ELK学习004:Elasticsearch常规操作】的更多相关文章

CRUD 在我们的项目中有日志是一个必不可少的东西,但是日志的检索是一个很麻烦的事情,如每天一个日志,要找到问题就得一个一个找,并不能做到检索功能,这还算好的,如果是分布式的,每个机器都得找一遍,这种效率太低,当然可以把日志收集到一个文件中,多个机器每天的日志可以收集到一块,如果把所有的日志收集一块显然不现实:所以出现了很多的日志检索方式,这篇介绍的是Elastic Stack(ELK).…
ELK概述: ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎,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是一个完全开源的工具,它可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用 Kibana 是一个开源和免费的工具,它可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志 ElasticSearch 安装部署: 安装: tar…
前言 最近公司分了个ELK相关的任务给我,在一边学习一边工作之余,总结下这些天来的学习历程和踩坑记录. 首先介绍下使用ELK的项目背景:在项目的数据库里有个表用来存储消息队列的消费日志,这些日志用于开发者日后的维护.每当客户端生产一条消息并发送到消息队列后,就会插入一条对应的记录到数据库里.当这条消息被消费之后,又会更新数据库里对应的记录的几个column的值,比如status.updated_on这些常用的column. 由于客户每天生产消费的消息很多,导致数据库里的这个表里的数据很多,长年累…
续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…
ELK初学搭建(elasticsearch) elasticsearch logstash kibana ELK初学搭建 elasticsearch 1.环境准备 centos6.8_64 mini IP:192.168.10.78 tar包: logstash-2.4.0.tar.gz elasticsearch-2.4.0.tar.gz kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz JDK环境 elasticsearch logstach kibana java V2.4…
ElasticSearch Index操作源码分析 本文记录ElasticSearch创建索引执行源码流程.从执行流程角度看一下创建索引会涉及到哪些服务(比如AllocationService.MasterService),由于本人对分布式系统理解不是很深,所以很多一些细节原理也是不懂. 创建索引请求.这里仅仅是创建索引,没有写入文档. curl -X PUT "localhost:9200/twitter" ElasticSearch服务器端收到Client的创建索引请求后,是从or…
Linux 下的 netfilter 认识与常规操作 前言 博客写到今天,1年7个月.可是包含所有写作经历,这个时间线可以达到三年. 上次更新了一篇 "镇站之宝" ,也是本站阅读量第一的文章. 推荐大家仔细阅读,受益匪浅 -- Linux 下Shell 脚本几种基本命令替换区别(6259) 还有一周多,就去参加 Redhat 工程师考试了.这几天在翻阅自己平时积累下来的文章集合,用搜索引擎找了一下发现居然没有 firewall-cmd 也没有 iptables 的相关文章.写过 sys…
jQuery学习笔记之DOM操作.事件绑定(2) --------------------学习目录------------------------ 4.DOM操作 5.事件绑定 源码地址: https://github.com/iyun/jQueryDemo.git --------------------学习目录------------------------ 4.DOM操作(节点增删改查) 节点查找:节点分为三种类型:元素节点.属性节点.文本节点 创建节点 创建元素节点 使用 jQuery…
tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…
一.简单选择器在使用 jQuery 选择器时,我们首先必须使用“$()”函数来包装我们的 CSS 规则.而CSS 规则作为参数传递到 jQuery 对象内部后,再返回包含页面中对应元素的 jQuery 对象.随后,我们就可以对这个获取到的 DOM 节点进行行为操作了.#box {//使用 ID 选择器的 CSS 规则color:red;//将 ID 为 box 的元素字体颜色变红}在 jQuery 选择器里,我们使用如下的方式获取同样的结果:$('#box').css('color', 'red…