如果想通过ELK展示地图, 需要将索引名称修改为:logstash*的格式 否则location字段不会修改成geo_point的形式. 详情参考:http://blog.csdn.net/yanggd1987/article/details/50469113

1.导入数据 批量导入数据并查看    1.1 导入数据   1) 使用POST方式批量导入数据,数据格式为json,url 编码使用data-binary导入含有index配置的json文件 ]# scp /var/ftp/elk/*.gz 192.168.1.66:/root/ kibana ~]# gzip -d logs.jsonl.gz  kibana ~]# gzip -d accounts.json.gz  kibana ~]# gzip -d shakespeare.json.g

一:准备工作 1.准备一台虚拟机 192.168.175.222      elk-node2 2.关闭防火墙以及selinux 命令:systemctl stop firewalld       #关闭firewall防火墙 命令:iptables  -F                        #清除iptables防火墙规则 命令:setenforce 0      #临时有效,重启无效 命令:vim /etc/selinux/config         #selinux的配置文件

0x0 前言 最近这几天研究了一下ElasticSearch相关的技术栈.前面一篇转发了别人些的非常详细的ElasticSearch和Kibana搭建的过程.发现Elastic家族还有Metricbeat这个神器,今天我们把前面搭建的和这个工具一起利用起来. 0x1 需求 需求是这样:我有很多个Golang写的应用程序,每程序连接一个Redis数据库,每个程序开在一台物理机上.我需要把每个golang应用每个Redis数据库和每个所在的物理机监控起来. 0x2 启动Metricbeat 1. 下

一:准备工作 1.准备一台虚拟机 192.168.175.222      elk-node2 2.关闭防火墙以及selinux 命令:systemctl stop firewalld       #关闭firewall防火墙 命令:iptables  -F                        #清除iptables防火墙规则 命令:setenforce 0      #临时有效,重启无效 命令:vim /etc/selinux/config         #selinux的配置文件

一.添加历史命令记录 1.首先在/etc/profile中添加 export HISTORY_FILE=/var/log/Command/Command.log export PROMPT_COMMAND='{ date "+%Y-%m-%d %T # $(who am i |awk "{print \$1,\$2,\$5}") $(whoami):[$PWD]# $(history 1 | { read x cmd; echo "$cmd"; })&qu

在Ubuntu 14.04 上安装单机版ELK 2.*(脚本化) 1.判断是否为root权限 if [ "${UID}" -ne 0 ]; then echo "You must be root to run this program." >&2 exit 3 fi 2.记录脚本运行日志(可以在ubuntu日志中找到对应的运行信息) log() { echo "$1" logger "$1" } 3.设置脚本运行

logstash1.先安装jdk2.wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.4.0.tar.gz tar -xzvf logstash-2.4.0.tar.gzcp -r logstash-2.4.0/ ../install/进入install的logstash-2.4.0/bin目录新建logstash.conf配置文件input{ file{ type=>"nginx" path=>[&

在安装插件的过程中,尤其是安装Marvel插件遇到了很多问题,要下载license.Marvel-agent,又要下载安装Kibana 版本需求 Java 7 or later Elasticsearch 2.4.2 Kibana 4.5 Elasticsearch License 2.4.2 plugin 系统版本是:CentOS release 6.6 一.简介 Marvel插件介绍 Marvel插件:在簇中从每个节点汇集数据.这个插件必须每个节点都得安装. Marvel是Elasticse

日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位,系统越复杂,日志的分析和监控就越重要,常见的需求有: * 根据关键字查询日志详情 * 监控系统的运行状况 * 统计分析,比如接口的调用次数.执行时间.成功率等 * 异常数据自动触发消息通知 * 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: * 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志,经过运维周转费时费力 * 日志数据分散在多个系统,难以查找 * 日志数据量大,查询速度慢 * 一个调用会涉及多个系统,难以在这些系统的日志中快速定位数据

重置Heka执行进度 heka的进度配置文件存在配置项 base_dir 设置的目录,只需要删除这个文件夹下面的内容,就可以完全重置heka的进度. base_dir 配置项默认是在下面目录: '/var/cache/hekad'  或'c:\var\cache\hekad' 参考:http://hekad.readthedocs.org/en/latest/getting_started.html#global-configuration  删除Elasticsearch数据 我们在调整导入策

前言 Jmeter是一款性能测试,压力测试的开源工具,被大量的测试人员拿来测试产品的性能,负载等等. Jmeter除了强大的预置的各种插件,各种可视化图表工具以外,也有些固有的缺陷,例如: 我们往往只能在报告中分析同一个部署的性能,不方便进行纵向的比较,例如我们每个build都会跑一次性能测试,但是两个build之间性能有没有变差?这些只能我们拿到结果报告,然后自己用其他第三方工具来分析 Jmeter的图表插件产生的报告不够灵活,一般是固定的几个维度,不能更灵活的进行分析 本文会尝试将JMete

使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台   日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位,系统越复杂,日志的分析和监控就越重要,常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析,比如接口的调用次数.执行时间.成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志,经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统,难以查找 日志数据量大,查询速度慢 一个调用会涉

1.在es-sever上安装nginx #wget http://nginx.org/download/nginx-1.8.1.tar.gz #tar xvf nginx-1.8.1.tar.gz #yum install -y gcc gcc-c++ automake pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel #useradd nginx #cd nginx-1.8.1/ #./configure --prefix=/usr/l

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

背景 上一篇介绍了在阿里云上部署ES,本文将主要介绍ELK的可视化工具Kibana的部署和使用.主要分为三个步骤来实现最终呈现: 1.导入数据到ES: 2.部署kibana并完成配置: 3.使用kibana生成可视化数据. 废话不多说下面直接上步骤了. 部署 1.下载配置kibana --下载kibana wget wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.1.2-linux-x86_64.tar.gz --解压tar

elasticsearch+kibana+metricbeat安装部署方法 本文是elasticsearch + kibana + metricbeat,没有涉及到logstash部分.通过beat收集数据发送到elasticsearch中,用kibana去查询elasticsearch来展示数据. 以下是安装部署需要准备的包: 安装包 版本 elasticsearch-5.1.2.rpm 5.1.2 kibana-5.1.2-x86_64.rpm 5.1.2 metricbeat-5.1.2-

阅读目录: 1. ELK Stack 简介 2. 环境准备 3. 安装 Elasticsearch 4. 安装 Kibana 5. Kibana 使用 6. Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + Stream + RabbitMQ 中间件,默认使用内存存储数据,但这样应用于生产环境,就不太合适了. 最终我采用的方案:服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch +

本文实践最新版的Logstash从csv文件导入数据到ElasticSearch. 本文目录: 1.初始化ES.Kibana.Logstash 2.安装logstash文件导入.过滤器等插件 3.配置logstash.conf 4.导入csv数据 5.本文相关文件下载 注:本文所有文件路径相关的配置,需要根据你当前的环境配置修改 1.初始化ES.Kibana.Logstash ElasticSearch.Kibana.Logstash的安装.初始化等操作这里就不赘述了,可以参考以下文章: 实现l

概述 Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索.查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据.它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态. 安装部署kibana kibana需要64位操作系统,并且需要先安装Elasticsearch,运行Elasticsearch又需要先安装java. 参考资料: Elasticsearch guide Kibana guide 下面以mac

1,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载basemap和pyproj的地址 打开网页,搜索basemap和pyproj 下载相应的安装包,安装这个还需要pyproj,所以一起下载pyproj 我下载的是:basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 和 pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2,下载好之后,使用pip进行安装 在命令行模式cd到下载目录 先执行pip