elasticsearch

主要解决国内拉取官方镜像太慢超时的问题，版本与阿里云产品使用的版本一致。https://hub.docker.com/r/aoleic

elasticsearch-5.5.3 单纯的5.5.3版本。
elasticsearch-5.5.3-ik 包含中文ik分词插件的5.5.3版本。
kibana-5.5.3 单纯的5.5.3版本，账号密码默认为 elastic \ changeme
docker-compose 使用：

version: '2'
services:
  elasticsearch:
    image: aoleic/elasticsearch:5.5.3-ik
    restart: always
    hostname: myesdb
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - /data/volumes/myesdb:/usr/share/elasticsearch/data:rw
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    mem_limit: 1g
    networks:
      my_net:           
        aliases:        
          - myesdb
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
  kibana:
    image: aoleic/kibana:5.5.3
    restart: always
    hostname: mykibana
    environment:
      ELASTICSEARCH_URL: http://myesdb:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      my_net:           
        aliases:        
          - mykibana
networks:
  my_net:
    external: true

报错没有创建node的权限：
java.lang.IllegalStateException: Failed to create node environment
java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes
则执行 chmod 777 /data/volumes/myesdb/ 获取读写权限

Transporter介绍

GitHub: https://github.com/compose/transporter

transporter 是使用golang语言开发的一款简单而又强大的数据迁移工具。它通过一种的agnostic message format数据形式轻松的将不同数据来源不同格式的数据进行转换。 transporter和mongo-connector都是监听oplog的变化来实现数据的实时同步。

transporter 可以在不同数据库之间进行数据转换迁移，同时也可以将text文件迁移至其他数据库。transporter连接不同数据源的媒介称为Adaptor. Adaptor可以配置为读数据的Source端也可以配置为作为写目标的Sink端。典型的Transporter包含一个Source和一个Sink，通过数据管道pipeline进行转换传输。transporter包含一系列本地或者JavaScript函数形式的转换器（Transformers），通过转换器可以将源数据格式进行过滤、转换以便正确的写入Sink目标数据源。

核心文件：

transporter

golang编译的二进制文件，下载来源：https://github.com/compose/transporter/releases 的 transporter-0.5.2-linux-amd64

pipeline.js

使用transporter init mongodb elasticsearch 命令初始化生成的文件，用于管道配置

var source = mongodb({
  "uri": "${MONGODB_URI}",
  "timeout": "30s",
  // "tail": false,
  //"ssl": true
  // "cacerts": ["/path/to/cert.pem"],
  // "wc": 1,
  //"fsync": true,
  //"bulk": true,
  //"collection_filters": "{\"line_id\":{\"$gt\":0}}",
  // "read_preference": "Primary"
})
var sink = elasticsearch({
  "uri": "${ELASTICSEARCH_URI}",
  "timeout": "10s" // defaults to 30s
  // "aws_access_key": "ABCDEF", // used for signing requests to AWS Elasticsearch service
  // "aws_access_secret": "ABCDEF" // used for signing requests to AWS Elasticsearch service
  // "parent_id": "elastic_parent" // defaults to "elastic_parent" parent identifier for Elasticsearch
})
t.Source("source", source, "/^${ES_TYPE}$/").Transform(goja({"filename":"./dataRebuild.js"})).Transform(pick({"fields": ["_id","id","mongo_id","title"]})).Save("sink", sink, "/^${ES_TYPE}$/")
//source的MongoDB collection 名要和 elasticsearch索引的type名称一样
//goja重新处理数据
//pick选择要传输的字段
// /^${ES_TYPE}$/ 为正则精确匹配，如果只填入${ES_TYPE}，会做模糊匹配

dataRebuild.js

手动添加的文件，用于做数据重组或者格式化

function transform(doc) {
   doc.data["mongo_id"] = doc.data._id['$oid'];
   doc.data["id"] = doc.data["_id"]; 
   return doc;
}

startup.sh

手动创建的传输执行脚本，用于一键初始化导入或容器启动后自动执行

docker-compose

配置相应的数据库Host、账号、密码、库名、集合，账号密码没有则留空

transporter:
  image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/yoc/rch-es-transport-master
  hostname: rchestransporter
  environment:
    MG_HOST: 'localhost:27017'
    MG_USER_NAME:
    MG_USER_PWD:
    ES_HOST: 'localhost:9200'
    ES_USER_NAME: elastic
    ES_USER_PWD: changeme
    INDEX_NAME: news
    TYPE_NAME: hot