es数据同步mq解决方案

黑马es数据同步到mq的解决方案通常涉及以下步骤：

1. 使用Elasticsearch的Logstash插件或者自定义程序来监控Elasticsearch的变化。
2. 监控到数据变化后，将变化的数据发送到消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）。
3. 消费消息队列中的数据，将其同步到目标系统或数据库。

以下是一个简单的Python示例，使用Elasticsearch的自动发现功能来监控索引的变化，并使用Kafka-Python库将变化发送到Kafka消息队列：

from kafka import KafkaProducer
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
from elasticsearch import watcher
from elasticsearch_dsl import connections
 
# 初始化Elasticsearch连接
connections.create_connection(hosts=['localhost:9200'])
 
# 初始化Kafka Producer
kafka_producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],
                               value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))
 
# 定义一个监听器
watcher_service = watcher.WatcherService()
 
@watcher_service.register('my_watcher_id')
class MyWatcher:
    frequency = 10
    default_actions = [actions.Index.action_type]
 
    def on_change(self, event):
        # 当有文档变化时，发送到Kafka
        action = event['transformed']['action']
        doc = event['transformed']['doc']
        kafka_producer.send('es-updates', key=action, value=doc)
 
# 启动监听器
watcher_service.start()

在实际部署时，你需要根据你的Elasticsearch和Kafka集群的配置调整连接参数，并且可能需要处理错误和其他情况。这只是一个简化的示例，实际应用中需要更多的错误处理和资源管理。