随着数据量的增长，传统的MySQL数据库已经不能满足大数据时代的需求。Elasticsearch（以下简称ES）因其高效的搜索和分析能力而备受关注，可以作为大数据时代的一个优秀替代品。那么如何使用ES从MySQL里获取数据呢？
第一步是在ES上安装JDBC驱动程序。它提供了与MySQL数据库连接的能力。
步骤如下：
1. 访问ES官网（https://www.elastic.co/downloads/）下载适应版本的JDBC驱动。
2. 解压下载文件，将其中的mysql-connector-*.jar复制到ES的安装目录下的plugins/jdbc目录。
3. 重启ES服务。
在ES中，需要创建数据源来对外暴露MySQL数据库中的数据。具体步骤如下：
1. 使用ES提供的工具bin/elasticsearch-jdbc/bin/jdbc-config来创建JDBC数据源。这个工具将生成一个配置文件，其中包含MySQL数据库的连接信息，比如用户名、密码、数据库名等等。
2. 配置文件所在的目录为bin/elasticsearch-jdbc/bin。例如，执行以下命令切换到该目录：
cd /usr/local/es/jdbc/bin/
执行以下命令来创建JDBC数据源：
./jdbc-config -jdbc "mysql://localhost:3306/example" -user admin -password admin --tables "employee,sales" --index "example_data"
上述命令创建了一个名为example_data的索引，它来自MySQL数据库中的employee和sales两个表。如果需要添加更多的表，请在--tables参数中添加。
使用ES的REST API可以对索引数据进行搜索查询。例如，通过/_search请求可以查询所有文档。下面是一个示例搜索请求：
curl -XGET 'http://localhost:9200/example_data/_search?q=last_name:Smith'
上述查询请求将在example_data索引中搜索所有姓为Smith的员工。可以根据实际需要修改查询条件。
除了REST API之外，还可以使用Kibana提供的界面来查询分析数据。首先需要在Kibana中创建一个连接到ES的索引。然后可以通过Kibana提供的搜索框来查询数据。Kibana还提供了各种可视化工具，例如直方图、饼图、仪表盘等等，方便用户对数据进行深入分析。
以上就是使用ES从MySQL里获取数据的基本流程。ES有着强大的搜索和分析能力，可以帮助用户处理海量数据。如果你面临大数据处理的问题，不妨考虑一下使用ES。
