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基于 Ansible 的 ELK 部署说明

ELK-Ansible使用手册 ELK-Ansible 是基于 Ansible 的 Playbooks 研发的 ELK集群部署工具。本文将介绍如何使用 ELK-Ansible 快速部署 ELK 集群。

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大数据平台常用组件

BigData-Alpha-0.1.0 备注: 未增加zookeeper、Doris、CarbonData 部分归类模糊 仅供参考

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Spring Boot 整合 elk

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。

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elasticsearch head插件安装

简介 elasticsearch-head将是一款专门针对于elasticsearch的客户端工具 安装插件 首先要知道的是elasticsearch 5.x以上的版本是不支持head以插件的形式去安装的,这里我使用的是最简单的方式使用docker去安装,可能版本会有点老但是不影响使用 首先clone我的这个项目 git clone https://github.

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ELK日志分析方案

针对公司项目微服务化,随着项目及服务器的不断增多,决定采用ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志分析平台进行微服务日志分析。 1.ELK整体方案 1.1 ELK架构图 1.2 ELK工作流程 1.在微服务服务器上部署Logstash,作为Shipper的角色,对微服务日志文件数据进行数据采集,将采集到的数据输出到Redis消息队列。

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日志分析:SLS vs ELK

ES是一把锋利的军刀,支撑更新、查询、删除等更通用场景,在搜索、数据分析、应用开发等领域有广泛使用,ELK组合在日志分析场景上把ES灵活性与性能发挥到极致;SLS是纯定位在日志类数据分析场景的服务,在该领域内做了很多定制化开发。

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Elastic Stack实战学习教程~日志数据的收集、分析与可视化

近几年,互联网生成数据的速度不断递增,为了便于用户能够更快更精准的找到想要的内容,站内搜索或应用内搜索成了不可缺少了的功能之一。同时,企业积累的数据也再不断递增,对海量数据分析处理、可视化的需求也越来越高。

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ELK定时删除30天前日志

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一行命令:从 ELK 迁移日志服务

日志服务相比自建 ELK 在功能、性能、规模和成本等方面有诸多优势。对于已经存储在 Elasticsearch 中的数据,用户只需要一行命令就能方便地将数据迁移至日志服务。

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自建ELK vs 日志服务(SLS)全方位对比

提到日志实时分析,很多人都会想到很火的ELK Stack(Elastic/Logstash/Kibana)来搭建。ELK方案开源,在社区中有大量的内容和使用案例。阿里云日志服务产品在新版中增强查询分析功能(LogSearch/Analytics),支持对日志数据实时索引与查询分析,并且对查询性能和计算数据量做了大量优化。

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kibana 报错 elasticsearch service Unavailable

        今天客户反映后台管理系统审核功能失效, 到kibana查看错误信息时发现, kibana提示elasticsearch: service Unavailable, 如下:         到kibana查看日志信息如下: {"type":"log","@timestam.

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【上海Meetup回放视频+PPT下载整理】Elasticsearch Meetup系列第二期

7月21日13:30 举办了Elasticsearch Meetup系列第二期, 我们邀请了Elastic架构师 Monash大学计算机硕士吴斌,和大家分享如何利用Elastic Stack快速搭建SIEM系统; eBay 软件工程师丁旻奕、王佩,和大家分享Elasticsearch diagn.

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【南京Meetup】华泰证券Elasticsearch在日志搜索、日志分析、链路管理系统方面的应用实践

2018Elastic Meetup南京交流会,由华泰证券李文强带来以“华泰证券Elasticsearch应用实践”为题的演讲。本文首先介绍了华泰证券具有系统运维繁琐、日志不能长期保存、日志数据价值没有挖掘、大数据领的一角的特点,接着介绍了它在日志搜索、日志分析和链路管理系统方面的应用实践,最后介绍了华泰证券Elasticsearch在使用中应注意的事项。

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【南京Meetup】苏宁Elastic平台化实践中踩过哪些坑,又是如何解决的?

在南京 Elastic Meetup 南京交流会专场中,苏宁大数据平台搜索平台组的韩宝君为我们带来如何在大量的数据中发现数据的价值。从大数据平台的架构出发,详细解读了平台的概况和服务化平台的模块等方面的知识。最后,具体举出了在实践中出现的一些问题及对应的处理方案。

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