Beats

一、需求背景 业务发展越来越庞大，服务器越来越多 各种访问日志、应用日志、错误日志量越来越多，导致运维人员无法很好的去管理日志 开发人员排查问题，需要到服务器上查日志，不方便 运营人员需要一些数据，需要我们运维到服务器上分析日志 二、为什么要用到ELK 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。大型系统通常都是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： 收集－能够采集多种来源的日志数据 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 存储－如何存储日志数据 分析－可以支持 UI 分析 警告－能够提供错误报告，监控机制 而ELK则提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。是目前主流的一种日志系统。 三、ELK简介 ELK是三个开源软件的缩写

Segment tree Beats HDU5306 Gorgeous Sequence #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 500010 #define LL long long int T,n,m,a[N]; #define lc (p<<1) #define rc (p<<1|1) struct tree{ int l,r,mx,sx,cx; LL sum; }t[N<<2]; void up(int p){ t[p].cx=0; t[p].sum=t[lc].sum+t[rc].sum; t[p].mx=max(t[lc].mx,t[rc].mx); t[p].sx=max(t[lc].sx,t[rc].sx); if(t[lc].mx^t[rc].mx) t[p].sx=max(t[p].sx,min(t[lc].mx,t[rc].mx)); if(t[lc].mx==t[p].mx) t[p].cx+=t[lc].cx; if(t[rc].mx==t[p].mx) t[p].cx+=t[rc].cx; } void build(int p,int l,int r){ t[p].l=l;t[p].r=r; if(l==r){t[p].sum=t[p].mx=a[l];t[p].sx=-1;t[p]

环境： OS: Centos 7.6 JDK: 1.8.0_91 下载地址： https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/heartbeat/heartbeat-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/packetbeat/packetbeat-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/metricbeat/metricbeat-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.4.2.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.4.2-linux-x86_64.tar.gz https://artifacts.elastic.co/downloads

题目链接： http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6731 题意： 给出$n$个点，有$q$次询问 每次询问给出一个点$b$，求这$n+1$个点，组成直角三角形并且包含$b$的组合有多少种 数据范围： $1\leq n \leq 2000$ $1\leq q \leq 2000$ 分析： 分类讨论 当询问点作为直角。让$n$个点和$b$建立向量，其中向量化为最简，求互相垂直的向量对，可以枚举向量，求垂直向量 当给出的初始点作为直角，以每个初始点为偏移，建立向量，再枚举$b$点，求互相垂直的向量对 最简向量，首先除去gcd，如果x为负数，向量取反，如果x为0，y为负数，向量取反，这样唯一确定向量的方向了 注意：int就够了，longlong会超时 还有一个更快的方法：直接存x，y不化简，在向量比较时，直接比较斜率，如果即大于又小于那么这两个向量相等 AC代码： #include<bits/stdc++.h> #define ll long long #define pii pair<int,int> using namespace std; const int maxn=2007; pii a[maxn],b[maxn]; int n,q,ans[maxn]; int mygcd(int a,int b){ if(b==0)return

题意：n个给定点，q个询问点，每次询问给出一个坐标A,问从n中选定两个点B,C,有多少种方案使得ABC是个直角三角形。 思路：直角三角形能想的就那几个，枚举边，枚举顶点，这个题都行，写的枚举顶点的，A点分两种情况，1是直角，2是非直角。防止误差，用分数表示斜率，然后用了map<pair<int,int> int> 发现t了，改成unordered_map发现这个unordered_map只能映射一个，即unordered_map<ll, int>，所以得用到hash，把维的点hash成一个数。 说下那两种情况， #include<bits/stdc++.h> typedef long long ll; using namespace std; int gcd(int a, int b) { return b == 0 ? a : gcd(b, a%b); } int ans[2200]; unordered_map<ll,int>mp; struct node{ int x, y; }p[2200], q[2200]; ll Hash(node v){ //hash ll A = 2333, B = 5279, C = 998244353; return A*v.x + B*v.y + C; } int main(){ int n,w; cin >> n >> w; for(int

Segment tree Beats 　　Segment tree Beats， 吉司机线段树 ，主要是关于如何用线段树实现区间取min/max。我们先看一道例题： HDU5306 Gorgeous Sequence 　　题目大意：给一个序列，要求支持区间取min（即对于一段区间，用min(a[i],x)替换a[i]（x已给出）），询问区间和以及区间最大值。 　　看到区间求和，区间最大，我们自然想到用线段树来解决这个问题，但我们如何解决区间区间取min？ 　　既然用的是线段树，我们不妨试着打一下标记。我们维护一下区间最大值mx，区间严格次大值sx，区间最大值出现的次数cx，然后我们就可以分类讨论一下了： 　　1、x>=mx，明显对区间无影响，退出； 　　2、sx<x<=mx,此时mx会被更改成x，其它值则不变，对区间和sum的贡献为：(mx-x)*cx； 　　3、x<=sx, 以此类推 ， 显然我们不能继续这样推下去，但是我们可以跳到当前节点的两个子节点去处理这种情况，再pushup回来就搞定了。 　　另外，我们发现mx本身就可以作为取min标记，所以我们无需另外打标记。 　　时间复杂度：据说是O(nlog 2 n)?我太菜了，不会证。 　　放上代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 500010

题目链接 ： https://codeforces.com/gym/102361/problem/A 题意 ：给定二维平面上的 \(n\) 个点， \(q\) 次询问，每次加入一个点，询问平面上有几个包含该点的直角三角形。 分析 ：这是一篇鸽了很久的题解，主要原因就是现场赛的时候这题惨遭卡常，锅++。现在回过头来想这题，主要问题出在现场赛时误判了 \(map\) 的时间复杂度，把极角排序的正确想法成功叉掉，以及现场赛时候的共线计数使用了 \(gcd\) ，使得整体复杂度上升。（但还是有大佬拿gcd思想过了，我太菜了）现在学了一种共线计数的新想法，只需要重载就能实现，于是再用 \(map\) 来写一写这道题。。。 本题思路不难，将直角三角形分为两类，一类是以新加入点为直角顶点的直角三角形，另一类新加入点不作直角顶点。第一种情况，我们将新加入点与原有点之间构成的所有向量加入 \(map\) ，然后通过点积为零的性质查找垂直的向量个数。（会计数两次，要除以二）另一类采取离线操作，我们将每个原有点当作直角顶点遍历，并将该点与另外原有点构成的向量加入 \(map\) ，更新 \(q\) 个新加入点的直角三角形数量即可。 AC代码 ： #pragma GCC target("avx") #pragma GCC optimize(3) #pragma GCC optimize("Ofast")

开篇 人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。 阿里云2018年2月5日已开价50-200W年薪招聘技术人员参与 Elasticsearch、Lucene 内核优化、改进。如果说，你错过了 Hadoop，错过了 Spark 的红利，难道 Elasticsearch 的机会你还要错过吗？ 在学习 Elasticsearch 的过程中，你是不是多多少少有以下困惑： 面对 Elasticsearch1.X，2.X，5.X，6.X 的不同版本，你无从下手？ 面对 ElasticStack（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat），你不知道从何学起？ 面对各种技术文档（官方的及非官方的），你是否感到非常困惑？ 面对 Elasticsearch 出现的各种异常、Bug，好不容易找到一个技术群或提问，又没人解答？ 市面上的书籍分两种：老外的原理透彻，但版本过时；国内的版本稍新、但不透彻，你是不是很迷茫…… 本文 不谈搜索引擎的原理； 不谈倒排索引的原理； 不谈乐观锁、悲观锁的机制； …… 只谈 从产品开发、项目实战的角度

Beats配置文件是以YAML语法，该文件包含用于所有的beats的通用配置选项，以及其特点的选项。下面说说通用的配置，特定的配置要看各自beat文档。 通用的配置如下几部分： Shipper Output Logging(可选) Run Options（可选） Shipper 包含beat配置选项和一些控制其行为的常规设置。 其实每个配置选项的注释说明已经说的很清楚了，有些人就是视而不见。 如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 shipper : # The name of the shipper that publishes the network data. It can be used to group # all the transactions sent by a single shipper in the web interface. # If this options is not defined, the hostname is used. #name: # The tags of the shipper are included in their own field with each # transaction

原文链接： http://www.tuicool.com/articles/mYjYRb6 beats是一个代理，将不同类型的数据发送到elasticsearch。beats可以直接将数据发送到elasticsearch，也可以通过logstash将数据发送elasticsearch。 beats有三个典型的例子：Filebeat、Topbeat、Packetbeat。Filebeat用来收集日志，Topbeat用来收集系统基础设置数据如cpu、内存、每个进程的统计信息，Packetbeat是一个网络包分析工具，统计收集网络信息。这三个是官方提供的。后续会慢慢介绍这三个beat。 ELK的目标是建立一个平台，可以很容易的创建新的beats。为了这个目录，开发了libbeat，该Go库包含了所有beats公共部分来处理任务，如批量插入到elasticsearch，安全的发送事件到logstash，logstash和elasticsearch多节点的负载均衡，异步或同步的发送事件模式。该libbeat平台还提供了检测机制，当下游服务器负载高或者网络拥堵，自动的降低发送速率。 架构图如下： 简而言之，libbeat可以将一切事件安全的可靠地有效的发送到logstash和elasticsearch。不仅如此，对于其它事情也兼顾到如配置、CLI标记和日志。因此当你创建新的beat时