kibana

【Elasticsearch系列之八】操作API @date 2019/04/07 思考了一下还是系统地将操作API总结一下，基本是参看官方文档，使用kibana执行命令（特别方便）。 我为了使用汉化kibana（不想执行python文件），将es版本换成6.7.1，相应的IK插件、kibana都换成了6.7.1版本（没有用最新的7.0版本）。 建议首先安装好es、ik、kibana及head开始初步学习。 1. Index API 1.1 新建索引 PUT /message_index/ { "settings": { "index": { "number_of_shards": 2, "number_of_replicas": 0 } }, "_doc": { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_world" } } } } 从7.0版本开始，默认分片数是1，不是5了。 指定DocID可以用put，不指定需要用post。 DELETE content_index PUT /content_index/_doc/1 { "user": "gxz", "message": "hello es" } DELETE content_index POST /content_index/_doc/

概述：本章进行filebeat --> kafka --> logstash --> es的数据传输过程，及kibana对es数据的显示控制。 1：搭建filebeat读取日志文件信息，写入kafka。（版本与es一致） 　　1.1：配置文件 　　　　 　　　　 　　1.2：启动 　　　　 . /filebeat -e -c filebeat.yml 　　　　后台启动：nohup . /filebeat -e -c filebeat.yml & 2：logstash读取kafka信息，解析数据，写入es集群。（版本与es一致） 　　2.1：配置（将logstash.conf文件 cp 改名为logs.conf，名称自定义） 　　　　主要分3个部分： 　　　　　　1.读取kafka数据。 　　　　　　2.解析数据，我的数据是按照规则写入的，所以免去了正则匹配之类的处理，我这里写的主要是怎么存储我的经纬度数据的测验。 　　　　　　3.将解析好的数据存入es集群，我写的案例是读取的不同的数据根据type不同存入es不同的index中。 　　　　　　　　注意：es的index中可以存多个type，但是最好一个index对应一个type。总之一切的设计都为最快效率工作。 　　　　以下配置仅供参考： # Sample Logstash configuration for creating a

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 点此投递简历 在Elastic，我们有一个简单的目标：通过创新和鼓舞的产品为全世界解决数据问题。 作为Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats这些知名开源项目背后的公司，我们帮助世界各地的人善用他们的数据。从股票报价到推特、Apache日志到WordPress博客，我们的产品正在不断扩展数据的可能性，并向世人宣告积少成多的意义。我们聚集的Elastic员工横跨超过30个国家、18个时区以及30多种不同的语言，而我们更加广泛的社区则跨越了超过100个国家。 对Elastic的全体员工来说，社区是最重要的一环。我们的用户和贡献者在社区中提供了大量的支持和帮助，使得Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats变得更加丰富——它们是人们所热爱使用和讨论的开源项目！作为我们的开发者关系工程师，您将成为Elastic社区坚实的后盾。 您将要做什么： 您是否渴望向世界分享全新的技术？您是否热爱与社区成员进行各种联系，无论是面对面、博客、论坛，- 还是其他社交渠道和活动？您是否热爱在当地聚会中进行演讲，阐述您对Elastic Stack的热忱？ 那么，这可能正巧是您的理想职业。 您将主要在中国工作。每当清晨醒来的时候，您都会渴望在客户会议、聚会

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 什么是ES Luence的升级版，高度检索系统。 Elasticsearch的功能 1、分布式的搜索引擎和数据分析引擎 2、全文检索，结构化检索，数据分析 3、对海量数据进行近实时的处理 Elasticsearch的适用场景 1、维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐。 2、The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法）， 数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让他知道他的文章的公众反馈（好，坏，热门垃圾，鄙视，崇拜） 3、Stack Overflow（国外的程序异常讨论论坛），IT问题，程序的报错，提交上去，有人会跟你讨论和回答，全文检索，搜索相关问题和 答案，程序报错了，就会将报错信息粘贴到里面去，搜索有没有对应的答案 4、GitHub（开源代码管理），搜索上千亿行代码 5、电商网站，检索商品 6、日志数据分析，logstash采集日志，ES进行复杂的数据分析（ELK技术，elasticsearch+logstash+kibana） 7、商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏 的家庭套装低于50块钱，就通知我

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