 3
.
├── docker-compose.yml
└── monstache
├── config.toml
├── logs
│ └── error.log
└── scripts
└── collection_name.js
3 directories, 4 files
为了配置容器，我们定义 docker-compose.yml 文件如下：
docker-compose.yml
version: '3'
services:
monstache_container_name:
image: rwynn/monstache:latest
container_name: container_name
working_dir: /monstache
command: -f ./config.toml
volumes:
- ./monstache:/monstache/
ports:
- "8080:8080"
restart: always
networks:
app-network:
driver: bridge
为了配置 monstache 的管道，我们配置 config.toml 如下：
config.toml
mongo-url = "mongodb://192.168.0.4:27017"
elasticsearch-urls = ["http://192.168.0.3:9200"]
elasticsearch-user = "elastic"
elasticsearch-password = "password"
direct-read-namespaces = ["test.mycol"]
change-stream-namespaces = ["test.mycol"]
[logs]
error = "./logs/error.log"
[[mapping]]
namespace = "test.mycol"
index = "mongodb"
[[script]]
namespace = "test.mycol"
path = "./scripts/collection_name.js"
routing = true
在上面:
mongodb-url：这个是你的 mongodb 的地址
elasticsearch-url：这个是你的 Elasticsearch 的地址
elasticsearch-user：访问 Elasticsearch 所需要的账号
elasticsearch-password：访问 Elasticsearch 所需要的密码
direct-read-namespaces：此选项允许你直接将集合从 MongoDB 复制到 Elasticsearch。 Monstache 允许过滤实际索引到 Elasticsearch 的数据，因此你不一定需要复制整个集合。 在上面，我们同步数据库 test 中的 mycol 集合。
change-stream-namspace：实时通知以告知 Elasticsearch 所有写入文档，包括指定集合中的删除和更新。
[logs]: 记录错误信息
[mapping]: 改写默认的索引名称。在上面我们的索引名称为 mongodb
[[script]]：是一种中间件，能够转换，删除文档或定义索引元数据。 可以使用 Javascript 或 Golang 作为插件编写该中间件。
用于转换文档的脚本示例。
module.exports = function (doc) {
delete doc._id;
//TODO
return doc;
}
我们把上面的内容复制到 collection_name.js 文件中去。
好了到此为止，我们的配置已经完成。我们可以使用如下的命令来启动 Monstache：
docker-compose up -d
测试数据同步
我们到 MongoDB 的 PRIMARY 中打入如下的命令：
我们启动 Kibana 来进行查看索引 mongodb：
至此，我们完成了从 MongoDB 的数据实时地同步到 Elasticsearch。