日志是从logstash传输给ES的,但是logstash配置中只能配置host和index,所以只能在es中进行配置 但是在es配置文件中配置,也就是新增如下参数的话会报错:node settings must not contain any index level settings index.number_of_shards: 1 index.number_of_replicas: 0 所以采用索引模板的方式进行设置 POST /_templates/index_patterns { "o
参考: https://bayescafe.com/database/elasticsearch-using-index-or-type.html https://www.cnblogs.com/huangfox/p/9460361.html elasticsearch-中的索引与类型的前生今世 1. type理解 1.1 Type 是什么 使用 type 允许我们在一个 index 里存储多种类型的数据,这样就可以减少 index 的数量了.在使用时,向每个文档加入 _type 字段,在指定
1.查看索引以及删除之前的测试索引 1. 查看索引以及索引数量信息 liqiang@root MINGW64 ~/Desktop $ curl -X GET http://127.0.0.1:9200/_cat/indices % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 415 100 415 0 0 8829 0 --:--:--
在kibana页面选择最下方的management--elasticsearch--Index Management--Index Management 选择create a template添加index patterns,添加mapping,创建template完成. index template对应新加入的索引会根据名称进行匹配,找到对应的template之后,就会吧新索引的数据安装template的mapping进行存储,很方便logstash,metricbeat直接写es.
在ES中存在4种数据对象,分别是 index , type , document , field . 其跟我们熟悉的关系型数据库得二维表得对应关系为: index -> table表 , document -> row行 , field -> column列, type无对应得关系,它为index得一种逻辑分类. ES使用 index 为单元来组织数据(document),一个index可以有一个或者多个type,document为最基础得数据单元, document中得信
1)仅换掉index名称 df.index = list 2)调整index时,后面的项目也要跟着调整: df.reindex(list) 注意如果list中出现了df中没有的index,后面的项目会变成nan 举例: df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]},columns=['a','b','c'],index=['11','22','33']) print(df): a b c 11 1 4 7 22 2 5