05 stash怎么添加訂閱(es怎么改角色叫我什么)

作，如 CRUD、搜索和聚合等

繼續訪問

es基本概念(集群-節點-分片)

集群:    ES節點：運行的ES實例    ES集群由若干節點組成，這些節點在同一個網絡內，cluster-name相同節點:    master節點：集群中的一個節點會被選為master節點，它將負責管理集群范疇的變更，例如創建或刪除索引，添加節點到集      群或從集群刪除節點。master節點無需參與文檔層面的變更和搜索，這意味著僅有一個master節點并不會因流量增長而成為      ...

繼續訪問

將es集群中某個節點設置為數據節點

ES各種節點的分工 1. 客戶端節點 當主節點和數據節點配置都設置為false的時候，該節點只能處理路由請求，處理搜索，分發索引操作等，從本質上來說該客戶節點表現為智能負載平衡器。獨立的客戶端節點在一個比較大的集群中是非常有用的，他協調主節點和數據節點，客戶端節點加入集群可以得到集群的狀態，根據集群的狀態可以直接路由請求。 2. 數據節點 數據節點主要是存儲索引數據的節點，主要對文...

繼續訪問

Go Moles知識點總結

前言哈嘍，大家好，我是asong。一般編程語言都會提供依賴庫管理工具，例如python的pip、node.js的npm，java的maven，rust的cargo，Go語言也有提供自己的依賴庫管理工具，Go語言在1.11提出了Go mod，每次版本或多或少都會對go.mod進行改進優化，go mod也越來越好，當前大多數公司都使用go mod來管理依賴庫，所以本文我們一起來入門go mod（參考資...

繼續訪問

Elasticsearch集群許可證過期問題處理

Elasticsearch集群許可證過期問題處理

繼續訪問

最新發布 使用kettle同步全量數據到Elasticsearch（es）--elasticsearch-bulk-insert-plugin應用

介紹了如何基于kettle的elasticsearch-bulk-insert-plugin插件將數據導入es。如果你的es版本是7及以上 或者設置了ssl 認證，kettle自帶的插件是不支持的。這里提供了解決方案及簡單應用的demo

繼續訪問

es更換節點

elk日志分析系統怎么和其它系統結合

2

1 日志的采集靈活性是我們選擇日志采集方案更看重的因素，所以logstash屬于首先方案， 它可以兼顧多種不同系統和應用類型等因素的差異，從源頭上進行一些初步的日志預處理

logstash唯一的小缺憾是它的不輕便， 因為它是使用jruby開發并跑在java虛擬機上的agent， 當然啦，同時也是優點，即各種平臺上都可以用

2

2 日志的匯總與過濾kafka在我們挖財已經屬于核心的中間件服務， 所以， 日志的匯總自然而然會傾向于使用kafka

日志的過濾和處理因為需求的多樣性，可以直接對接訂閱kafka， 然后根據各自的需求進行日志的定制處理， 比如過濾和監控應用日志的異常，即使通過zabbix進行預警； 或者數據倉庫方面在原始日志的基礎上進行清洗和轉換，然后加載到新的數據源中；2

3 日志的存儲原始的日志存儲我們采用ElasticSearch， 即ELK技術棧中E的原本用途，遵循ELK技術棧中各個方案之間的通用規范， 比如日志如索引采用logstash與kibana之間約定的index pattern

日志的衍生數據則日志使用各方根據需求自行選擇

2

4 日志的分析與查詢ELK技術棧中的Kibana已經可以很好的滿足這一需求，這里我們不折騰

3 需要解決哪些技術問題？因為我們在ELK技術棧的處理鏈路上插入了一些擴展點，所以，有些問題需要解決和澄清

3

1 logstash與kafka的對接ELK技術棧中， Logstash和Elastic Search是通過logstash的elasticsearch或者elasticsearch_買粉絲這幾個output直接對接的， 為了讓logstash轉而對接kafka，我們有幾種選擇：logstash-kafkalogstash-output-kafkalogstash的買粉絲output第一種和第二種方案都需要編譯打包相應的依賴到logstash，然后隨同logstash一起部署到服務結點， 雖然可以work， 但依賴重， 資源消耗多， 通用性不強；個人更傾向于第三種方案，即使用logstash默認提供的買粉絲這個output， 因為買粉絲比較通用， 而且本身我們的kafka前面就有為了多系統對接而提供的買粉絲 proxy方案部署

另外，依賴的管理和升級都在服務端維護，對每個服務結點是透明的

當然， 唯一的弱點是效率可能不如基于長連接的消息傳遞高，只是暫時不是問題，即使將來成為瓶頸，也可以通過sharding的形式進行擴展

3

2 kafka到elastic search的數據鏈路對接kafka和es之間我們要加入一套日志過濾與處理系統， 這套系統是我們發揮整個體系最大威力的地方

在整個系統的處理pipeline中，我們可以根據需求添加任意需要的Filter/Processor, 比如服務于應用報警的Filter/Processor，服務于數據倉庫ETL的Filter/Processor等等

但不管前面做了多少事情， 日志最終是要接入到ES進行存儲的

因為ELK技術棧中三者的對接遵循一些規范或者說規則， 而我們又需要繼續復用這個技術棧中的服務提供的特定功能， 所以，即使是我們在整個處理鏈路中插入了擴展點，但數據的存儲依然需要遵循ELK原來的規范和規則， 以便Kibana可以從ES中撈日志出來分析和展示的時候不需要任何改動

logstash存入ES的日志，一般遵循如下的index pattern：logstash-%{ +YYYY

MM

dd}使用日期進行索引（index）界定的好處是， 可以按照日期范圍定期進行清理

NOTE進一步深入說明一下， 針對不同的日志類別， index pattern也最好分類對應

Each logstash event has fields associated with it

By default, "message", "@timestamp", "@version", "host", "path" are created

The "message" field, referenced in the 買粉絲nditional statement, 買粉絲ntains all the original text of the log line

日志處理系統可以使用ES的java客戶端或者直接通過ES的HTTP服務進行采集到的日志索引操作

很赞哦!（92194）