logstash

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

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 ]

ELK https://www.elastic.co/what-is/elk-stack So, what is the ELK Stack? "ELK" is the acronym for three open source projects: Elasticsearch, Logstash, and Kibana. Elasticsearch is a search and analytics engine. Logstash is a server‑side data processing pipeline that ingests data from multiple sources simultaneously, transforms it, and then sends it to a "stash" like Elasticsearch. Kibana lets users visualize data with charts and graphs in Elasticsearch. The Elastic Stack is the next evolution of the ELK Stack. Beats 对于仅仅需要监控数据新增需求的场景， 引入Beats， tail有尾行的意思。 Then we dropped a Beat on ELK "I just

由于nginx功能强大，性能突出，越来越多的web应用采用nginx作为http和反向代理的web服务器。而nginx的访问日志不管是做用户行为分析还是安全分析都是非常重要的数据源之一。如何有效便捷的采集nginx的日志进行有效的分析成为大家关注的问题。 本文通过几个实例来介绍如何通过filebeat、logstash、rsyslog采集nginx的访问日志和错误日志。 大家都知道ELK技术栈是采集、分析日志的利器。所以这里介绍的是从nginx采集日志到ES。当然至于日志采集以后存到看大家的需要。通过logstash可以方便的配置日志输出存储的方式。 一般来说nginx默认安装后，日志文件在 /usr/local/nginx/logs 目录下。分别有 access.log和error.log 访问日志和错误日志。 这次示例Elasitcsearch是三个节点组成的集群172.28.65.22、172.28.65.23、172.28.65.24，172.28.65.30 是kibana的地址，172.28.65.32是数据采集服务器，上面装有logstash、nginx、 filebeat。一般来说采集服务器上有logstash，而nginx、 filebeat应该是装在采集目标上。 一、直接通过filebeat采集日志到ES 在filebeat的安装目录找到filebeat.yml

因业务需求，需要将阿里云入口nginx访问日志进行收集统计，最原始的办法当然是将各个nginx服务器每个都统计一遍然后进行累加，这样做很麻烦不可取，鉴于我们之前已经购买过阿里云Elasticsearch服务，就想着把nginx日志采集到阿里云elasticsearch中，最开始我们想到的是通过阿里云beats来收集，查阅阿里云官方文档介绍如下 本文以Filebeat为例，介绍安装和管理采集器（Beats）的方法。通过采集器，您可以收集云服务器ECS（Elastic Compute Service）中的日志文件、网络数据、服务器指标等数据，发送到阿里云Elasticsearch（简称ES）或阿里云Logstash中，进行监控、分析等操作。 前提条件 您已完成以下操作： 创建阿里云ES实例或Logstash实例。 详情请参见创建阿里云Elasticsearch实例和创建阿里云Logstash实例。 开启阿里云ES实例的自动创建索引功能。 处于安全考虑，阿里云ES默认不允许自动创建索引。但是Beats目前依赖该功能，因此如果采集器Output选择为Elasticsearch，需要开启自动创建索引功能，详情请参见开启自动创建索引。 创建阿里云ECS实例，且该ECS实例与阿里云ES实例或Logstash实例处于同一专有网络VPC（Virtual Private Cloud）下。

前言 起源 许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。 直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。 后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。 第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。 据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…​ 设计思路如下 有3台机器 2台做elasticsearch的主副节点 1台做kibana和elasticsearch_head