最近由于项目需要，重新捡起曾经用过的 ElasticSerach 索引引擎。所谓好记性真不如烂笔头儿。
随着业务越来越复杂，系统也随之进行各种拆分，特别是随着微服务架构的兴起，看似一个简单的应用，后台可能很多服务在支撑；一个请求可能需要多个服务的调用；当请求迟缓或不可用时，无法得知是哪个微服务引起的，这时就需要解决如何快速定位服务故障点，Zipkin 分布式跟踪系统就能很好的解决这样的问题。
https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
随着我们的系统越来越庞大，各个服务间的调用关系也变得越来越复杂。当客户端发起一个请求时，这个请求经过多个服务后，最终返回了结果，经过的每一个服务都有可能发生延迟或错误，从而导致请求失败。这时候我们就需要请求链路跟踪工具来帮助我们，理清请求调用的服务链路，解决问题。
上篇文章我们讲了Docker的基础与实战，今天我们来聊聊Docker-compose的相关内容。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。使用前面介绍的Dockerfile我们很容易定义一个单独的应用容器。然而在日常开发工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。
在日常的开发中，会涉及到对一些中间件以及基础组件的使用，日志汇总分析、APM 监控、接口的健康检查、站内搜索，以及对于服务器、nginx、iis 等等的监控，最近的几个需求点，都和 Elastic Stack 有着很大的联系，有些需求可能使用 Elastic Stack 并不会是最优的方案，本着减少后期运维风险的原则，所以这里选择了统一
elasticsearch 的官方中文网址：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch.点击download进入下载页面，当前显示最新的版本是 6.4.0，发布时间是 2018 年 8 月 23，根据操作系统和安装方式 下载不同的安装包
•Prometheus Operator 与 kube-prometheus 之一 - 简介 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn)[1]•监控 Kubernetes 集群证书过期时间的三种方案 - 东风微鸣技术博客 (ewhisper.cn)[2]
Elasticsearch从6.x升级到7.x改动还真不是一般的大，ElasticsearchTemplate不建议使用了，改为使用ElasticsearchRestTemplate，ElasticsearchRepository实现复杂查询的方法也不建议使用了。从此我们简单的数据操作可以使用ElasticsearchRepository，而复杂的数据操作只能使用ElasticsearchRestTemplate了。
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/264
https://www.elastic.co/guide/index.html（推荐） ES官方英文原版文档，一般会更新到最新版本
今天给大家分享一个centos7系统搭建2022年最新ELK日志分析系统，目前版本是8.2.2。值得注意的是安装 ELK 时，您必须在整个ELK中使用相同的版本，如：Elasticsearch 8.2.2，则安装Kibana 8.2.2 和 Logstash 8.2.2，如果出现不对应的情况，如：Elasticsearch 是8.2.2版本、Kibana-6.8等或是其他版本，则需要进行对应版本的升级到8.2.2版本。
在当今这个信息爆炸的时代，多机部署已经成为许多大型应用不可或缺的一部分。但是，对于很多刚刚接触服务器管理和网络部署的新手来说，多机部署可能听起来就像是一门深不可测的技术。
1.下载Elasticsearch6.2.2的zip包，并解压到指定目录，下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-2-2
ELK日志系统大家不会陌生(zipkin + jaeger , prometheus + grafana)解决了大家对于链路对于统计采集的需求,但是真正的对于日志进行存储还是得专业的上,在Istio中官方提供的方案是EFK(Fluentd + Elasticsearch + Kibana)Fluentd 是一个开源的日志收集器，支持多种数据输出并且有一个可插拔架构。 Elasticsearch是一个流行的后端日志记录程序， Kibana 用于查看。
我本地的是 openjdk version “1.8.0_151” ，这个是 OpenJDK，并非 Oracle 版的，不过也没啥大问题，比推荐的 1.8.0_131 还新
http://tonybai.com/2017/03/03/implement-kubernetes-cluster-level-logging-with-fluentd-and-elasticsearch-stack/
我们在之前的文章，《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过，云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充，特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用，同时，又期望能够减少运维和管理成本的企业来说，Serverless 不仅便宜，而且更适合快速的构建业务和将产品推向市场，并提供更大的容错性和更低的试错成本。
Elasticsearch是一种流行的开源搜索服务器，用于实时分布式搜索和数据分析。当用于开发以外的任何其他任务时，Elasticsearch应作为集群跨多个服务器部署，以获得最佳性能，稳定性和可伸缩性。
上一篇文章介绍了ElasticSearch使用Repository和ElasticSearchTemplate完成构建复杂查询条件，简单介绍了ElasticSearch使用地理位置的功能。
在Kubernetes集群环境中，一个完整的应用或服务都会涉及为数众多的组件运行，各组件所在的Node及实例数量都是可变的。日志子系统如果不做集中化管理，则会给系统的运维支撑造成很大的困难，因此建议在集群层面对日志进行统一收集和检索等工作。
大家好，我是无名小歌！！！今天分享一个浏览器访问 Kibana 是出现的问题及解决方法。
elastica search elasticsearch的概念： 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。
作者：废物大师兄 来源：www.cnblogs.com/cjsblog/p/14075486.html
在SpringBoot中使用Elasticsearch本文不再赘述，直接参考《mall整合Elasticsearch实现商品搜索》即可。这里需要提一下，对于需要进行中文分词的字段，我们直接使用@Field注解将analyzer属性设置为ik_max_word即可。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并在 Apache 许可证下作为开源软件发布。官方客户端在 Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby 和许多其他语言中都是可用的。Elastic 8.0 版通过改进 Elasticsearch 的矢量搜索功能、对现代自然语言处理模型的原生支持、不断简化的数据上线过程，以及精简的安全防护体验，在速度、扩展幅度、相关性和简便性方面，迎来了一个全新的时代。
顾客能否搜索到他们想要购买的商品以及我们是否需要展现我们不能提供给当前顾客的商品。
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。
把服务对象（service）和资源库对象（repository）设计成接口是最常见的。但是这对接口化的认识还远远不够，我们需要更深入地去分析接口化设计和更全面地应用接口化编程。所以我们要讨论的是全面接口化，尤其是对领域模型 接口化的认识。
日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统，难以查找 日志数据量大，查询速度慢 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据 数据不够实时 常见的一些重量级的开源Trace系
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。
Elastic APM实现链路追踪，首先要引用开源的APMAgent（APM代理），然后将监控的信息发送到APMServer，然后在转存入ElasticSearch，最后有Kibana展示；具体流程如下图所示：
微信小程序官方推出面向小程序服务商的数据分析平台We 分析系统，其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。本篇微信工程师首度对外分享 We 分析画像系统各模块的设计实现思路。 点击卡片阅读 ES有奖征文活动 征文活动火爆ING🔥 活动详情请戳👇 只要是与【Elasticsearch Service】相关的技术产品干货内容，都可以参加此次活动，参与活动即可获得腾讯云 X Elasticsearch联名精美周边礼品，Apple Watch、Cherry机械键盘、京东卡等超级丰厚大礼 等你来拿～扫码加群了解活
环境说明： 节点信息 node1: 192.168.10.221 (CentOS7) node2: 192.168.10.222 (CentOS7) node3: 192.168.10.223 (CentOS7) 安装前的准备 时间同步 # ntpdate time_server_ip 基于主机名的地址解析（即使用/etc/hosts，此处不推荐使用DNS域名解析系统） # cat /etc/hosts 192.168.10.221 node1 192.168.10.222 node2 192.168.1
ELK是ElasticSearch 、 Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也称为Elastic Stack。Lostash是ELK的中央数据流，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地。Kibana可以将elastic的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
在本教程中，我们将介绍如何在Ubuntu 14.04上安装Graylog v1.3.x（有时称为Graylog2），并将其配置为在集中位置收集系统的syslog。Graylog是一个功能强大的日志管理和分析工具，具有许多用例，从监控SSH登录和异常活动到调试应用程序。它基于Elasticsearch，Java和MongoDB。
由于探针和 Skywalking OAP 存在注册的机制，如果清理了 Skywalking 所使用的 Elasticsearch 的数据，需要重新启动探针，让探针重新向 OAP 注册。重启探针是为了清理探针中自己缓存的元数据(ServiceId、ServiceInstanceId 等等)。
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Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析数据的平台。它的流行是由于它的易用性，强大的功能和可扩展性。
集中日志记录在尝试识别服务器或应用程序的问题时非常有用，因为它允许您在单个位置搜索所有日志。它也很有用，因为它允许您通过在特定时间范围内关联其日志来识别跨多个服务器的问题。本系列教程将教您如何在CentOS上安装Logstash和Kibana，然后如何添加更多过滤器来构造您的日志数据。
作者：吴容，腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师 在《腾讯云ES：图文详解！你想了解的ElasticAPM这里全都有》这篇文章中，我们对Elastic APM的组件架构、数据模型和工作原理有了比较清晰的认识，本篇文章将从实践的角度出发，演示如何使用Elastic APM来实时监控我们的SpringBoot服务。 一、创建ES集群 首先在演示的第一步，需要先创建出一个ES集群环境，这里我们到腾讯云ES控制台创建一个7.14.2白金版的ES集群。 图1. 腾讯云ES控制台创建ES集群 二、
该文是关于介绍如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索的内容。文章首先介绍了 Elasticsearch 的基本概念和架构，然后详细讲解了如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索。文章还介绍了 Elasticsearch 的各种插件和工具，以及如何在实践中进行配置和部署。
在启动或者安装ES之前，需要先下载JDK 1.7以上的版本，对于2.0来说，要求JDK1.8以上。 检查JDK的版本 使用命令： java -version echo $JAVA_HOME 查看JDK的版本，正确安装JDK后，就可以下载安装ES了。 下载文件 在网址：www.elastic.co/downloads 中下载最新版本的ES。 可以下载安装文件或者压缩文件，推荐下载压缩文件： tar -xvf elasticsearch-2.0.0.tar.gz 启动 在linux下执行： cd elas
如果你是ElasticSearch实用主义者，我推荐你直接看这篇，手把手教你ElasticSearch搭建与配置
场景描述：Elasticsearch及相关产品，介绍基于ELK + Kafka 的日志分析系统，Elasticsearch优化经验，阿里云 Elasticsearch服务以及Elasticsearch 运维实践。
本文将演示如何在Mac系统中，安装ELK环境(elasticsearch、logstash、kibana)。在Mac上安装ELK非常简单，直接使用brew命令安装即可。同时网络上存在非常多的文章。但是99%的文章，都没有提出其中遇到的问题或者没提及到需要注意的事项。本文将重点介绍这些细节。
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
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