Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群,比传统的APM或者zabbix监控更加深入;配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前,我们首先先问一句,为什么我们需要搭建集群?它有什么优势呢?
这是ELK入门到实践系列的第三篇文章,分享如何使用ELK分析Windows事件日志。
文/朱季谦 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口,Elasticsearch是用Java语言开发的。
1、关闭防火墙和SELINUX systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld setenforce 0 sed -i "s#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g" /etc/selinux/config 2、JDK安装 rpm -qa|grep java|xargs rpm -e --nodeps tar -zxvf jdk*.tar.gz -C /opt vi /etc/profile.d/cus
放权那些别人都能做的事情,把空出来的时间集中用在收入丰厚的活动上。放权其它无用的事情,将时间用来定位自己。
其实在 官方Docker es 镜像的配置文件 ( elasticsearch.yml ),就是下方内容:
我们在包含一个空节点的集群内创建名为 users 的索引,为了演示目的,我们将分配 3 个主分片和一份副本(每个主分片拥有一个副本分片)
ELK 本地集群只保留一个月的数据,一个月之前数据要迁移到云上进行备份,生产环境需要使用AWS S3进行对接,这里先使用腾讯云COS进行测试。。。
ElasticSearch作为一个分布式搜索引擎有着广泛的应用场景, 而搜索服务在在一个项目中的权重还是比较高的, 所以我们要想办法去提高搜索服务的可用性, 这就是ElasticSearch集群的作用, 为搜索服务提供高可用的特性
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎,可以近乎实时地存储和检索数据结构,它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
(由于es集群开启用户身份认证,user:elastic ,password:qZXo7EkxoxmKvDqQIwn5 )
master的一个主要角色是决定分配哪些分片给哪些节点,以及何时在节点之间移动分片以重新平衡集群。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.9/getting-started-install.html
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。
es2-es3配置文件 -----------------------es2-----------------------
作者:李捷,Elastic首席云解决方案架构师 关注Elasticsearch动态的朋友应该都会被一条关于数据泄露的新闻吸引。虽然,这个事件中泄露的数据并非直接发生在Elasticsearch身上,但任何时候,我们都需要保持警醒,并掌握保证你的数据安全所需的知识,以及建立能够快速检测,并响应相关事件的流程机制,以减少损失。 一直在发生的数据泄露 无需强调,其实类似的事情一直都在发生: 历年的重大数据泄露事故 而每当我们看到类似的新闻,多数人的第一反应是,或者说打趣调侃的论调就是一个“大四实习生”程序员,因
这个周末,关注Elasticsearch动态的朋友应该都会被一条关于数据泄露的新闻吸引。虽然,这个事件中泄露的数据并非直接发生在Elasticsearch身上,但任何时候,我们都需要保持警醒,并掌握保证你的数据安全所需的知识,以及建立能够快速检测,并响应相关事件的流程机制,以减少损失。
实现de 分布式链路追踪成了微服务的标配,随着opentracing标准的推出,jaeger+es几乎成了标配。它的架构如下
es可以使用二进制、docker、k8s、rpm方式部署,此处以rpm方式为例。相较于二进制部署,省去了繁琐的用户创建、证书生成、密码设置、启动脚本配置等操作,简化部署流程,可以将更多的精力用于es的使用而不是部署上面。如果资源有限,想体验elk相关功能,可参考文档:https://www.cuiliangblog.cn/detail/section/117075458,后续也会发布docker模式下elk自定义日志采集文章。
#!/bin/bash 是一个称为 shebang(或 hashbang)的特殊字符串,它通常出现在脚本文件的第一行。当您将此字符串作为文件的第一行时,它会指示操作系统使用 /bin/bash 作为解释器来执行该脚本。
创建并启动容器 如果文件名就叫做docker-compose.yml则可以不适用-f选项指定文件路劲,up选项启动容器,-d选项以守护模式运行
cluster.name是 Elasticsearch 配置文件中的一个重要选项,用于指定集群的名称。每个运行的 Elasticsearch 实例都必须具有相同的集群名称才能加入同一个集群。
快照(snapshot)是从正在运行的 Elasticsearch 集群中获取的备份。你可以获取单个索引(indices)或整个集群的快照,并将其存储在共享文件系统上的存储库中,并且有支持 S3、HDFS、Azure、Google 云存储等远程存储库的插件。
server.port: 默认值: 5601 Kibana 由后端服务器提供服务,该配置指定使用的端口号。 server.host: 默认值: “localhost” 指定后端服务器的主机地址。 server.basePath: 如果启用了代理,指定 Kibana 的路径,该配置项只影响 Kibana 生成的 URLs,转发请求到 Kibana 时代理会移除基础路径值,该配置项不能以斜杠 (/)结尾。 server.maxPayloadBytes: 默认值: 104857
MySQL的分库分表大家是非常熟悉的,在Elasticserach中有存在类似的场景需求。为了不让单个索引太过于庞大,从而引发性能变差等问题,我们常常有根据索引大小、时间等创建新索引的需求,解决方案一般有两个:
很多读者也咨询过我怎么去监控爬虫系统的日志?这里我们给出一个通用的轻量级监控系统架构方式---ELK+Filebeat+Docker,都知道分布式爬虫系统是由一个高可用的控制中心配合多个弹性工作节点组成,假定我们现在把各个工作节点封装成Docker镜像,那么我们通过监控Docker容器的状态来监控爬虫系统了。
cerebro 是一个ES Web管理工具,项目地址 https://github.com/lmenezes/cerebro
场景描述:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
SMBeagle是一款针对SMB文件共享安全的审计工具,该工具可以帮助广大研究人员迅速查看网络中所有的可视文件,并判断目标文件是否可读或可写入。该工具所有的扫描发现数据都将存储至一个CSV文件中,或直接推送至Elasticsearch主机。
#####----------kibana服务相关----------##### #提供服务的端口,监听端口 server.port: 5601 #主机地址,可以是ip,主机名 server.host: 0.0.0.0 #在代理后面运行,则可以指定安装Kibana的路径 #使用server.rewriteBasePath设置告诉Kibana是否应删除basePath #接收到的请求,并在启动时防止过时警告 #此设置不能以斜杠结尾 server.basePath: "" #指定Kibana是否应重写以serv
声明:本文是较早的一篇关于Elasticsearch性能指标监控的博文,内容总结全面,作者 Emily Chang,原文地址:https://www.datadoghq.com/blog/monitor-elasticsearch-performance-metrics,由杨文波同学翻译。
问题描述:如何在一个四个节点的集群中,将主节点中的数据分散到其他节点中去,最后主节点没有数据?
ELK日志分析系统是Logstash、Elastcsearch、Kibana开源软件的集合,对外是作为一个日志管理系统的开源方案,它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。
官方指导手册: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/configuring-security.html
启动成功后,可以访问 http://192.168.50.153:9109/metrics ,看抓取的信息
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
索引(Index)是Elasticsearch中最重要的概念之一,也是整个Elasticsearch操作的基础,它是相互关联的文档的一个集合。在Elasticsearch种,数据存储为 JSON 文档,每个文档将一组键(字段或属性的名称)与其对应的值(字符串、数字、布尔值、日期、地理位置或其他类型的数据)相关联,Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的数据结构,旨在实现非常快速的全文搜索。倒排索引列出了出现在任何文档中的每个唯一单词,并标识了每个单词出现的所有文档。
Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎,支持近实时的大数据存储、搜索和分析。它基于Apache Lucene项目,提供全文搜索及能力强大的分布式多用户搜索引擎,同时配备RESTful web接口。它不仅能执行复杂查询,还能高效处理复杂的数据分析。
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:
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
Elasticsearch 提供了良好的默认值,并且只需要很少的配置。可以使用集群更新设置API在正在运行的集群上更改大多数设置 。
在某婚恋客户合作过程中,由于以前该客户的所有基础架构环境全部部署在客户自己的IDC中,但是该IDC建设于10年前,IDC已经使用很久了,而且是运营商IDC,外网带宽有限,资源机架扩展有很大局限,还出现过多次DDOS攻击,而且客户的技术团队人员基本都在深圳,在北京还配备了一个单独的机房本地巡检维护团队,因此该客户基于云的很多好处,考虑将业务迁移到腾讯云。
从物理空间概念,Elasticsearch 分布式系统会有 3 个关键点需要学习。本次总结了下面相关内容:
介绍 The Elastic Stack - 它不是一个软件,而是Elasticsearch,Logstash,Kibana 开源软件的集合,对外是作为一个日志管理系统的开源方案。它可以从任何来源,任
我们非常兴奋地宣布 Elastic Stack 7.5 正式发布了。我们在此版本中推出了 Kibana Lens,用户通过 Lens 可以快速又直观地创建可视化视图;我们在这一版本中对 Observability 和 Security 解决方案进行了重大的改进,同时我们还将 Elastic Enterprise Search 加入到了 7.5 的版本中。
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析数据的平台。它的流行是由于其易用性,强大的功能和可扩展性。
之前的文章中,我们已经知道如何存储数据到索引中以及如何检索它。但是我们掩盖了数据存储到集群中以及从集群中获取数据的具体实现的技术细节。
server.port: 5601 #端口 server.host: "127.0.0.1" #设置后台服务器主机 server.basePath: "" #kibana路径 server.maxPayloadBytes: 1048576 #传入服务器请求最大有效负载大小,单位字节 server.name: "kibana" #kibana实例显示名称 elasticsearch.url: "http://192.168.56.102:9200" #elasticsearch地址 elastics
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