为什么要用ELK？Elastricsearch + LogStash + Kibana。一般情况下我们可以把日志保存在日志文件当中，也可以把日志存入数据库当中。但随着业务量的增加，日志数据量也会不断增加。我们通过ELK可以更好的收集、管理、分析日志。 收集过程架构图1、ElasticSearch 
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2024-02-29 19:47:21
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前言 由于接入日志平台的项目越来越多，ES不堪重负，各项系统性能持续在高位，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：在应用服务器上部署filebeat收集日志，同时对日志格
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2023-12-11 01:42:58
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目录一、ElasticSearch前序概念二、什么是ElasticSearch三、应用场景四、ElasticSearch技术分解一、ElasticSearch前序概念1.1数据分类 1、结构化数据 也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 2、非结构化数据
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2024-08-29 11:36:58
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ElasticSearch从入门到精通–第一话ElasticSearch从入门到精通–第一话（入门篇）
ElasticSearch从入门到精通–第二话（原生API调用–纯代码篇）
ElasticSearch从入门到精通–第三话（集群环境搭建篇）
ElasticSearch从入门到精通–第四话（核心概念篇）
ElasticSearch从入门到精通–第五话（整合SpringBoot高效开发、分页高亮等
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2024-03-19 16:30:06
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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。在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，在
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2023-08-08 07:39:22
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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在表格存储中，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
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2024-03-14 22:59:12
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安装elk 安装Java 1.8环境 解压源码安装包：tar xf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz
ll
mkdir /work/opt -p
mv jdk1.8.
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2024-07-10 18:03:20
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ElasticSearch：介绍先放官方中文网站镇楼：https://www.elastic.co/cn/按照本文的流程去学习，保证一定有收获。如果暂时没时间学，不妨点个收藏点个赞，找个时间慢慢学。那么我们接下来就开始ES的旅程吧！首先，ElasticSearch是什么？ElasticSearch是基于RESTful web接口的全文搜索引擎 ，简单说就是可以对存储的数据进行快速搜索的强大引擎。M
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2024-05-01 13:06:18
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# Elasticsearch 日志存储与 Java 应用集成
随着大数据时代的到来，日志数据成为了企业分析与监控的重要资产。ElasticSearch（简称ES）作为一个分布式的搜索引擎，越来越受到开发者的青睐。本文将介绍如何在Java应用中将日志数据存储到Elasticsearch，并提供相关的代码示例。同时，我们也会通过序列图和类图来清晰地展示流程和结构。
## 1. Elasticse
# 日志存储：Elasticsearch与MongoDB的比较
在现代软件开发中，日志管理是一个重要的部分。随着应用程序的复杂性增加，我们需要有效的方式来存储、检索和分析日志数据。本文将探讨两种流行的日志存储解决方案：Elasticsearch和MongoDB，并提供一些代码示例来帮助更好地理解它们的使用场景。
## 什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个基于L
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，在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
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2024-04-21 13:28:16
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ELK简介ELK是Elasticsearch+Logstash+Kibana的简称Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Logstash 简单来说就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端，与此
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2024-07-18 21:25:41
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如今Bigtable型(列族)数据库应用越来越广，功能也很强大。但是很多人还是把它当做关系型数据库在使用，用原来关系型数据库的思维建表、存储、查询。本文以hbase举例讲述数据模式的变化。传统关系型数据库(mysql，oracle)数据存储方式主要如下：上图是个很典型的数据储存方式，我把每条记录分成3部分:主键、记录属性、索引字段。我们会对索引字段建立索引，达到二级索引的效果。但是随着业务的发展，
# MongoDB vs Elasticsearch 存日志方案
在现代应用程序中，存储和检索日志信息是至关重要的。MongoDB与Elasticsearch是两个常用的存储选择，各有其优势和劣势。在这篇文章中，我们将讨论如何选择适合的日志存储方案，并提供实现步骤及相关的代码示例。
## 选择 MongoDB 或 Elasticsearch 的流程
首先，让我们看一下存储日志的基本流程，以下
统计各个web应用的请求耗时情况，以便各个组能找出耗时多的功能进行优化。其实这个分析看似比较简单，只要拿到各个web应用的access日志就很容易获得所有请求的耗时。但调查了实际环境以后发现要填的坑还真不少啊。 1.日志位置 每个web应用都部署在不同的机器下，共60多个应用，每个都来一套分析程序？算了吧。。。
# MySQL BLOB 适合存文本吗？
在数据库中，存储的数据类型有很多种，MySQL 提供了多种类型来存储文本和二进制数据。其中，BLOB（Binary Large Object）是一种常见的数据类型，通常用于存储图像、音频和其他大型二进制文件。那么，BLOB 适合用于存储文本数据吗？本文将对此进行探讨，并提供代码示例。
## 什么是 BLOB？
BLOB 是一种用于存储二进制数据的 M
原创
2024-08-14 06:53:31
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回顾一下js中七种数据类型： number， string， bool，null，undefined，symbol， Object。前面六种是基本数据类型，Object是复杂数据类型 Object里面又分为：Array Function Date object ES6新增的数据类型（Set，Map，weakSet，weakMap）都属于ObjectSymbolSymbol的使用：var a = S
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2024-10-22 13:04:44
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一、安装由于xadmin自带的包里面已经包含了django-import-export所以不用再pip install django-import-export了但是xadmin管理后台只有导出按钮没有导入按钮所以本次引入了导入功能 二、配置文件demo/settings.py： import os
# Build paths inside the project
第2节结构化搜索_在案例中实战使用term filter来搜索数据 课程大纲1、根据用户ID、是否隐藏、帖子ID、发帖日期来搜索帖子（1）插入一些测试帖子数据POST /forum/article/_bulk{ "index": { "_id": 1 }}{ "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false,
首先我们来看下 执行的效果 可以获得文件的一系列的属性我们再来看下 代码首先导入命名空间Imports System
Imports System.IO
Imports System.Data
Imports System.Drawing
Imports System.Diagnostics
Imports System.ComponentModel 我们先来添加一个控件OpenFile
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2024-09-05 10:09:53
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