一.概述 使用elasticsearch收集日志进行处理,时间久了,很老的数据就没用了或者用途不是很大,这个时候就要对过期数据进行清理.这里介绍两种方式清理这种过期的数据. 1.curator 关于版本: 安装: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/installation.html 我使用的是ubuntu系统,所以参考的是https://www.elastic.co/guide/en/elas

介绍: x-pack是Elasticsearch中的一个plugin,主要功能是实现认证功能 报错: 类似下面这样的报错,是因为licese过期导致的 解决: 1.首先去Elasticsearch的官方网站填写信息并下载licese: https://license.elastic.co/registration 2. 将文件重命名为license.json,放在任意目录中,随后在任意目录中执行如下命令 curl -XPUT -u elastic:changeme 'http://IP:Port

首先说一下License过期后的状况: if 设置了登录认证,license过期后将无法登录(无法填入用户名密码,下方给出报错,license过期): if 没有设置登录认证,打开kibaba界面中Monitoring将无法使用,报错ERROR. license更新方法: 下载 Free License 过程中会要求你用邮箱注册,新的license会发送到你的邮箱: 发送请求到 license API,并指定包含新license的文件: curl -XPUT -u elastic 'http:/

1.注册一个新的license,每一项都要填写,每次可以使用一年,一年到期后再来注册一个新的 2.更新license (官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/5.6/installing-license.html)上传license文件后执行下面的命令:curl -XPUT -u elastic 'http://10.127.0.1:9200/_xpack/license?acknowledge=true' -H "Content-Type: a

简介 概念 安装部署 ES安装 数据索引 索引优化 内存优化 1简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算:能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速.和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动. Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:

一.Cluster  setting Cluster indices.ttl.interval  允许设置多久过期的文件会被自动删除.默认值是60秒. indices.cache.filter.size  ES的filter cache有两种,一种是node级别的cache(filter cache默认类型),一种是index级别的filter cache.Node级别的cache被整个node共享,并且可以使用百分比设置,对应的属性为index.cache.filter.size,这个属性的值

1:ElasticSearch的查询过程 2:由ES查询模式引起的深度分页问题 3:如何正确遍历索引中的数据 ElasticSearch的查询过程 es的数据查询分两步: 第一步是的结果是获取满足查询条件的,分布于各个shard上的_doc_id及对应_score: 第二步是根据第一步获取的所有的_doc_id,去各个shard上获取数据明细,合并返回客户端. 在第一步的查询中,es执行了一个类似map-reduce的查询模式:在各个shard上执行同样的查询,获取同样大小的数据(from+si

对于提供全文检索的工具来说,索引时一个关键的过程——只有通过索引操作,才能对数据进行分析存储.创建倒排索引,从而让使用者查询到相关的信息. 本篇就ES的数据索引操作相关的内容展开: 更多内容参考:Elasticsearch资料汇总 索引操作 最简单的用法就是指定索引操作的index索引.type类型.ID(需要区分动词的索引和名次的索引),参考下面的例子: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user"

序言:无论程序如何写,最终都是为了组织数据为我们服务.在实际应用中,并不是所有相同类型的实体的看起来都是一样的.传统上我们使用行和列将数据存储在关系型数据库中相当于使用电子表格,这种固定的存储方式导致对象的灵活性不复存在了.Elasticsearch是一个分布式的文档存储引擎,默认每一个字段的数据都是可以被索引的. 一.什么是文档 程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象,键是字段或属性的名字,值可以是字符串.数字.布尔类型.另一个对象.值数组或者其他特殊类型. { "nam

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

批量建索引: curl -s -XPOST 'localhost:9200/_bulk' --data-binary @documents.json 查看索引mappingmyindex/_mapping 分页: from.size 返回版本: "version": true 利用得分限制结果集: "min_score": 0.75 "fields":*  返回所有字段 _source字段: 请求一个没有存储的字段时,这个字段将从_source字

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

Elasticsearch .net client NEST使用说明 2.x Elasticsearch.Net与NEST是Elasticsearch为C#提供的一套客户端驱动,方便C#调用Elasticsearch服务接口.Elasticsearch.Net是较基层的对Elasticsearch服务接口请求响应的实现,NEST是在前者基础之上进行的封装.本文是针对NEST的使用的总结. 交流 Elasticsearch.Net.NEST 交流群:523061899 引用 Install-Pac

elasticsearch文档-modules modules 模块 cluster 原文 基本概念 cluster: 集群,一个集群通常由很多节点(node)组成 node: 节点,比如集群中的每台机器可以看做一个node shard: 分片,ES是分布式搜索引擎,会把数据拆分成很多个shard,一个索引默认有5个shard replica: 副本,ES是high availability的, 为了数据安全会把同一份数据存放在多个节点,默认情况下一个索引的数据会存两份副本.一份是primary

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

一.关于elasticsearch的基本概念 term 索引词,在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值.foo,Foo Foo几个单词是不相同的索引词.索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索. text 文本是一段普通的非结构化文字,通常,文本会被分析称一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中,为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析:当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本. analys

一.ES API常用规则 ES支持以Http协议的方式提供REST服务,以JSON格式发送请求返回响应. ES提供了大量的不管的数据操作,运维管理API,大量的api 这海量的api有一些通用的功能特性.比如pretty格式化输出等等. 1.1 多索引参数 1. 支持多索引查询,就是同时可以查询多个索引中的数据,例如,参数test1,test2,test3,表示同时搜索test1,test2,test3三个索引中中的数据,或者用(_all全部索引). 2. 支持通配符的操作,例如test*,表示

所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改,也可以通过api来修改.推荐用api比较灵活 1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费,默认是1s同步,如果我们不要求实时性,我们可以执行如下: $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{ "settings" : { "index" : { "refresh_interval":"60s" } } }'