配置文件：
stdin{
}
jdbc{
jdbc_connection_string => "jdbc:oracle:thin:scott/tiger@//127.0.0.1:1521/orcl" # jdbc数据库连接
jdbc_user => "ncbs"
jdbc_password => "ncbs"
jdbc_driver_library => "D:\logstash-5.6.10\bin\logstash_jdbc_test\ojdbc6.jar" # oracle jar包文件路径
jdbc_driver_class => "Java::oracle.jdbc.driver.OracleDriver" # jdbc数据库驱动
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "5000000" # 同步数据分页设置
statement_filepath => "D:\logstash-5.6.10\bin\logstash_jdbc_test\jdbc.sql" # 需同步的数据执行的SQL文件路径
# statement => "select * from cxx_article_info where id > :sql_last_value" # 也可以直接将sql配置在这里
schedule => "* * * * *" # 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
type => "T_YW_GA_JWRK" # ES的type类型，相当于数据库中的table，需要配置多个表时，将jdbc整体复制一份，修改对应type
}
}
output {
datahub {
access_id => "Your accessId"
access_key => "Your accessKey"
endpoint => "Endpoint"
project_name => "project"
topic_name => "topic"
#shard_id => "0"
#shard_keys => ["thread_id"]
dirty_data_continue => true
dirty_data_file => "/Users/ph0ly/trash/dirty.data"
dirty_data_file_max_size => 1000
}
}
}
配置文件说明
input
input{
jdbc{
#jdbc sql server 驱动,各个数据库都有对应的驱动，需自己下载
jdbc_driver_library => "/etc/logstash/driver.d/sqljdbc_2.0/enu/sqljdbc4.jar"
#jdbc class 不同数据库有不同的 class 配置
jdbc_driver_class => "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
#配置数据库连接 ip 和端口，以及数据库
jdbc_connection_string => "jdbc:sqlserver://200.200.0.18:1433;databaseName=test_db"
#配置数据库用户名
jdbc_user =>
#配置数据库密码
jdbc_password =>
#上面这些都不重要，要是这些都看不懂的话，你的老板估计要考虑换人了。重要的是接下来的内容。
# 定时器 多久执行一次SQL，默认是一分钟
# schedule => 分 时 天 月 年
# schedule => 22 表示每天22点执行一次
schedule => " *"
#是否清除 last_run_metadata_path 的记录,如果为真那么每次都相当于从头开始查询所有的数据库记录
clean_run => false
#是否需要记录某个column 的值,如果 record_last_run 为真,可以自定义我们需要表的字段名称，
#此时该参数就要为 true. 否则默认 track 的是 timestamp 的值.
use_column_value => true
#如果 use_column_value 为真,需配置此参数. 这个参数就是数据库给出的一个字段名称。当然该字段必须是递增的，可以是 数据库的数据时间这类的
tracking_column => create_time
#是否记录上次执行结果, 如果为真,将会把上次执行到的 tracking_column 字段的值记录下来,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中
record_last_run => true
#们只需要在 SQL 语句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :sql_last_value 取得就是该文件中的值
last_run_metadata_path => "/etc/logstash/run_metadata.d/my_info"
#是否将字段名称转小写。
#这里有个小的提示，如果你这前就处理过一次数据，并且在Kibana中有对应的搜索需求的话，还是改为true，
#因为默认是true，并且Kibana是大小写区分的。准确的说应该是ES大小写区分
lowercase_column_names => false
#你的SQL的位置，当然，你的SQL也可以直接写在这里。
#statement => SELECT * FROM tabeName t WHERE t.creat_time > :sql_last_value
statement_filepath => "/etc/logstash/statement_file.d/my_info.sql" #数据类型，标明你属于那一方势力。单了ES哪里好给你安排不同的山头。 type => "my_info" } #注意：外载的SQL文件就是一个文本文件就可以了，还有需要注意的是，一个jdbc{}插件就只能处理一个SQL语句， #如果你有多个SQL需要处理的话，只能在重新建立一个jdbc{}插件。 }
filter
filter的配置暂时为空。
output
access_id(Required): 阿里云access id
access_key(Required): 阿里云access key
endpoint(Required): 阿里云datahub的服务地址
project_name(Required): datahub项目名称
topic_name(Required): datahub topic名称
retry_times(Optional): 重试次数，-1为无限重试、0为不重试、>0表示需要有限次数, 默认值为-1
retry_interval(Optional): 下一次重试的间隔，单位为秒，默认值为5
skip_after_retry(Optional): 当由Datahub异常导致的重试超过重试次数，是否跳过这一轮上传的数据，默认为false
approximate_request_bytes(Optional): 用于限制每次发送请求的字节数，是一个近似值，防止因request body过大而被拒绝接收，默认为2048576(2MB)
shard_keys(Optional)：数组类型，数据落shard的字段名称，插件会根据这些字段的值计算hash将每条数据落某个shard, 注意shard_keys和shard_id都未指定，默认轮询落shard
shard_id(Optional): 所有数据落指定的shard，注意shard_keys和shard_id都未指定，默认轮询落shard
dirty_data_continue(Optional): 脏数据是否继续运行，默认为false，如果指定true，则遇到脏数据直接无视，继续处理数据。当开启该开关，必须指定@dirty_data_file文件
dirty_data_file(Optional): 脏数据文件名称，当数据文件名称，在@dirty_data_continue开启的情况下，需要指定该值。特别注意：脏数据文件将被分割成两个部分.part1和.part2，part1作为更早的脏数据，part2作为更新的数据
dirty_data_file_max_size(Optional): 脏数据文件的最大大小，该值保证脏数据文件最大大小不超过这个值，目前该值仅是一个参考值
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