使用Logstash迁移ES数据时发现有个索引数据无法迁移过来（其他索引正常），事先已经同步过mapping，settings，两边一致。
简单介绍一下 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以让你快速和近乎实时地存储、搜索和分析海量的数据。它通常被用作底层引擎/技术，为具有复杂搜索功能和需求的应用程序提供动力。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型猜测，并利用基于JSON的REST API来引用Lucene的功能。
1.将csd文件ELK-YX-20200617-1.0-SNAPSHOT.jar放置在cloudera-scm-server服务的csd目录下
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。
在微服务架构中，日志是一个不得不面临与需要解决的点。因为微服务架构中，服务是分散在不同的节点或虚拟机上运行，这意味着服务产生的日志也是分散的，所以收集分散的日志就成为了微服务中的一个痛点。否则有需要时查询起日志来就非常麻烦与不方便。
在本教程中，我们将介绍在Ubuntu 16.04上安装Elasticsearch ELK Stack（即Elasticsearch 2.3.x，Logstash 2.3.x和Kibana 4.5.x）。我们还将向您展示如何使用Filebeat 1.2.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。
了解组织生成的数百万条日志行是一项艰巨的挑战。一方面，这些日志行提供了应用程序性能，服务器性能指标和安全性的视图。另一方面，日志管理和分析可能非常耗时，这可能会妨碍采用这些日益必要的服务。
Filebeat 是 Beats 的一员，用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。当面对成百上千、甚至成千上万的服务器、虚拟机和容器生成的日志时，Filebeat 将为您提供一种轻量型方法，监视指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到 Elasticsearch、 Logstash 等。
在 Elasticsearch 5.0 之前，如果我们想在将文档索引到 Elasticsearch 之前预处理文档，那么唯一的方法是使用 Logstash 或以编程方式/手动预处理它们，然后将它们索引到 Elasticsearch。 Elasticsearch 缺乏预处理/转换文档的能力，它只是按原样索引文档。 但是，在 Elasticsearch 5.x 之后引入一个名为 ingest node 的功能，为 Elasticsearch 本身的文档预处理和丰富之前提供了一个轻量级的解决方案。
export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
Logstash 是由 JRuby 编写的，使用基于消息的简单架构，在 JVM 上运行(本篇博客主要介绍 Logstash 基本使用，介绍请见 ☞【全文检索_09】Logstash 基本介绍)。Logstash 的事件处理流水线有三个主要角色完成：inputs → filters → outputs。必须定义这些过程的配置才能使用 Logstash，尽管不是每一个都必须的。在过滤器的部分，它可以对数据源的数据进行分析，丰富，处理等等，但是我们可以不使用过滤器。在输出的部分，我们可以有多于一个以上的输出。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
在 Filebeat 的配置文件中，fields 配置项允许你添加自定义字段，以便更好地描述、分类或标记日志事件。
在本教程中，我们将在Ubuntu 14.04上重新安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 1.7.3，Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置，以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
官方地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest.html
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。
在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 1.7.3，Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置，以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
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。
在进行我们这个实践之前，相信大家已经安装好自己的 Logstash 环境。如果大家还没安装好Logstash，可以参照我之前的文章 “如何安装Elastic栈中的Logstash”。
用于查看Node级别的基本信息，选参数为pipelines、os和jvm，如下查看基本的os和jvm信息：
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。
本文是牛冬的 《Elasticsearch实战与原理解析》的读书笔记。电子书还是看文字类的舒服，可以在PC上阅读，也可以在手机上阅读。看文章最后，提供原文链接和源代码链接。
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
Logstash 是一个功能强大的工具，可与各种部署集成。 它提供了大量插件，可帮助你解析，丰富，转换和缓冲来自各种来源的数据。 如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理，则需要将 Logstash 添加到部署中。
对于全文搜索的支持不像关系数据库那样是标准化的。有几种开源的全文搜索引擎：Elasticsearch，Apache Solr，Whoosh，Xapian，Sphinx等等，如果这还不够，常用的数据库也可以像我上面列举的那些专用搜索引擎一样提供搜索服务。 SQLite，MySQL和PostgreSQL都提供了对搜索文本的支持，以及MongoDB和CouchDB等NoSQL数据库当然也提供这样的功能。
在今天的这个教程里，我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么，并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识，可以参阅我的文章。
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。
Beats 可以直接将数据发送到 Elasticsearch 或通过 Logstash，在Kibana 中可视化之前，可以进一步处理和增强数据。
Gartner的定义：安全信息和事件管理（ Security Information Event Management）技术通过对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析来支持威胁检测和安全事件响应。它还通过分析来自这些来源的历史数据来支持合规报告和事件调查。SIEM技术的核心功能是广泛的事件收集，以及跨不同来源关联和分析事件的能力。
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年，我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
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。
1、ELK介绍 ELK不是一款软件，而是elasticsearch+Logstash+kibana三款开源软件组合而成的日志收集处理套件，堪称神器。其中Logstash负责日志收集，elasticsearch负责日志的搜索、统计，而kibana则是ES的展示神器，前端炫丽，点几下鼠标简单配置，就可以完成搜索、聚合功能，生成华丽的报表。 目前我们的日志方案： flume负责收集，服务写日志到文件，flume收集日志文件 flume汇总到数据通道kafka，供其他服务消费 日志搜索：从kafka读取日志写入到s
Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有实时管道功能，可以用来统一处理来自不同源的数据，并将其发送到你选择的目标。Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等，可以对数据进行各种转换和处理，然后将数据发送到各种目标，如 Elasticsearch、Kafka、邮件通知等。
配置详解 input配置段 #每一个prospectors，起始于一个破折号”-“ filebeat.prospectors: #默认log，从日志文件读取每一行。stdin，从标准输入读取 - input_type: log #日志文件路径列表，可用通配符，不递归 paths: - /var/log/*.log #编码，默认无，plain(不验证或者改变任何输入), latin1, utf-8, utf-16be-bom, utf-16be, utf-16le, big5, gb18030, gb
prospector(input)段配置 filebeat.prospectors: 每一个prospectors，起始于一个破折号”-“ - input_type: log #默认log，从日志文件读取每一行。stdin，从标准输入读取 paths: - /var/log/*.log #日志文件路径列表，可用通配符，不递归 encoding: plain #编码，默认无，plain(不验证或者改变任何输入), latin1, utf-8, utf-16be-bom, utf-16be, utf-1
在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候，可能会有一些同步的需求，想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 2.2.x，Logstash 2.2.x和Kibana 4.4.x. 我们还将向你展示如何使用Filebeat 1.1.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。 Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。 Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。 这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。
这里的 input 可以支持多个 input，同时多个 worker 可以处理 filter 及 output:
对于日常使用到的 ELK 组件的系统，默认在 ELK 部署的时候默认都是没有安装配置任何权限管控插件，这对于存储在 es 之中的数据无异于“裸奔”。没有任何防护的话，只要稍微会一点 ELK 知识，网络探测到暴露在域外的 es 数据库后，可以直接对数据进行“增删改查”，这是致命的安全问题。以下为例：
开发排查系统问题用得最多的手段就是查看系统日志，ELK 是 Elastic 公司开源的实时日志处理与分析解决方案，已经为日志处理方案的主流选择。
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
什么是SIEM？英文全称为Security Information Event Management，安全信息与事件管理，Gartner定义为：安全信息和事件管理（SIEM）技术通过对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析来支持威胁检测和安全事件响应。
微服务各个组件的相关实践会涉及到工具，本文将会介绍微服务日常开发的一些利器，这些工具帮助我们构建更加健壮的微服务系统，并帮助排查解决微服务系统中的问题与性能瓶颈等。
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，其不仅广泛地应用于各种搜索场景，如日志检索，应用搜索等，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力。 在传统安全领域，企业通常会借助防火墙，杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。这时，根据已有安全数据进行安全分析，及时发现并处理威胁就显得尤为重要。然而，现代企业的安全数据已随着日益蓬勃发展的信息网络技术而迅速膨胀，对海量安全数据的采集，处理，存储，查询等正日益困扰着企业安全分析团队。 而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图：
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。
ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了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 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。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。
Elasticsearch（中文名：弹性搜索）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它构建在Apache Lucene搜索库之上。它由Elastic公司开发，并于2010年首次发布。Elasticsearch旨在处理大规模数据集并提供快速的搜索、分析和数据可视化功能。它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。
在今天的这篇文章中，我们来介绍如何在 Linux 及 MacOS 上安装 Elastic 栈中的 Logstash。
ELK 是三个开源项目的首字母缩写：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。但后来出现的 FileBeat 可以完全替代 Logstash的数据收集功能，也比较轻量级。本文将介绍 EFK: Elasticsearch、Filebeat 和 Kibana
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