kibana

资源下载： ElasticSearch官方下载地址： https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch curl下载地址： http://curl.haxx.se/download.html Kibana下载地址： https://www.elastic.co/guide/en/kibana/4.6/index.html sense下载地址： https://download.elastic.co/elastic/sense/sense-latest.tar.gz ik分词器下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik logstash下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash elasticsearch官网地址： https://www.elastic.co 注意：ElasticSearch和Kibana版本必须一致 我用到的elasticsearch版本和Kibana是 6.4.3 1，查看本地项目spring和springboot版本号 public static void main(String[] args) { System.out.println(SpringVersion.getVersion())

本篇文章主要介绍elk的一些框架组成，原理和实践，采用的ELK本版为7.7.0版本 一、ELK介绍 1.1、ELK简介 　　ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称(但是后期出现的filebeat(beats中的一种)可以用来替代logstash的数据收集功能，比较轻量级)。市面上也被成为Elastic Stack。 　　Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。 　　Logstash是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。Logstash能够动态地采集、转换和传输数据，不受格式或复杂度的影响。利用Grok从非结构化数据中派生出结构，从IP地址解码出地理坐标，匿名化或排除敏感字段

一、场景介绍： 因Kibana 5.5 版后，已不支持认证功能，也就是说，直接打开页面就能管理，想想都不安全，不过官方提供了 X-Pack 认证，但有时间限制。毕竟X-Pack是商业版。决定采用nginx做反向代理。 二、实现过程 1.安装 Apache Httpd 密码生成工具 [root@master ~]# yum install httpd-tools -y 2.生成Kibana认证密码 [root@master ~]# mkdir -p /usr/local/src/nginx/ [root@master ~]# htpasswd -c /usr/local/src/nginx/passwd kibanna New password: Re-type new password: Adding password for user kibanna 注意：上面的 /usr/local/src/nginx/passwd 是生成密码文件的路径，然后feiyu 是用户名，你可以根据需要自行设置成其它用户名。运行命令后，会要求你连续输入两次密码。输入成功后，会提示已经为feiyu这个用户添加了密码。 3.查看下生成的密码文件的内容： [root@master ~]# cat /usr/local/src/nginx/passwd kibanna:$apr1$bj22mciQ

少点代码，多点头发 本文已经收录至我的GitHub,欢迎大家踊跃star 和 issues。 https://github.com/midou-tech/articles 从今天开始准备给大家带来全新的一系列文章，Elasticsearch系列 新系列肯定会有很多疑惑，先为大家答疑解惑，下面是今天要讲的问题 为什么写Elasticsearch系列文章？ 之前在文章中也陆陆续续的提到过，龙叔是做搜索引擎的。搜索引擎技术属于商业技术，大家耳熟能详的百度搜索，Google搜索，这可都是因为把握核心搜索技术，从而诞生了商业帝国。 每个互联网大厂都想去分一杯搜索的羹，360搜索、神马、头条、搜狗搜索等等，由此可见搜索技术的商业作用和机密性了。 搜索把握用户的入口 蘑菇街的搜索引擎是一款使用C++开发、完全自研、没有开源的搜索引擎，没有开源就是不能随便写出来的。 但是现在不一样了 第一、我离职了，离开了意味着不在持有那些商业机密了，就算不讲出来我也没啥心理负担(但还是不能讲的，离职协议写的很清楚，不能 泄露公司商业机密 )。 第二、去新的公司还是在搜索领域，他们用Es Elasticsearch是一个开源搜索，开源的东西可以随便说，但还是不能说公司的 商业数据 。 自己一直在搜索领域做，输出搜索相关的文章，第一个可以让自己更好的学习和总结，第二个可以让粉丝们了解到搜索这个神秘的技术

目录 前言 ES系列安装 数据同步 .net代码怎么搜索ES 单Index和多Index 单字段搜索和全文检索 多条件,时间范围+分页+高亮 完结 前言 前面的三篇系列了解了安装和一些基本使用,这一章节呢,我来个实战. 首先不管是在公司使用还是个人使用,面临的最初的问题是: ElasticSearch系列包括ES,ES-head,Kibana,分词器等怎么安装? 我的数据库里面的数据表怎么同步到ES里面?而且是增量更新? 我客户端怎么调用?怎么高亮显示?怎么全文检索,条件检索? 我抱着这3个问题去学习ElasticSearch的时候发现,网上没有很好的文章,包括现在2020年5月50日,在网上搜一下ElasticSearch的文章,绝大部分都是官方文档的翻译,同步数据写的都是ES操作的IndexDocument方法,我就奇怪了,你们数据表里几百万的数据就用ES的插入方法去插入? 客户端调用呢我使用的是.net,在ES7.x版本之后type被废除了,.net客户端使用的是Nest,同样的,现在在网上搜,也没有很好的文章,大都还是官方文档的简单翻译,连个高亮,多条件搜索都没. So,我写了这一篇文章,也就是系列四实战篇,跟着我做,你可以得到 数据表增量的同步到ES,包括增加,更新,但是不包括删除 .net里的Nest客户端高亮搜索,包括全文检索,单字段搜索和多条件搜索 前言说完

项目介绍 小说精品屋 是一个多平台（web、安卓app、微信小程序）、功能完善的小说弹幕网站，包含精品小说专区、轻小说专区和漫画专区。包括小说/漫画分类、小说/漫画搜索、小说/漫画排行、完本小说/漫画、小说/漫画评分、小说/漫画在线阅读、小说/漫画书架、小说/漫画阅读记录、小说下载、小说弹幕、小说/漫画自动爬取、小说内容自动分享到微博、邮件自动推广、链接自动推送到百度搜索引擎等功能。包含电脑端、移动端、微信小程序等多个平台，现已开源web端、安卓端、小程序端源码。 小说精品屋-plus是在小说精品屋的基础上，重新进行了数据库设计、代码重构和功能增强，提升了程序整体的可读性和性能，增加了很多商用特性。主要升级如下： 数据库重新设计，结构调整。 服务端代码重构，MyBatis3升级为MyBatis3DynamicSql。 移动站与PC站站点分离，浏览器自动识别跳转。 PC站UI更新。 新闻模块。 排行榜。 小说评论模块。 阅读主题模块。 作家专区。 充值。 后台管理系统。 爬虫管理系统。 ElasticSearch配置 小说精品屋-plus在v2.1.0中集成了Elastic Search搜索引擎，默认是关闭的，如需要开启，请按照如下步骤进行： 1⃣️安装ElasticSearch搜索引擎服务 参考文章： https://blog.csdn.net/daerzei/article

　　环境查看 # cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) [root@localhost elasticsearch]# uname -a Linux localhost.localdomain 3.10.0-862.el7.x86_64 #1 SMP Fri Apr 20 16:44:24 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@localhost elasticsearch]# docker info Client: Debug Mode: false Server: Containers: 1 Running: 1 Paused: 0 Stopped: 0 Images: 5 Server Version: 19.03.8 Storage Driver: overlay2 Backing Filesystem: <unknown> Supports d_type: true Native Overlay Diff: true Logging Driver: json-file Cgroup Driver: cgroupfs Plugins: Volume: local Network: bridge host ipvlan macvlan

版本号:7.3.1 1.需要在配置文件中开启x-pack验证, 修改config目录下面的elasticsearch.yml文件，在里面添加如下内容,并重启. xpack.security.enabled: true xpack.license.self_generated.type: basic xpack.security.transport.ssl.enabled: true 2，执行设置用户名和密码的命令,这里需要为4个用户分别设置密码，elastic, kibana, logstash_system,beats_system bin/elasticsearch-setup-passwords interactive Initiating the setup of passwords for reserved users elastic,kibana,logstash_system,beats_system. You will be prompted to enter passwords as the process progresses. Please confirm that you would like to continue [y/ N]y Enter password for [elastic]: passwords must be at least [ 6 ]

功能拆解 python连接Elasticsearch 查询Elasticsearch打印结果 导出所有结果数据 将所有结果写入csv文件 1.打通python与Elasticsearch的通信 与python连接Oracle、MySQL差不多思路，这里需要用到Elasticsearch包，没有的赶紧使用 pip install elasticsearch 来安装。安装成功后，再使用from elasticsearch import Elasticsearch就不会报错了。 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch(hosts="http://192.168.21.33:9200/", http_auth=('abc','dataanalysis')) print(es.info()) 通过Elasticsearch()来配置连接，告诉它Elasticsearch所在服务器的IP地址，如果需要输入用户名密码，在http_auth参数中给出。如果打印连接的信息不报错，那就表明连接成功了 2.通过json查询体实现ES的查询 请求体与Kibana下使用的格式完全一致，如果不确定请求体写的对不对，可以放在Kibana下调试一下，调试正确了再放进来。 如下所示，通过"_source" : "title

一、基础类工具 1、Head插件 ES集群状态查看、索引数据查看、ES DSL实现（增、删、改、查），比较适用json串的格式化 参考地址：http://mobz.github.io/elasticsearch-head/ 2、kibana工具 除了支持各种数据的可视化之外，最重要的是：支持Dev Tool进行RESTFUL API增删改查操作。 ——比Postman工具和curl都方便很多。 参考地址：https://www.elastic.co/products/kibana 3、ElasticHD工具 支持sql转DSL 参考地址：https://github.com/360EntSecGroup-Skylar/ElasticHD 4、cerebro工具 参考地址：https://github.com/lmenezes/cerebro 5、Elaticsearch-HQ工具 管理elasticsearch集群以及通过web界面来进行查询操作 参考地址：https://github.com/royrusso/elasticsearch-HQ 6、Elaticsearch-migration工具 支持多版本间数据迁移，使用sroll + bulk 参考地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-migration 7