一、系統日誌
二、異常用戶登錄
三、系統資源使用率
四、日誌文件大小
準備工作: 各種環境,JDK8,Kafka,Logstash,Elasticsearch,Kibana等等。 參考文章: ELK + kafka 日誌方案 快速搭建ELK日誌分析系統 spring boot aop elk ka
ELK是目前最流行的日誌分析套件,基於lucene,提供全文檢索功能,ES是目前最快的索引型數據庫並提供RESTful接口,對開發人員很友好,橫向擴展,Logstash提供多種插件,支持各類日誌格式的定製和插件並實時將日誌內容寫入ES或其
目錄 Lucene 介紹 核心術語 如何理解倒排索引? 檢索方式 分段存儲 段合併策略 Elasticsearch 核心概念 節點類型 集羣狀態 3C和腦裂 1.共識性(Consensus) 2.併發(Concurrency) 3.一致
一、實驗環境 主機名 IP es 192.168.14.210 kibana 192.168.14.210 logstash 192.168.14.211 Logstash收集日誌注意點: 日誌文件需
一、ELK功能 Kibana用來展現數據 Elasticsearch用來存儲數據(需要JDK),簡稱ES Logstash用來收集數據(需要JDK) Filebeat用來收集數據(無需JDK) 二、ELK架構演示 說明:爲了更加清晰瞭解E
前面我們介紹了在kibana,curl,es-head,hive中對es的操作,本篇介紹如何使用python操作ES。 ELK系列(一)、安裝ElasticSearch+Logstash+Kibana+Filebeat-v7.7.0 EL
此前Elasticsearch我一直是單獨搭建的,後來偶然發現可以在Cloudera Manager中添加ES服務,在搭建過程中這篇博客給了我很多幫助 https://www.cnblogs.com/zhangrui153169/p/11
由於前端沒有從Es請求到數據,用postman測試接口是否有問題,結果報錯:Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] bu
查看Cloudrea Manager發現有個節點報紅了, 重啓該節點後報錯: failed to obtain node locks 在該節點查看進程, kill掉該進程後,在Cloudrea Manager中重啓,問題解決。
本篇介紹如何在hive中查詢、更新、插入ES數據,以及把數據從hive導入到es中。本方案適用於任何hive可以掛外表的數據庫類型。 ELK系列(一)、安裝ElasticSearch+Logstash+Kibana+Filebeat-v7
ES的DSL可能對很多人來說有學習成本,但SQL相信每個開發無論是應用開發,大數據開發還是數據分析人員應該都是最熟悉的,本篇就介紹一下如何使用es7的sql功能對索引數據進行查詢。 ELK系列(一)、安裝ElasticSearch+Log
簡介 IK Analyzer是一個開源的,基於Java語言開發的輕量級的中文分詞工具包; 最初,它是以開源項目Luence 爲應用主體的,結合詞典分詞和文法分析算法的中文分詞組件;從 3.0 版本開始,IK 發展爲面向 Java 的公用分
前面講完了ELK的應用,我們可以通過curl命令或者java或python的request命令,或者kibana的開發面板對ES的數據直接操作,本篇介紹一個輕量又好用的插件:es-head。 ELK系列(一)、安裝ElasticSearc