在安装 Elasticsearch 时，要注意 JDK 对应的版本，另外 Elasticsearch 7.x 以上已经内置 JDK 环境配置，不需要本地 JDK 环境支持。
把日志放到node节点的主机目录上，在到主机目录上配置rsyslog收集到专门的日志服务器。 从这个日志服务器启一个logstash或者filebeat写入es。 不建议直接从每个节点直接写入es。因为日志量大的时候可能es就会被弄死，另外这么多的filebeat也是要占用不少资源的。 如果觉得麻烦，就每个node写个文件监控。自动添加rsyslog的配置然后重启rsyslog。 这样可以保证日志不丢，还能有序插入es不会因为业务高峰把es弄死，还可以利用logstash再进行一些日志格式化的需求。 目前用这个方案，把istio的所有envoy访问日志、traefik、应用程序日志收集到es上稳定的很。现在每15分钟大概150万条记录。
在 Elasticsearch的日常管理中，有很多如系统日志，行为数据等方面的应用场景，这些场景的特点是数据量非常大，并且随着时间的增长索引的数量也会持续增长，然而这些场景基本上只有最近一段时间的数据有使用价值或者会被经常使用（热数据），而历史数据几乎没有作用或者很少会被使用（冷数据），这个时候就需要对索引进行一定策略的维护管理甚至是删除清理，否则随着数据量越来越多除了浪费磁盘与内存空间之外，还会严重影响 Elasticsearch 的性能。
在ElasticSearch里面备份策略已经比较成熟了 目前在ES5.x中备份支持的存储方式有如下几种： 在这里我们主要介绍如何备份索引数据到HDFS上。 首先，我们先从名词概念上理解下备份相关术语：
环境：CentOS 6.6 Elasticsearch版本：5.6.2 感觉这个影响不大
搜索引擎是什么? 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录
一、ElasticSearch5.2.2 安装 1、检查 JDK版本（必须使用jdk1.8版本） # java -version 2、初始化环境 # service iptables status #
通过elasticsearch-head插件可以更方便的查询es，观察es状态，插件官方地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
注意最好用elasticsaerch-migration跑一下注意事项，我这里是抱着丢数据index的目的来升级的。
Mapping 是用来定义一个文档（document），以及它所包含的属性（field）是如何存储和 索引的。比如，使用 mapping 来定义：
关于String类型——分词与不分词 在Elasticsearch中String是最基本的数据类型，如果不是数字或者标准格式的日期等这种很明显的类型，其他的一般都会优先默认存储成String。同样的数据类型，Elasticsearch也提供了多种存储与分词的模式，不同的模式应用于不同的场景。 很多人在初次使用Elasticsearch时，都会很纳闷... 为什么我存储的一句话，却查询不到？ 为什么我输入了汉语单词，只能一个字一个字的匹配？ 为什么我的url查询不到？ 等等，这些都与是否分词、使用什么分词器有
ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
Elastic Search要求使用较高版本JDK，本文使用D:\DevTools\jdk1.8.0_131，并配置环境变量
我所渴求的，無非是將心中脫穎語出的本性付諸生活，為何竟如此艱難呢 ------赫尔曼·黑塞《德米安》
Elastic Search探索的第一课 —-stic search 5.3.0 ---- 启动ES 按照道理应该就可以了，然而接下来各种坑一一出现，分别阐述 错误1：error='Cannot a
参考资料 累了就听会歌吧！ Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·【入门级干货】 Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错！ Kibana中doc与search策略的区别 E
本文主要介绍elasticsearch5.0安装及head插件安装。确保系统已经安装好jdk1.8.0_73以上，操作系统CentOS6以上。
本人陆陆续续接触了ELK的1.4，2.0，2.4，5.0，5.2版本，可以说前面使用当中一直没有太多感触，最近使用5.2才慢慢有了点感觉，可见认知事务的艰难，本次文档尽量详细点，现在写文档越来越喜欢简洁了，不知道是不是不太好。不扯了看正文（注意这里的配置是优化前配置，正常使用没问题，量大时需要优化）。
在Elasticsearch7.3，x-pack已经作为默认的插件集成在Elasticsearch里面了，所以无需在bin/elasticsearch-plugin install x-pack了，直接在配置文件中启用就可以了。
在 Linux 环境中，elasticsearch 不允许以 root 权限来运行！所以需要创建一个非root用户，以非root用户来起es
本文介绍了centos7上elastic search安装及填坑记，分享给大家，具体如下：
提到格里芬—Griffin，大家想到更多的是篮球明星或者战队名，但在大数据领域Apache Griffin（以下简称Griffin）可是数据质量领域响当当的一哥。先说一句：Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目，懂了吧。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
查看了一下GitHub大牛的解决方法: 同步删除操作改为同步update更新操作实现。
Skywalking3.2.6是很老的版本了，18年8月左右的最新stable版本，进行总结纯粹出于方法论和过程论的总结，以及历史沉淀。
本文介绍了如何在Windows系统下搭建ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志分析系统。首先介绍了ELK的基本架构，然后详细描述了如何安装和配置Elasticsearch、Logstash和Kibana。最后通过具体步骤讲解了ELK的启动过程，并给出了在启动过程中可能遇到的问题及解决方法。
本文主要针对博主2018毕业至2023参与软件开发4年多以来自建的三个开源项目进行介绍与分享，希望对看到本文的新入行的初中级开发者或者未毕业想入行的学生们能够起到帮助。下面是项目介绍
说起来甚是惭愧，博主在写这篇文章的时候，还没有系统性的学习一下ES，只知道可以拿来做全文检索，功能很牛逼，但是接到了任务不想做也不行，
ElasticSearch安装SQL插件下载地址（中国大佬开发的，膜拜ing）：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql
博客提供 RSS 订阅应该是标配，这样读者就可以通过一些聚合阅读工具订阅你的博客，时时查看是否有文章更新，而不必每次都跳转到博客上来查看。现在我们就来为博客添加 RSS 订阅功能。
对于第二条错误同意需要切换到root用户，进入limits.d目录下修改配置文件。
需求 把分布式系统，集群日志集中处理快速查询 搭建ELK并与springboot日志输出结合 搭建ELK 基于我前面的elasticsearch搭建博客文档docker-compose.yml基础上进行添加修改 新建docker-compose.yml文件，内容如下 version: '2' services: elasticsearch-central: image: elasticsearch:5.6.4 container_name: es1 volumes:
白话Elasticsearch58-数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系
登录es服务器，打开日志，发现全部是超时日志，再往上看发现全是debug级别的日志，而且连每条query语句都打印了出来。
点击elasticsearch.bat 即可启动，访问http://127.0.0.1:9200 就可以看到是否成功
非针对ELK Stack的书，是搜索引擎原理的书，Elasticsearch也是开源搜索引擎的一种，原理通用。
修改了多source到多output时，发现Fluentd采集不到原来的某些pod的日志，并报错如下：
Elasticsearch 在全文搜索里面基本是无敌的，在大数据里面也很有建树，完全可以当nosql（本来也是nosql）使用。
前面写了flink的文章，其实流处理不止有flink、storm、spark streaming，说实话这些其实都是比较传统的流处理框架。今天介绍一个大家不一定用得很多，但是却很有特点的东西，NiFi NiFi的来源 Apache NiFi项目，它是一种实时数据流处理 系统，在去年由美国安全局（NSA）开源并进入Apache社区，NiFi初始的项目名称是Niagarafiles。当NiFi项目开源之后，一些早先在NSA的开发者们创立了初创公司Onyara，Onyara随之继续NiFi项目的开发并提供相关的支
PS：可以监听当前服务器的流量。电脑配置至少4G内存，ES默认是2G的内存，目前是使用的伪分布式的方式，多台电脑也是这样的。
Elasticsearch自身暴露了一套REST API，可以直接调用它们来配置和访问Elasticsearch。为了方便各类语言与REST API交互，官方提供若干客户端组件，这类似于一套SDK；有了这套SDK，首先，不再需要显式地编写REST API的URL信息，只需要传入参数和解析响应即可；其次，SDK层封装了异步API，可以更方便地进行异步编程。
由于涉及 8.X 版本 Elasticsearch 以安全方式的连接，这里需要 python 升级到 3.10+ 版本才可以。
Elasticsearch 的官方地址：https://www.elastic.co/cn/
微服务各个组件的相关实践会涉及到工具，本文将会介绍微服务日常开发的一些利器，这些工具帮助我们构建更加健壮的微服务系统，并帮助排查解决微服务系统中的问题与性能瓶颈等。
商城所有项目源码全部开源，绝无套路。技术上基于 Spring Boot3.1、Mybatis Plus、Spring Security、Vue2，整合了 Mysql、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch、Nginx 等常用中间件，根据我多年线上项目实战经验总结开发而来不断优化、完善。
x-pack是elasticsearch的一个扩展包，将安全，警告，监视，图形和报告功能捆绑在一个易于安装的软件包中，也是官方推荐的。
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
参考地址: Should I use Logstash or Elasticsearch ingest nodes? 1、背景 Logstash是Elastic Stack的重要组成部分(即E
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