1 概述本文用来介绍如何使用开源软件Elasticsearch+Logstash+Filebeat+Kibana构建可视化的日志收集分析系统。1.1 架构图1.2 架构说明Filebeat通过TCP端口或通过解析文件将日志信息经过Logstash转化后存储到Elasticsearch中，并通过Kibana展示查询。2 组件说明2.1 ElasticsearchElasticsearch 是一个分布
一、索引数据1. 使用映射定义文档 映射里包含了一个索引的文档中所有字段的定义，并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段。例如，如果一个字段包含日期，可以定义哪种日期格式是可以接受的。映射的概念类似于DB中的表字段定义。 ES会自动识别字段，并根据数据相应地调整映射。但是在生产应用中，通常需要预
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2024-04-25 13:05:50
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1.索引拆分原因如果单个索引数据量过大会导致搜索变慢，而且不方便清理历史数据。 例如日志数据每天量很大，而且需要定期清理以往日志数据。例如原索引为sc_all_system_log，现按天拆分索引sc_all_system_log20220902，sc_all_system_log20220903，sc_all_system_log20220904，并且定期清理五天前索引。实现最终效果2022.0
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2024-04-02 12:50:58
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1. 定时任务通过定时任务向Elastic Search中发送创建索引的请求以达成周期创建索引的目的。这里就不过多说明了，大家应该都会。2. Elastic Search 索引模板首先我们需要打开Elastic Search的自动创建索引功能，有点要求的可以顺便配置白名单：# 设置为true可以自动根据新增的数据格式创建对应格式的索引，并向其中添加该数据
PUT _cluster/setting
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2024-01-28 10:32:43
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最近学了点solr，然后有听说了ElasticSearch，就想着也学一下ElasticSearch，然后看见了ElasticSearch用于日志的收集的分析，这里就来学习一下。就直接从博客开始学习，看下别人是怎么用这玩意儿的。之前处理日志的有Log4j+Kafka，然后又出来了一个叫ELK的，也就是ElasticSearch，Logstash和Kibana的结合。日志主要包括系统日志、应用程序日
ES基础数据结构分析的非常透彻，倒排索引，跳表，压缩技巧，联合索引等最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作，花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识，整理了一下，希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。 同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方，望指明，一起探讨，学习，进步。介绍 Elas
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2024-06-15 11:23:20
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前文我们提到，Elasticsearch的数据都存储在索引中，也就是说，索引相当于是MySQL中的数据库。是最基础的概念。今天分享的也是关于索引的一些常用的操作。
创建索引curl -X PUT "localhost:9200/jackey?pretty"ES创建索引使用PUT请求即可，上面是最简单的新建一个索引的方法，除此之外，你还可以指定：SettingsMappingsaliases索引
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2024-02-21 21:51:48
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# 如何在mysql中建立日期索引
## 概述
在mysql数据库中，建立日期索引可以提高查询效率，尤其是对于频繁使用日期字段进行查询的情况。本文将向你介绍如何在mysql中建立日期索引，以提高数据库性能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(连接数据库)
B --> C(选择数据库)
C --> D(创建日期索引)
原创
2024-05-01 06:42:50
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# 如何在MySQL中创建日期索引
## 概述
在MySQL数据库中创建日期索引是优化查询性能的一种重要方法。本文将教你如何在MySQL中创建日期索引，提高查询效率并加快查询速度。
## 流程表格
下面是创建日期索引的整个流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 选择需要建立日期索引的表 |
| 步骤二 | 创建日期索引 |
| 步骤三 | 验证索引是否
原创
2024-01-15 11:42:00
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索引一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个商品数据的索引，一个订单数据的索引，还有一个用户数据的索引。 一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字映射映射是定义一个文档和它所包含的字段如何被存储和索引的过程。在默认配置下，ES可以根据插入的数据自动地创建mapping，也可以手动创
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2024-03-16 09:58:32
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一、索引ES会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引。查看所有索引：GET /_cat/indices?v 1.创建索引示例PUT /my_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"
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2023-10-22 21:35:28
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本篇讲时间序列的基础知识：用于构建时间索引(时间戳)的日期和时间对象。这部分内容有点枯燥，建议作为函数参考来用，直接看看最后一部分的例子就好了。时间序列数据的主要属性是它的时间索引(时间戳)，时间索引可以是日期对象、日期时间对象或者依赖于序列频率的其他对象。载入原始数据的时候，往往并没有伴随着恰当的日期/时间对象。因此，在将数据转换为时间序列之前，往往要进行格式上的重新处理。处理时间和日期对象的能
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2024-03-07 13:28:28
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FST有穷状态转换器： Finite StateTransducers 简称 FST，通常中文译作有穷状态转换器或者有限状态传感器 FSTs are finite-state machines that map a term (byte sequence) to an arbitrary output。FST是一项将一个字节序列映射到block块的技术 假设我们现在要将mop, moth,
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2024-07-22 12:40:16
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1）索引在7.X版本前类似于关系型数据库中的数据库概念，8.X版本后删除了type概念，索引类似于关系型数据库中的表2）文档相当于关系型数据库中的一条数据，最小单元3）节点每一个节点就是一个ES实例（一个java进程），一个节点 != 一台服务器4）集群多个节点组成分布式系统，ES原生分布式，已启动一个ES进程，再启动一个进程，这个进程会自动发现集群并进入，前提条件是所有节点配置一套集群信息5）分
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2024-07-30 11:59:35
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ELK参考文章：ELK下载（Elasticsearch、Logstash、Kibana）Elasticsearch安装Kibana安装、配置kibana操作elasticsearch（增删改查）Java操作Elasticsearch（新增数据）kibana查看和展示es数据（index pattern、discover、dashboard）Kibana功能栏中找不到Timelion功能模块的解决1
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2024-10-25 09:44:21
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某Oracle数据库连接不上。用Sqlplus测试一下，报如下错：ORA-00257 archiver error. Connect internal only, until freed.原因比较明显，应该是归档日志文件太多造成磁盘或者设备空间不足。官方的解释就基本如此：Cause: The archiver process received an error while trying to ar
轻量级日志收集 FileBeat + ElasticSearch前言轻量级的服务，未构建独立的spring cloud 体系，如单体spring boot 使用ELK组件进行日志收集，整体过于复杂繁琐，推荐轻量级日志收集框架：spring boot logback json 格式输出 +FileBeat + ElasticSearch +kibana（查询展示也可忽略）。 一、Filebeat是
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2024-04-24 14:12:03
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当我们往 es 中插入数据时，若索引不存在则会自动创建，mapping 使用默认的；但是有时默认的映射关系不能满足我们的要求，我们可以自定义mapping 映射关系。mapping 即索引结构，可以看做是数据库中的表结构，包含字段名、字段类型、倒排序索引相关设置。映射关系每个索引都有一个映射类型，决定了文档将如何被索引，索引类型有：元字段 meta-fields：用于自定义如何处理文档关联的元数据
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2023-08-02 21:56:16
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ES索引的过程到相对Lucene的索引过程多了分布式数据的扩展，而这ES主要是用tranlog进行各节点之间的数据平衡。所以从上我可以通过索引的settings进行第一优化：“index.translog.flush_threshold_ops”: “100000″“index.refresh_interval”: “-1″,这两个参数第一是到tranlog数据达到多少条进行平衡，默认为5000，
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2024-07-29 16:23:34
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ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统
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2024-06-19 07:00:46
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