Kibana and Vega with nested aggregations
来源： https://stackoverflow.com/questions/63541248/kibana-and-vega-with-nested-aggregations
kibana
Kibana and Vega with nested aggregations
来源： https://stackoverflow.com/questions/63541248/kibana-and-vega-with-nested-aggregations
Elasticsearch merge multiple indexes based on common field
来源： https://stackoverflow.com/questions/63027343/elasticsearch-merge-multiple-indexes-based-on-common-field
Elasticsearch merge multiple indexes based on common field
来源： https://stackoverflow.com/questions/63027343/elasticsearch-merge-multiple-indexes-based-on-common-field
Query top n value in kibana
来源： https://stackoverflow.com/questions/64115037/query-top-n-value-in-kibana
Query top n value in kibana
来源： https://stackoverflow.com/questions/64115037/query-top-n-value-in-kibana
ES query to match all elements in array
来源： https://stackoverflow.com/questions/64120458/es-query-to-match-all-elements-in-array
ES query to match all elements in array
来源： https://stackoverflow.com/questions/64120458/es-query-to-match-all-elements-in-array
elasticsearch 7.7 添加用户名密码认证
1.首先我做的是单实例单节点跑的ES版本为7.7 不用单独安装x-pack { "name" : "node-1", "cluster_name" : "myes", "cluster_uuid" : "OGiYluA_Sxynl2bXl1TcbQ", "version" : { "number" : "7.7.0", "build_flavor" : "default", "build_type" : "rpm", "build_hash" : "81a1e9eda8e6183f5237786246f6dced26a10eaf", "build_date" : "2020-05-12T02:01:37.602180Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.5.1", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" } 2、使用es内置工具创建密码 首先输出环境变量 export PATH=/usr/share/elasticsearch/bin/:$PATH 3、首先你的es节点要是运行状态
使用loki+promtail实现云原生日志分析
** loki配置使用** 1 1. Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs，类似于 Prometheus 的日志系统。 2. 和其他日志系统不同的是，Loki 只会对你的日志元数据标签（就像 Prometheus 的标签一样）进行索引，而不会对原始的日志数据进行全文索引。然后日志数据本身会被压缩，并以 chunks（块）的形式存储在对象存储（比如 S3 或者 GCS）甚至本地文件系统。一个小的索引和高度压缩的 chunks 可以大大简化操作和降低 Loki 的使用成本。 对比其他日志系统 EFK（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）用于从各种来源获取、可视化和查询日志。 Elasticsearch 中的数据以非结构化 JSON 对象的形式存储在磁盘上。每个对象的键和每个键的内容都有索引。然后可以使用 JSON 对象来定义查询（称为 Query DSL）或通过 Lucene 查询语言来查询数据。 相比之下，单二进制模式下的 Loki 可以将数据存储在磁盘上，但在水平可扩展模式下