ELK搜索引擎三剑客（存储+检索+分析） —elasticsearchelasticsearch：分布式搜索引擎，大规模数据的搜索下载es设置软连接 环境变量 first: #编辑/etc/security/limits.conf，追加以下内容:
* - nofile 65536 #针对当前系统针对所有用户最大打开文件数为65536
second: #编辑/etc/sysctl.conf文件，
ELK介绍需求背景：业务发展越来越庞大，服务器越来越多各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志为什么要用到ELK：一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面
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2024-07-31 13:34:12
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elasticsearch更改mapping(不停服务重建索引)Elasticsearch的mapping一旦创建，只能增加字段，而不能修改已经mapping的字段。但现实往往并非如此啊，有时增加一个字段，就好像打了一个补丁，一个可以，但是越补越多，最后自己都觉得惨不忍睹了。怎么办？？这里有一个方法修改mapping，那就是重新建立一个index，然后创建一个新的mapping。你可能会问，这要是
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2024-03-05 09:34:50
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zjtest7-redis:/usr/local/logstash-2.3.4/config# cat logstash_agent.conf input { file { type => "nginx_access" p...
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2016-07-22 22:28:00
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zjtest7-redis:/usr/local/logstash-2.3.4/config# cat logstash_agent.conf input { file { ...
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2016-07-22 22:28:00
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maximun shards openby: 铁乐与猫现象elk使用7.0版本elk出现没有新数据的情况。logstash日志中报出例如以下的报警：[WARN ] 2020-05-11 18:58:42.045 [[main]>worker26] elasticsearch - Could not index event ex=>"tielemao_web_log-2020.05.12
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2024-03-22 20:54:26
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一、概述lucene官网https://lucene.apache.org/# 目前最新版本是7.12.1
docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:7.5.1
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
docker pull docker.elastic.c
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2024-04-10 17:31:39
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ELK高级搜索二Elasticsearch使用Elasticsearch介绍倒排索引Elasticsearch概念Elasticsearch目录结构Elasticsearch启动Elasticsearch集群Head插件安装索引创建索引删除索引查询索引settings查询索引mapping文档新增文档修改文档部分更新全部替换检索文档删除文档 Elasticsearch介绍百度百科Elastics
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2024-03-17 00:10:48
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一. ELK是什么？ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索分析引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene基础之上。 Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎： 一
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2024-03-20 11:54:27
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引言 通过上篇博客，我们已经在Linux环境下安装好了单机版的Elasticsearch和Head插件。本篇博客主要是照着官网操作一些API，熟悉一下如何建立、查询索引等操作，熟悉一下Head管理页面，这样在后面集成代码的过程中也会有所共鸣。 Index API 通过Index API，我们可以创建或者更新一个具体的索引，数据是JSON格式的文档，通过下面的命令，可以创建一个名为book，类型为
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2024-09-25 14:16:06
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随着网络信息流量的不断增大，使得处理海量数据的分布式应用系统规模日益庞大，复杂性不断提高，给了解系统中的数据流向、服务之间的关系、系统运行状态带来了困难，进而使得分布对象的开发、调试和维护变得负责且难于处理。同时，如此庞大的海量数据库应用系统在启动、运行、关闭时会产生大量的信息。若不将这些信息记录下来，系统出现故障时想对故障进行分析就无从着手。 利用日志的优势，对过个节点上的服务对象提供高性
在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Docum
目录第1节 索引操作（创建、查看、删除）1. 创建索引库2. 判断索引是否存在3.查看索引查看单个索引批量查看索引查看所有索引4. 打开索引5.关闭索引6. 删除索引库第2节 安装IK分词器2.1 安装2.2 测试2.3 词典使用第3节 映射操作1.创建映射字段2.映射属性详解1 type2 index3 store4 analyzer：指定分词器3.查看映射关系查看单个索引映射关系查看所有索引映
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2024-02-28 11:28:14
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版本信息Elasticsearch -7.3.1Kibana - 7.3.1 以下是在 Kibana Console 中常用的一些操作?v - 显示题头，?prettyGET /_cat/indices?v
GET /_cat/thread_pool?pretty 1.调整索引的间隔 - refresh_interval 默认情况下 ElasticSearch 索
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2024-04-24 13:35:15
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ELK专栏之ES索引-04索引Index入门为什么我们要手动创建索引？索引管理创建索引查询索引修改索引删除索引定制分词器默认分词器修改分词器的位置定制自己的分词器type底层结构及弃用原因type是什么？ES中不同的type存储机制type弃用的原因定制动态映射（dynamic mapping）定制动态映射（dynamic mapping）策略自定义动态映射（dynamic mapping）策略
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2024-04-06 10:31:16
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前言:建议kibana语法一定要学好!1 软件安装1.1 ES的安装第一步：解压压缩包，放到一个没有中文没有空格的位置第二步：修改配置文件1、 jvm.options 第22和23行-Xms128m-Xmx128m2、 elasticsearch.yml
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2024-10-28 12:01:07
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记一次ELK从5.6.10升级到6.7.0由于公司要求，原来的产品使用的是elk5.6.10版本，由于现在已经出到elk7，版本过低，且一些重大漏洞已不再进行维护，所以需要升级处理，就研究了一下elk升级事项。 原定升级升到7，但查看elk对应的spring data elasticsearch只更新到对应elk6.8，升级到7无法使用，所以最终决定升级到6.7.0 目前我使用的架构是filebe
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2024-02-26 06:50:41
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在elasticsearch中索引(index)有名词和动词之分，在本文中我们简述的是名词索引(index)，它有点像关系型数据中的数据库(database),我们在elasticsearch中创建一个索引， 就有点像在关系型数据中创建一个数据库，在数据库中我们有表(table)，字段（fields）；在elasticsearch中对应的就有类型(type)和属性（properties），mysq
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2024-02-28 11:13:46
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检索文档现在我们有一些数据存储在Elasticsearch中，我们可以开始处理这个应用程序的业务需求。这在Elasticsearch中很容易。我们只需执行HTTP GET请求并指定文档的地址——索引，类型和ID。使用这三个信息，我们可以返回原始的JSON文档，并且响应包含有关文档的一些元数据。 现在我们可以直接通过Kibana->Dev Tools来发送请求，GET很简单，根据你的
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2024-03-26 15:39:34
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前言：当ELK平台运行的时间越来越长，对服务器磁盘占用空间就会越来越大，传统的清理index索引数据是脚本+计划任务，虽然能够解决定时清理数据的需求，当索引越来越多，每次都要去修改脚本并不方面。ELK官方在6.6版本推出了 ILM (index lifecycle Management) 满足以上的需求当前的ELK 版本为7.9.3filebeat.yml文件filebeat.inputs:
-
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2024-04-30 12:10:44
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