Elasticsearch 从版本6.8开始已经免费开放索引生命周期管理的功能，通过该功能我们可以实现日志索引不同阶段的细化管理进而达到实际需求。本文基于以往的索引生命周期管理知识沉淀作进一步的深化，如大家想了解ILM的相关文章，请参考如下链接：
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候，我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控，也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
Elasticsearch集群运行过程中，运行日志和慢日志能够帮助集群使用者迅速定位出现的问题。
1. Date Filter 插件 ---- 日期过滤器用于分析字段中的日期，然后使用该日期或时间戳作为事件的 logstash 时间戳。 1.1. 配置项 Setting Input type Required Default locale string No No match array No [] tag_on_failure array No ["_dateparsefailure"] target string No "@timestamp" timezone string No No 1.1.
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时，问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与， 参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
Elastic{ON}北京分享了Elasticsearch7.0在Speed,Scale,Relevance等方面的很多新特性。
业务所有的服务器日志都是通过filebeat进行采集，然后写入到一个公共的ES集群中。因为当前使用的集群无法继续扩容了并且版本也较低(5.6.4), 所以需要把集群迁移到一个新的规模更大的集群，并且升级一下ES的版本，升级到6.4.3.
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
对于ELK还不太熟悉的同学可以参考我前面的两篇文章ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记、Log stash学习笔记（一），本文搭建了一套专门访问Apache的访问日志的ELK环境，能够实现访问日志的可视化分析。
通过前面两篇文章的阅读，相信读者已经熟练掌握 DeleteByQuery的用法了，本文则来继续看文档的Update API。
之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下：
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录，并使用了多个数据过滤器。但是，要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
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" :
网页是通过 HTTPS 加密协议加载的，但是尝试连接到不安全的 WebSocket 地址 'ws://'，而不是安全的 WebSocket 地址 'wss:///r'。
本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行性能优化和可扩展性改进。
微服务架构是一个分布式架构，它按业务划分服务单元，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位。
当您将Docker容器转移到生产环境中时，您会发现经常需要将日志保留在容器外的地方。Docker提供了一个本机日志驱动程序，可以很容易地收集这些日志并将它们发送到其他地方，例如Elasticsearch和Fluentd。Elasticsearch是是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。这样您就可以分析数据了。Fluentd是一个开源数据收集器，旨在统一您的日志记录基础架构。它将操作工程师，应用工程师和数据工程师结合在一起，使其简单且可扩展，以收集和存储日志。
前面我们聊了 Elasticsearch 的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容—— Mapping。
前言 Elasticsearch可以支持全文检索，那么ES是以什么机制来支持的，这里索引就是一个重要的步骤，经过索引之后的文档才可以被分析存储、建立倒排索引。本篇就是以ES的数据检索操作来讨论的。 更多内容情参考：ELK教程 索引操作 ES索引可以根据指定的index和type进行增加或者更新文档，ID可以指定也可以不指定（index API为我们自动生成） curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{ "user" : "kimc
分页器是 Web 开发中常见的功能，看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑，堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
如果主分片和副本分片都集中在一个节点上，那是没办法做到高可用的。ES的集群监控状态会返回yellow。因此，我们需要启动更多的节点来承载副本分片。
在使用 Elasticsearch 过程中，不免还会有 Mysql 等关系型数据库的使用痕迹，以下两个都是实战开发问到的问题：
Grafana 6.3.3 发布了，Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器，用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB。
Elasticsearch中当我们设置Mapping（分词器、字段类型）完毕后，就可以按照设定的方式导入数据。 有了数据后，我们就需要对数据进行检索操作。根据实际开发需要，往往我们需要支持包含但不限于以下类型的检索： 1）精确匹配，类似mysql中的 “=”操作； 2）模糊匹配，类似mysql中的”like %关键词% “查询操作； 3）前缀匹配； 4）通配符匹配； 5）正则表达式匹配； 6）跨索引匹配； 7）提升精读匹配。 细数一下，我们的痛点在于： 1）ES究竟支持哪些检索操作？ 2）
客户同一个集群，同一个索引里的某些文档，用API能直接搜出来，但是在discovery上不能正常搜索，换另外一个id又能正常展示.
Elasticsearch是一个开源搜索引擎，以易用性着称。kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据，相当于提供了ES的可视化操作管理器。
《Linux命令行大全》（The Linux Command Line by William E. Shotts, Jr.）中英双语版
elk本身是非常强大的日志处理系统，分别由elasticsearch、logstash、kibana构成，功能分别是数据库、数据处理、前端展示。利用这些搭建一套用于密码topN统计的系统。当然要完成这种统计需要强大的处理性能。
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。
对于第一题，我联想到leetcode的第N高的薪水的问题，没错第一题最好采用函数的方法，将 N = 10 来作为参数输入
Elasticsearch架构选型指南——不止是搜索引擎，还有......曾强调：Elasticsearch 三大核心业务场景：
PS：5年前就见过别人演示这种系统，当时才开始搞分布式系统，现在想想确实没有你想不到的功能，只有你做不到的，分布式链路跟踪确实是开发和运维的神奇，良好的定位问题，线上问题的发现。
从上周六 7 号到今天的 11 号，我都在医院，小孩因肺炎已经住院了，我白天和晚上的时间需要照顾娃，只能在娃睡觉的时候肝文了。对了，医院没有宽带和 WiFi，我用的手机开的热点~
在Elasticsearch中，模板是一种预定义的配置，用于指定索引的设置和映射。它允许用户在创建索引之前，定义好索引的结构和配置信息，从而确保数据按照预定的方式进行存储和索引。模板可以看作是一种“蓝图”，用于指导Elasticsearch如何构建和管理索引。
在深入研究Elasticsearch的内部工作原理时，不可避免地会遇到“Routing”这一概念。Routing是Elasticsearch中用于确定文档应存储在哪个分片上的机制。理解Routing的工作原理对于优化Elasticsearch集群的性能、确保数据的一致性和实现特定的数据布局策略至关重要。
在《Flink SQL Client初探》一文中，我们体验了Flink SQL Client的基本功能，今天来通过实战更深入学习和体验Flink SQL；
hackread 资讯网站消息，两台配置错误的 ElasticSearch 服务器共暴露了约 3.59（35 9019902）亿条记录，这些记录在 SnowPlow Analytics 开发的数据分析软件帮助下收集而来。
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
1、Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具; 2、Logstash支持网络日志、系统日志、应用日志、apache日志等等，总之可以处理所有日志类型; 3、典型应用场景ELK：logstash负责采集、解析日志，elasticsearch负责数据存储，kibana负责前端报表展示。
除了看过两周 Flink 外，其他的框架都没有接触过，只是简单的拿来用一下，也并不是很了解，所以本篇教程如果有什么错误，欢迎指出。
📷 在ElasticSearch里面最常用的就是时间字段了，经常会在群里看到一些小伙伴提出有关时间的问题，为什么es查询的时间跟我实际看到的时间差8个小时呢。如果我们了解了ElasticSearch底层的时间存储方式就会比较容易的理解这个问题。 下面散仙先普及下时区的知识，想必大家也不陌生学过地理的同学都知道全球有24个时区每个时区的跨度是经度15度， 相较于两地时间表，可以显示世界各时区时间和地名的世界时区表（World Time），就显得精密与复杂多了，通常世界时区表的表盘上会标示着全球2
https://segmentfault.com/a/1190000011784259
为什么用到ELK： 一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。 一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。 一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点： • 收集－能够采集多种来源的日志数据 • 传输－能够稳定的把日志数据传输到中央系统 • 存储－如何存储日志数据 • 分析－可以支持 UI 分析 • 警告－能够提供错误报告，监控机制 ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。 ELK简介： ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。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 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具：
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