2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在考虑 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个从头构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
任何 SIEM 系统的核心都是日志数据。有很多种。无论是来自服务器，防火墙，数据库还是网络路由器，日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件的原始资料。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch，Logstash 和 Beats 之外，Kibana 是Elastic Stack（以前称为 ELK Stack）的核心部分。
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
之前一直想花点时间写一篇 elasticsearch 的保姆级教程，于是，趁着年假的几天时间加上周末的一些时间，我产出了自认为算是非常详细的，基于目前最新版本的elasticsearch7.11教程。不管是新手上路，还是秋名山老司机，都建议收藏一下，希望看完对您有所帮助！如果可以，记得一键三连！
Elaticsearch 简称为 es，es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB(1PB=1024TB) 级别的数据。es 也使用 java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
笔记记录 B站狂神说Java的ElasticSearch课程：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq
ES 是一个近实时的搜索平台，当一个文档写入Lucene后是不能被立即查询到的。Elasticsearch提供了一个refresh操作，会定时地调用lucene的reopen(新版本为openIfChanged)为内存中新写入的数据生成一个新的segment，此时被处理的文档均可以被检索到。refresh操作的时间间隔由refresh_interval参数控制，默认为1s, 可以在写入请求中带上refresh表示写入后立即refresh，另外还可以调用refresh API显式refresh，例如：
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。
描述: ES是支持以及HTTP协议进行REST风格接口访问,一般得我们需要有个工具帮我们发送http请求,该工具常见的是curl英 [kɜːl]、Head插件、Kibana DeveloperTool软件等。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索。ES本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器。ES也使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单。
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
当我们在开源日志分析系统的领域，谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而，这个生态系统并非 Elastic 有意为之，毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统，实则是一种意料之外，这是社区用户的推动所致。如今，众多云服务厂商在推广自己的日志服务时，往往以 ELK 作为参照标准，由此可见，ELK 的影响力之深远。
Kibana 是一个开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack（包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）的一部分，主要用于对 Elasticsearch 中的数据进行搜索、查看、交互操作。
Elasticsearch 社区有大量关于 Elasticsearch 错误和异常的问题。
ElasticSearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据的可能 它用于全文搜索，结构化搜索，分析以及这三者混合使用 ElasticSearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论是在开源还是专有邻域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的，功能最全的搜索引擎库。 但是。Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用java作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要更深入的了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。 ElasticSearch也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单
官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
阅读量: 54 核心概念大纲 索引（index） 字段类型（mapping） 文档（documents） 分片（Lucene倒排索引） ---- 在本站点的前文中,笔者已经阐述了es是什么，同时也把e
注意：本教程提供的示例代码仅适用于腾讯云Elasticsearch 7.x版本，不确定是否适用于其他版本，其他版本的示例代码请参见官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/docs-index_.html
在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
Elasticsearch 提供快照和恢复功能，我们可以在远程文件系统仓库（比如共享文件系统、S3、HDFS 等）中为部分索引或者整个集群创建快照。快照有以下使用场景：
在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
我们在上一节安装了ElasticSearch:1.17.7版本，查看官方版本兼容适配：
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。警报动作可能涉及发送电子邮件或Slack消息，将数据写入Elasticsearch的索引，调用并传递数据给外部网络服务，等等。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文 | Travis 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013）Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并在 Apache 许可证下作为开源软件发布。官方客户端在 Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Rub
《Linux命令行大全》（The Linux Command Line by William E. Shotts, Jr.）中英双语版
SQL : like %冷环渊% 但是数据量一旦变大了，就会变慢，这个时候用索引， 也是只能快一些
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个软件首字母。 Elasticsearch： 全文检索工具。和之前学习的Solr功能是类似的。 Kibana：页面管理工具。可以通过Kibana的管理界面操作Elasticsearch Logstash：日志收集的工具，通过此工具可以实现日志内容收集及格式转换。也就是将日志输入到这个里面，之后进行转换，再输出到Elasticsearch中，我们就可以在Elasticsearch中检索日志了。
ElasticSearch（简称ES）是什么？按照 ElasticSearch官网 的定义，Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
elasticstack是一个应用套件，原名为ELK Stack，由elastic旗下的elasticsearch、logstash、kibana，filebeat四个组件组成，这四个工具组合形成了一套实用、易用的监控架构，很多公司利用它来搭建可视化的海量日志分析平台。
term 查询， 可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text，不推荐）。
在网络的海洋中寻求帮助，有时可能会让你感到茫然。你可能已经准备好详细描述你的问题，但如果你不知道如何有效地提问，你可能会发现自己在等待回答时感到挫败。
因为安全问题，Elasticsearch 不允许root用户直接运行，所以要创建新用户，在root用户中创建新用户,执行如下命令：
刚接触Elasticsearch的朋友，或多或少会遇到一个问题，Elasticsearch在实际公司应用中除了搜索到底能做什么？ 本文给出了答案。
其实在 官方Docker es 镜像的配置文件 ( elasticsearch.yml )，就是下方内容：
node1：elasticsearch6.4+filebeat node2：kibana6.4+grafana+filebeat node3：logstash+nginx+filebeat+Redis 由于es很消耗内存，所以我只把es单独运行在一个主机上，并设置主分片为1，副本分片为0，每周定时删除上周的索引数据
描述: 本系列主要进行从基础到入门学习ElasticSearch、Logstash、Beat与Kibana基础安装配置，以及ELK Stack在企业中日志收集、搜索分析、展示的应用实践。
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
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