目录一、ELK是什么？二、ES安装1、下载ES 2、安装3、容器安装三、head插件安装1、head插件主要用途2、安装3、运行一、ELK是什么？ElasticStack(ELK)=elasticsearch+Logstash+kibana elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索logstash:
一、ELK介绍ELKStacks是一个技术栈的组合，分别是Elasticsearch、Logstash、Kibana ELK Stack：1、扩展性：采用高扩展性分布式架构设计，可支持每日TB级数据2、简单易用：通过图形页面可对日志数据各种统计，可视化3、查询效率高：能做到秒级数据采集、处理和搜索 https://www.elastic.co/cn/products/elast
目录一、什么是elk. 1二、ELK 常用架构及使用场景介绍... 21、最简单架构... 22、以Logstash 作为日志搜集器... 23、以Beats 作为日志搜集器... 34、引入消息队列模式... 3三、基于 Filebeat+ELK架构的配置部署详解... 41、安装jdk. 52、安装elasticsearch. 53、安装kibana. 74、安装logstash. 85、安装
装完elk跑起来之后，我的内心几乎是崩溃的，16G内存16核cpu还经常报错。一、logstash和elasticsearch同时报错logstash出现大量报错，可能是es占用heap太多，没有优化es导致的retrying failed action with response code: 503 {:level=>:warn}too many attempts at sending e
原创
2016-06-30 13:31:43
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开始动手前的说明我搭建这一套环境的时候是基于docker搭建的，用到了docker-compose，所以开始前要先安装好docker 、 docker-compose，并简单的了解docker 、 docker-compose的用法。前言ELK 是什么？ ELK 指：ElasticSearch + Logstash + KibanaELK 用来干什么？ ELK 可以用来收集日志并进行日志分析，实现
ELK的搭建以及部署（Linux的版本）一、什么是ELKELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写.二、ELK常见的架构Elasticsearch + Logstash + Kibana这是一种最简单的架构。这种架构，通过logstash收集日志，Elasticsearch分析日志，然后在Kibana(web界面)中展示。这种架构虽然是官网介绍里的方
（1）Kafka：接收用户日志的消息队列。（2）Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。（3）Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。（4）Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择E
原创
2022-12-07 07:12:20
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前言最近一年使用 Elasticsearch 完成亿级别日志搜索平台「ELK」，亿级别的分布式跟踪系统。在设计这些系统的过程中，底层都是采用 Elasticsearch 来做数据的存储，并且数据量都超过亿级别，甚至达到百亿级别。所以趁着有空，就花点时间整理一下具体怎么做 Elasticsearch 性能优化，希望能对 Elasticsearch 感兴趣的同学有所帮助。背景Elasticsearch
一、elk架构简介 首先 logstash 具有日志采集、过滤、筛选等功能，功能完善但同时体量也会比较大，消耗系统资源自然也多。filebeat作为一个轻量级日志采集工具，虽然没有过滤筛选功能，但是仅仅部署在应用服务器作为我们采集日志的工具可以是说最好的选择。但我们有些时候可能又需要logstash的过滤筛选功能，所以我们在采集日志时用filebeat，然后交给logstash过滤筛选。其次，l
文章目录1. 前言2. 什么是ELK?3. ELK的架构4. ELK各组件简介4.1 Beats4.2 Logstash4.3 Elasticsearch4.4 Kibana5. 总结参考 本文中的图多来源于互联网。 1. 前言传统的日志分析场景直接在日志文件中 grep、awk日志量太大如何归档?文本搜索太慢怎么办?如何多维度查询?等等解决上面的问题，需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收
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2023-08-08 12:38:09
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在微服务架构下，微服务被拆分成多个微小的服务，每个微小的服务都部署在不同的服务器实例上，当我们定位问题，检索日志的时候需要依次登录每台服务器进行检索。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。所以我们还需要一个工具来帮助集中收集、存储和搜索这些跟踪信息。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序
1、_cluster接口命令heakth: 集群健康状况：state: 查看集群节点：stats: 统计数据； 部分截图查看单个节点状况：[root@node1 ~]# curl -X GET 'http://node1:9200/_nodes/stats?pretty'2、Plugins(插件)插件扩展ES的功能： 添加自定
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2023-07-31 09:08:50
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ELK性能优化简要说明1. 系统部署说明组件机器配置说明ElasticSearch&Kibana3 * (32 core + 128GB mem + SAS 3.6T*12)EK混部Logstash3 * (40 core + 32GB mem)单独部署，比较耗cpuDS&Kafka5 * (56 core + 256GB mem + 1.8TB*16)DS&Kafka&a
文章仅供学习记录。侵删。2019 年最后一发，谈谈这半年 Electron 应用开发和优化心得。干货也挺多，希望能给你带来一点启发。 下半年可以拿出来说一说的项目，估计就是我们用 Electron 重构了一个桌面端应用。这个应用类似于钉钉或者企业微信，主要功能有即时通信、语音/视频、会议，基本功能和交互体验和 PC 端微信差不多(其实就是模仿)，具体细节就不展开了, 这些对本文不重要。如下图文章大
一、 硬件环境选择：
如果有条件，尽可能使用SSD硬盘， 不错的CPU。ES的厉害之处在于ES本身的分布式架构以及lucene的特性。IO的提升，会极大改进ES的速度和性能。 二、系统拓朴设计：
ES集群在架构拓朴时，一般都会采用Hot-Warm的架构模式，即设置3种不同类型的节点：Master节点、Hot 节点和 Warm节点。
Mast
1.ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件。Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。Logs
目录一、概述1）Elasticsearch 存储2）Filebeat 日志数据采集3）Kafka4）Logstash 过滤5）Kibana 展示filebeat和logstash的关系二、helm3安装ELK1）准备条件2）helm3安装elasticsearch1、自定义values2、开始安装Elasitcsearch3、验证4、清理3）helm3安装Kibana1、自定义values2、开始
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2023-07-20 14:21:34
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1，架构图示 第一层、数据采集层数据采集层位于最左边的业务服务器集群上，在每个业务服务器上面安装了filebeat做日志收集，然后把采集到的原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上。第二层、消息队列层原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上后，会进行集中存储，此时，filbeat是消息的生产者，存储的消息可以随时被消费。第三层、数据分析层Logstash作为消费者，会
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2023-06-07 21:34:33
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一、ELK简介ELK分别表示Elasticsearch、Logstash、Kibana，是一套完整的日志收集以及展示的解决方案。新增了一个FileBeat，是一个轻量型的日志收集处理工具，FileBeat占用的资源少，适合在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash； 二、ELK-B介绍Elasticsearch简称ES，是一个基于Lucene的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，提
