1.elasticsearch的结构 首先elasticsearch目前的结构为 /index/type/id  id对应的就是存储的文档ID,elasticsearch一般将数据以JSON格式存储.我们可以将elasticsearch和关系型数据库进行比较,index相当于关系型数据库中的database,type相当于table,而id就相当于表中的主键,elasticsearch中一个文档存储的一个json则能视为是关系型数据库中一张表的一行数据,而ID就是他的主键,在理解了es的存储结构…

原文地址:https://wsgzao.github.io/post/elk/ 另外可以参考:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-elasticsearch-logstash-and-kibana-elk-stack-on-ubuntu-14-04 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百…

目录 ELk(Elasticsearch, Logstash, Kibana)的安装配置 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志…

原文地址:Elasticsearch 基础入门 博客地址:http://www.extlight.com 一.什么是 ElasticSearch 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. 1.1 基…

CentOS 6.x ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana) 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百度/CNZZ等方式嵌入JS做数据统计,但是当网站访问异常或者被攻击时我们需要在后台分析如Nginx的具体日志,而Nginx日志分割/GoAccess/Awstats都是相对简单的单节点解决方案,针对分布式集群或者数据量级较大时会显得心有余而力不足,而…

前期博客 基于CentOS6.5下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) 基于Ubuntu14.04下Suricata(一款高性能的网络IDS.IPS和网络安全监控引擎)的搭建(图文详解)(博主推荐) 参考官网 https://redmine.openinfosecfoundation.org/projects/suricata/wiki/_Logstash_Kibana_and_Suricata_JSON_output 注意,这官网,…

ElasticSearch 基础=============================== 索引创建 ========================== 1. RESTFUL APIAPI 基本格式: http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档id>常用的HTTP动词: GET/PUT/POST/DELETE 2. PUT 127.0.0.1:9200/peoplejson结构:{ "settings&quo…

前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助 Google / 百度 / CNZZ 等方式嵌入 JS 做数据统计,但是当网站访问异常或者被攻击时我们需要在后台分析如 Nginx 的具体日志,而 Nginx 日志分割 / GoAccess/Awstats 都是相对简单的单节点解决方案,针对分布式集群或者数据量级较大时会显得心有余而力不足,而 ELK 的出现可以使我们从容面对新的挑战. Logstash…

文章转载自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY1MTA3OQ==&mid=2247484584&idx=1&sn=accfb65830255f00c28ac1571725e493&chksm=eaa82c80dddfa596bef19161d713fe935142eda894f11d065a38495cd3e7ec59157403c5393f&scene=21#wechat_redirect 1. 引言 业务场景1:数…

一:需求及基础: 场景: 1.开发人员不能登录线上服务器查看详细日志 2.各个系统都有日志,日志数据分散难以查找 3.日志数据量大,查询速度慢,或者数据不够实时 4.一个调用会涉及到多个系统,难以在这些协调中快速定位数据 Elastic Search + LogStash + Kibana = ELK Stack logstash1----|   (redis实现松耦合功能) logstash2----|----->broker redis----->indexer logstash----&…