Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
开源从开始到现在已经有几十年历史，开源许可证在开源运动的发展中起到了基石作用，不管是从文化还是法律的角度，都较好地推动了开源的发展。
仔细观察，我们会发现客户端默认连接的是我们elasticsearch的默认路径。而此时elasticsearch服务未启动，所以集群健康值是未连接
ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段： 以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不
在AI盛行的当下，Vector Search结合LLM的应用模式已经在应用领域逐渐成为主流，要想开好AI这辆跑车，那么首先需要有一款衬手的引擎，它就是向量数据库。这也是ChatGPT曝火后，很多向量数据库公司获得了数亿美元的融资的原因。
wget https://nodejs.org/dist/v10.15.2/node-v10.15.2-linux-x64.tar.xz
最近有粉丝私信我说，希望我能出一期关于ES的文章。所以今天，我就给大家分享一下我对ES的理解。
很久没有更新微信公众号了，最近公司旅游又忙着换房子真是身心疲惫，刚换房子还是前一个多月的事，但是房子出问题了房东给我们又换了一套，租个房子真是不容易啊！在这还是推荐大家找个靠谱的租房APP上的房子，说起这个房子也怪自己的运气差，房东还是个女的，算是比较好说话的吧！但就是太麻烦了，烦心的事就不说了，分享一些近期比较好的github项目。排名不分先后。
有粉丝在评论区留言说，让我拍一期关于ES的视频。今天，我给大家分享一下我对ES的理解。
源码github：https://github.com/linbin524/yc.boilerplate
那么我之前介绍过后面要开发一个子系统用来提供命令查询，那么经过一周的考虑，前端的ui框架选好了。
Elasticsearch 中文网站： https://www.elastic.co/cn/ 官网对Elasticsearch 介绍的第一句话： Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。Elasti
jieba分词是中文里面比较好的分词器，而当前Elasticsearch官方并不支持jieba分词，但可以通过配置plugins的方式使用jieba分词器作为es的analyzer
具体配置如下：在nginx的配置文件nginx.conf中 在server下配置access_log和error_log的输出方式
导语 | 一波未平一波又起的疫情对大家的生活、工作造成了一定影响。在信息化飞速发展的今天，小伙伴们技术交流的方式也变得多样化。2021年8月21日下午，ES中文社区联合腾讯云在腾讯滨海大厦举办了深圳地区年度首次Meetup，活动采用线下现场参与、腾讯会议、云+社区线上同步直播的方式进行。来自腾讯、Tapdata、字节跳动、vivo的技术专家们给ES社区的小伙伴们带来了一场精彩的技术视听盛宴。 活动精彩回顾 一、社区发展 活动开始ES深圳分会主席杨振涛先生回顾了深圳Meetup历史并对本次活动表达了
众所周知，单体应用程序，由于其种种不足，几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目，最好从微服务架构开始。
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch/
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与， 参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
ELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。从前我们用shell三剑客(grep, sed, awk)来分析日志, 虽然也能对付大多数场景，但当日志量大，分析频繁，并且使用者可能不会shell三剑客的情况下， 配置方便，使用简单，并且分析结果更加直观的工具(平台)就诞生了，它就是ELK。 ELK是开源的，并且社区活跃，用户众多。当然国内也有一些收费的，比较好用的日志分析平台，比如日志易(日志易的同事赶紧给我打钱，毕竟这广告打的好)。
在项目中，或者开发过程中，出现bug或者其他线上问题，开发人员可以通过查看日志记录来定位问题。通过日志定位 bug 是一种常见的软件开发和运维技巧，只有观察日志才能追踪到具体代码。在软件开发过程中，开发人员会在代码中添加日志记录，以记录程序的运行情况和异常信息。当程序出现问题时，就可以通过日志检索来定位。所以搭建一个高性能日志系统或者便捷查询的日志系统是十分重要的。
背景 一波未平一波又起的疫情对大家的生活、工作造成了一定影响。在信息化飞速发展的今天，小伙伴们技术交流的方式也变得多样化。2021年8月21日下午，ES 中文社区联合腾讯云在腾讯滨海大厦举办了深圳地区年度首次 Meetup，活动采用线下现场参与、腾讯会议、云+社区线上同步直播的方式进行。来自腾讯、Tapdata、字节跳动、vivo 的技术专家们给 ES 社区的小伙伴们带来了一场精彩的技术视听盛宴。 一、社区发展 活动开始， ES 深圳分会主席杨振涛先生回顾了深圳 Meetup 历史并对本次活动表达了祝福，
一波未平一波又起的疫情对大家的生活、工作造成了一定影响。在信息化飞速发展的今天，小伙伴们技术交流的方式也变得多样化。2021年8月21日下午，ES 中文社区联合腾讯云在腾讯滨海大厦举办了深圳地区年度首次 Meetup，活动采用线下现场参与、腾讯会议、云+社区线上同步直播的方式进行。来自腾讯、Tapdata、字节跳动、vivo 的技术专家们给 ES 社区的小伙伴们带来了一场精彩的技术视听盛宴。
这次ES8集群部署花的时间真不少，还熬了两夜，原本是比较简单的，同事搞就可以了，结果还是超出了预期，不熟悉的东西部署也是相当耗时间的。开始是准备基于Docker部署的，但是没有成功，网上参考了很多，调各个配置参数，就是没成功，后来看到这个文章：https://www.zsjweblog.com/2022/03/09/elasticsearch8-1-0%e9%9b%86%e7%be%a4%e6%90%ad%e5%bb%ba/，改为直接使用安装包进行部署，在测试机上尝试是可以把几个节点服务连接成一个集群的。
大多数中型网络应用程序需要内部系统来维护、管理和监控业务数据，随着低代码工具的发展，在短时间内开发交互式的 Web 应用程序变得越来越容易。依靠这些低代码框架，您可以连接数据库，创建一系列数据 CRUD 操作，并将这些功能分布到 UI 界面中。如果您是一名企业内部系统的开发者，且仍依赖于 Django 或 Ruby on Rails 等开发框架或者在 React/Vue 等框架的学习与开发上纠缠，我们认为了解这些低代码平台存在的重要性是非常有必要的，它们可以为您节省大量开发简单内部业务系统的时间，使您能够专注于产品的核心功能。（推荐阅读：「为什么说低代码是内部系统开发的未来趋势？
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
最近的工作涉及搭建一套日志采集系统，采用了业界成熟的ELFK方案，这里将搭建过程记录一下。
首先安装Docker，具体流程请参照：win10系统下把玩折腾DockerToolBox以及更换国内镜像源(各种神坑)，这里不再赘述。
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 \_score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
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在需要私有化部署的系统中，大部分系统仅提供系统本身的业务功能，例如用户管理、财务管理、客户管理等。但是系统本身仍然需要进行日志的采集、应用指标的收集，例如请求速率、主机磁盘、内存使用量的收集等。同时方便的分布式系统日志的查看、指标的监控和告警也是系统稳定运行的一个重要保证。
最近，云上许多数据存储和分析应用，如MongoDB、Kafka、AstraDB、ClickHouse、DynamoDB等都提供了Serverless模式。这些应用通过Serverless平台，使用者可以轻松部署和管理应用程序，并以最小的成本使用云资源。
刚接触Elasticsearch的朋友，或多或少会遇到一个问题，Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么？ 本文给出了答案。
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
由于nginx功能强大，性能突出，越来越多的web应用采用nginx作为http和反向代理的web服务器。而nginx的访问日志不管是做用户行为分析还是安全分析都是非常重要的数据源之一。如何有效便捷的采集nginx的日志进行有效的分析成为大家关注的问题。
首先服务提供者（用户、商品等微服务子模块）按照指定格式的服务接口描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧——安装篇（一）
作者简介 许鹏，携程机票大数据基础平台Leader，负责平台的构建和运维。深度掌握各种大数据开源产品，如Spark、Presto及Elasticsearch。著有《Apache Spark源码剖析》一书。本文来自许鹏在〖DAMS 2017中国数据资产管理峰会〗上的分享，首发DBAplus社群（ID：dbaplus）。 现如今大数据一块有很多的开源项目，因此首先搭建平台的难点其实在于如何选择一个合适的技术来做整个平台的架构，第二，因为有业务数据，用了平台之后的话，如何用平台把数据分析出来让用户有很好的交互性的
软件公司 Elastic 和亚马逊就一起商标侵权诉讼达成了和解。亚马逊开始从网站的各个页面以及其服务和相关项目名称中删除“Elasticsearch”一词，并由 Elastic 销售的 Elastic Cloud 取而代之。这是 Elastic 的一次重大胜利，该公司曾多次与亚马逊发生冲突。
绿色——最健康的状态，代表所有的主分片和副本分片都可用； 黄色——所有的主分片可用，但是部分副本分片不可用； 红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好。
开箱即用的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性，独有高性能自研内核、自治索引、集群巡检等优势能力，轻松构建日志分析、信息检索、数据分析等业务。
Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间。
在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。
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