故障现象#
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PeRa51Gj-1692860881533)(https://cdn.devopsing.site/2020/20210112231802.png)]在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.{"message"
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2024-08-05 10:52:06
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介绍如果你使用elasticsearch来存储你的日志，本文给你提供一些做法和建议。如果你想从多台主机向elasticsearch汇集日志，你有以下多种选择：
Graylog2 安装在一台中心机上，然后它负责往elasticsearch插入日志，而且你可以使用它那个漂亮的搜索界面~
Logstash 他有很多特性，包括你能输入什么日志，如何变换过滤，最好输出到哪里。其中就有输出到elasticse
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2024-03-04 16:26:51
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玩转ElasticSearch全文搜索，做个笔记。运行ElasticSearch服务为了省去繁杂的安装，跳过万恶的环境，我们使用Docker容器来跑ElasticSearch的服务。我们使用官方的elasticsearch:5.6.16-alpine作为基础镜像，另外添加一个中文分词插件elasticsearch-ik我们的Dockerfile内容如下，很简单，只需两行哟： FRO
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2024-06-05 18:09:49
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如果logstash需要读取数据库，首先需要下载对应的Mysql数据库驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar可以查看mysql-connector-java驱动包与mysql数据库版本的对应关系根据实际使用的数据库版本找到自己所需要的Mysql数据库驱动包，maven仓库下载对应的驱动包地址https://repo1.maven.org/maven2/mysql/my
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2024-07-03 04:34:54
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对于日志或指标（metric）类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间的推移，数据不断从hot索引->warm
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2024-04-18 08:52:38
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一、存储先说Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：{
"name" : "carl",
"sex" : "Male",
"age" : 18,
"birthDate": "1990/05/10",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
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2024-03-24 21:51:12
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ElasticSearch（ES）倒排索引原理Elasticsearch（ES）使用称为倒排索引的结构达到快速全文搜索的目的一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成对于其中每个词，有一个包含它的文档列表倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的例如，假设我们有两个文档，每个文档的content域包含如下内容：文
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2024-02-22 20:42:43
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倒排索引和正排索引倒排索引倒排索引，就是把一个文档中的某个字段的内容进行分词，然后将这些分词去重唯一的形成一个列表，且每个分词都会记录着它所出现在的文档id号， 这样就会大大提高我们的查询效率正排索引正排索引和倒排索引恰恰相反，它记录的是每个doc中分别都有哪些分词，并且每个分词出现的次数。 这非常有利于我们做聚合查询。 那聚合查询倒排索引不行吗？举个例子，如果需要统计“abc def” 的在全文
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2024-06-28 14:43:09
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HashMap简介HashMap是基于哈希表和链表实现的，里面的每一个元素都是键值对的形式，通过单链表的形式解决键冲突问题，超过阀值自动扩容。HashMap的size最好是2的倍数，默认大小是16，默认加载因子是0.75 运行环境OS:Win7 64bitidea:IntelliJ IDEA 2017jdkVersion:1.7.0_79 64 bit使用的pom.xml:无源码分析public
ElasticSearch基础：从倒排索引说起，快速认知ES1 ElasticSearch认知1.1 关于搜索1.2 倒排索引1.3 Lucene1.4 ES基本概念1.5 ES集群概念2 SpringBoot集成ES3 ElasticSearch安装3.1 下载与安装3.2 修改配置3.3 配置Kibana ElasticSearch第二篇：ElasticSearch进阶：一文全览各种ES查询
索引库创建那些事，带你踩坑排坑
数据准备本次学习涵盖ES简单查询，聚合查询，所以在创建测试库时会可以涵盖一些个性化字段，用于学习搜索用法索引创建几个疑问1.能否用中文命名安排:我用"蓝闪test",中英文混合l来创建，看看会怎么样使用postman测试，得到成功反馈。2.重复创建会怎样相同条件，再次调用新建索引库接口，得到如下反馈，index [蓝闪test
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2024-04-20 20:37:57
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一文看懂 ES 核心Elasticsearch 作为一个搜索引擎，其可以提供高效的搜索匹配数据的能力，对于这类工具了解其运行原理其实是有一套功法的。聊存储，ES 是如何存储数据的？聊方法，ES 是如何进行搜索匹配的？聊集群，ES 的最佳部署方案？集群如何协作？聊使用，在代码中如何使用？ES 的一些概念性名称先解释一些概念性名词便于后续的快速理解index 索引index 相当于 ES 的数据表，我
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2024-04-26 12:12:44
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分布式架构原理es中存储数据的基本单位是索引 index：mysql里的一张表 ，一个index里可以有多个type 每个type有一个mapping，mapping就是这个type的表结构 接着你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个shard，每个shard存储部分数据。 这个shard的数据实际是有多个备份，每个shard都有一个primary shard，负责写入数据 但是还有几个replic
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2024-03-15 09:19:31
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Elasticsearch-如何控制存储和索引文档(_source、_all)_source:可以在索引中存储文档。_all:可以在单个字段上索引所有内容。1. 存储原有内容的_source_source字段按照原有格式来存储原有的文档。这一点可以看到匹配某个搜索的文档，而不仅仅是他们的ID。_source字段的enabled可以设置为true或者false，来指定是否需要存储原始的文档。默认情况
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2024-07-30 10:58:14
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elasticsearch 的操作，可以 通过 postman或 apipost进行。介绍 索引是ElasticSearch存放数据的地方，可以理解为关系型数据库中的一个数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细
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2024-02-22 12:14:20
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今天分析Elasticsearch 索引和文档的管理： 在
es
中，索引和文档是
REST
接口操作的最基本资源，所以对索引和文档的 管理也是我们必须要知道的。索引一般是以索引名称出现在 REST
请求操作的资 源路径上，而文档是以文档 ID
为标识出现在资源路径上。映射类型
_doc
也可以 认为是一种资源，但在 es7
中废除了映射类型，所
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2024-02-28 11:56:10
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原文作者： Monica2333 对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引，因为数据量大，并且写入和查询大多都是近期时间内的数据。我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引。hot索引负责最新数据的读写，可使用内存存储；warm索引负责较旧数据的读取，可使用内存或SSD存储；cold索引很少被读取，可使用大容量磁盘存储。随着时间
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2024-03-23 15:04:44
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### （一）scroll的介绍
有时候我们可能想要读取整个es索引的数据或者其中的大部分数据，来重建索引或者加工数据，相信大多数人都会说这很简单啊直接用from+size就能搞定，但实际情况是from+size的分页方法不适合用于这种全量数据的抽取，越到后面这种方法的性能就越低，这也是es里面为什么限制了单次查询结果的数据不能超过1万条数据的原因。
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2024-01-17 10:25:23
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1,首先看一下下面这个索引模板curl -XPUT "master:9200/_template/template_1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' ---> 模板名字叫做template1
{
"template" : "hello*", -------------> 匹配的索引名字
"order"
在讨论ElasticSearch内部工作原理之前，我们先抛出几个问题： 1.新增加文档是否需要重建整个索引？ 2.为什么ES的搜索是近实时的（1秒后被搜到）？ 3.ES如何保证断电时，不丢失数据？ 4.为什么删除了文档，不会立刻释放空间？下面进入正题，我们先理解以下一些概念一.倒排索引不可变性倒排索引采用Immutable Design，一旦生成不可更改。不可变性带来以下好处： 1.无需考虑并发写
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2024-03-28 10:13:14
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