源端为Kafka/MQ

迁移流程

在泛IOT、新闻、舆情、社交等数据量较大的行业，通常会引入消息中间件（kafka、MQ等）对流量进行削峰填谷，然后借助Flink/Logstash等工具消费数据并进行数据预处理，最终将数据导入到搜索引擎，对外提供搜索服务。

对于这种源端是kafka/MQ的集群，集群迁移流程如图1所示。

图1 源端为Kafka/MQ的集群迁移流程

该迁移方案具有割接方便和通用性好的优点。

• 割接方便：一旦两个ES集群的数据保持一致后，随时可割接。
• 通用性好：两边均可同步对客户端的ES进行增删改查操作。

操作步骤

1. 订阅增量。在kafka/MQ中新建消费组，订阅增量数据。
2. 存量数据同步。使用Logstash等工具将源端ES集群中的数据迁移到CSS集群中。若使用Logstash进行数据迁移，可以参考使用Logstash迁移集群数据。
3. 增量数据同步。待存量数据同步完成之后开启增量消费组，利用ES对数据操作的幂等性，等新的消费组追上之前的消费组时，两边的数据就会追平。
   

   关于日志场景，源端ES集群中的数据并不需要迁移，即可跳过存量数据同步的步骤，待增量数据同步完成后，两边持续同步跑一段时间（例如3天或7天），然后直接割接即可。