Elasticsearch学习日记简介Elasticsearch(下文简称es) 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。查询 : Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。分析 : 找到与查询最匹配的十个文档是一回事。但是如果面对的是十亿行日志,又该如何解读呢?Elasticsearch 聚合让您能
 日志文件记录了MySQL数据库的各种类型的活动,MySQL数据库中常见的日志文件有 查询日志,慢查询日志,错误日志,二进制日志,中继日志 ,事务日志。  修改配置或者想要使配置永久生效需将内容写入配置文件中:/etc/my.cnf.d/server.cnf一、查询日志  查询日志在mysql中称为general log(通用日志),查询日志记录了数据库执行的命令,不管这些语句
前言       由于接入日志平台的项目越来越多,ES不堪重负,各项系统性能持续高位,影响读写性能。原有1.0架构无法满足大量的日志写入ES,所以调整架构,引入2.0版本,提高吞吐量,增加日志缓存层及日志处理层,满足日志大批量多索引查询的需求。1.0和2.0架构对比1.0架构如下:应用服务器上部署filebeat收集日志,同时对日志
前言发生攻击行为以后,处理完应急事件后,第二时间就是追踪溯源,找到事件负责人,承担人。1. 日志分析统计IP访问地址,HTTP状态码过滤关键字 如: script、select、from、echo、bash、.sh等异常请求 4xx请求,5xx请求web常见的日志目录名字一般以时间戳命名打包apache的日志路径一般配置httpd.conf的目录下或者位于/var/log/httpIIS的日志
背景传统项目里面记录日志大多数都是将日志记录到日志文件,升级到分布式架构以后,日志开始由文件转移到elasticsearch(es)中来存储,达到集中管理kubernetes平台里面把日志记录到es有两种简单的方案:容器外记录。 首先在docker容器里面做挂载,指定一个固定的虚拟机目录,然后应用程序把日志写入到这个目录,虚拟机上开启logstash服务来收集日志文件,然后把日志传输到es
12.3.2  用户登录日志/var/log/wtmp和/var/log/btmp是Linux系统上用于保存用户登录信息的日志文件。其中wtmp用于保存用户成功登录的记录,而btmp则用于保存用户登录失败的日志记录,它们为系统安全审计提供了重要的信息依据。这两个文件都是二进制的,无法直接使用文本编辑工具打开,必须通过last和lastb命令进行查看。如果查看成功的用户登录记录,可以使用如
转载 2024-03-22 07:01:10
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        最近在工作中遇到了一个有关于日志引起的性能问题,平日里只是简单实用@slj4j @log4j2 等注解来记录日志,但是对于日志记录没有全面学习总结一下,因此系统的学习一下java日志。1.java日志框架现有的java日志框架JUL(java util logging)、logback、log4j、log4j2JCL(Jakarta Comm
转载 2024-02-04 22:07:33
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mysql版本是mysql5.6.22,安装环境windows7。1.使用该查询日志可以找到有效率问题的sql语句,并记录下来,进行监控。可以使用如下语句查询和设置慢查询日志  (1) 查看慢查询日志是否开启   SHOW VARIABLES LIKE '%show_query_log%'; 或是 SHOW VARIABLES LIKE '%show_q
最近在容器服务的官方镜像中,新增了loghub-shipper的镜像,使用该镜像,可以订阅日志服务中的日志库,以秒级的延时将日志数据从日志服务中读出并转换成结构化数据存储表格存储中,以满足实时在线服务的精确查询需求。什么是日志服务?日志服务(Log Service,Log)是针对日志场景的一站式解决方案,解决海量日志数据采集/订阅、转储与查询功能,比如在海量游戏日志收集与分析场景上的应用。什么是
ELK 不知道大家了不了解,他是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称,其中 Elasticsearch 是一个搜索分析引擎,Logstash 是收集过滤日志的工具,而 Kibana 则是一个 Web 图形界面工具,配套 Elasticsearch 使用很方面的制作出精美的图表,很多的公司都使用 ELK 作为日志收集和分析系统,搭建非常的方便。同时也不只是用
转载 2024-02-17 09:56:59
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ELK分布式日志系统 ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。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。Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支
 1. 背景Elasticsearch可广泛应用于日志分析、全文检索、结构化数据分析等多种场景,大幅度降低维护多套专用系统的成本,开源社区非常受欢迎。然而Elasticsearch为满足多种不同的使用场景,底层组合使用了多种数据结构,部分数据结构对具体的用户使用场景可能是冗余的,从而导致默认情况下无法达到性能和成本最优化。 幸运的是,Elasticsearch提供非常灵活的模板配置能力
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
转载 2024-04-24 14:12:03
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背景传统项目里面记录日志大多数都是将日志记录到日志文件,升级到分布式架构以后,日志开始由文件转移到elasticsearch(es)中来存储,达到集中管理kubernetes平台里面把日志记录到es有两种简单的方案:容器外记录。首先在docker容器里面做挂载,指定一个固定的虚拟机目录,然后应用程序把日志写入到这个目录,虚拟机上开启logstash服务来收集日志文件,然后把日志传输到es
如果你关注过 elasticsearch 的日志,可能会看到如下类似的内容:[2018-06-30T17:57:23,848][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [qoo--eS] [gc][228384] overhead, spent [2.2s] collecting in the last [2.3s] [2018-06-30T17:57:29,02
背景随着openkube系统一步步推进,混合云管理系统已显雏形,容器化部署逐步深入,应用部署依赖关系复杂、日志量庞大、运维和开发人员查看日志分析问题困难,目前搭建一套统一日志系统显得尤为重要。目标01一站式日志平台打造统一日志管理平台,统一日志采集、日志分析、日志查询,一站解决运维、开发人员日志查询、分析、问题定位的痛点。02跨平台日志采集支持多平台、多语种、多样式日志定制化采集。03关键字高效查
K8S(Kubernetes)是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。K8S中,日志管理是非常重要的一部分,对于监控和排查问题起着至关重要的作用。本文将重点介绍如何在K8S中实现ES(Elasticsearch)日志管理,帮助刚入行的小白快速上手。 ## 一、整体流程 下面是实现K8S ES日志管理的整体流程,我们将通过一系列步骤逐一实现。 | 步骤 | 操作
原创 2024-04-09 09:48:14
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前言ElasticSearchJava中使用提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、ElasticSearch-head可视化界面安装下载并且解压  关于ElasticSearch和Kibana的安装在其他文章中有写,接下来是针对head可视化界面的安装ElasticSearch-Head下载 进入安装的文件夹下在cmd指令下使用cnpm install使用npm run start启
flink消费kafka消息,处理后保存入es一、引入依赖<properties> <flink.version>1.7.2</flink.version> <java.version>1.8</java.version> <scala.binary.version>2.11&l
转载 2024-08-12 15:09:33
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2018年,我写过一篇关于Clickhouse的文章,这段内容互联网上仍然很流行,甚至被多次翻译。现在已经过去两年多,同时 Clickhouse 的开发节奏仍然活跃: 上个月有 800 个合并的 PR ! 这难道没让你大吃一惊吗?或许需要一小时才能查看完这些变更日志和新功能描述,例如 2020 年:https://clickhouse.tech/docs/en/whats-new/changel
转载 2024-07-25 16:07:11
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