Elasticsearch优化 & filebeat配置文件优化 & logstash格式配置 & grok实践 编码转换问题(主要就是中文乱码) (1)input 中的codec => plain 转码 codec => plain { charset => "GB2312" } 将GB2312 的文本编码,转为UTF-8 的编码 (2)也可以在filebeat中实现编码的转换(推荐) filebeat.prospectors: - inpu

相关文章: ELK 架构之 Elasticsearch 和 Kibana 安装配置 ELK 架构之 Logstash 和 Filebeat 安装配置 ELK 使用步骤:Spring Boot 日志输出到指定目录,Filebeat 进行采集,Logstash 进行过滤,Elasticsearch 进行存储,Kibana 进行展示. Filebeat 示例配置(vi /etc/filebeat/filebeat.yml): filebeat.prospectors: - input_type: lo

Filebeat的配置参考 指定要运行的模块 前提: 在运行Filebeat模块之前,需要安装并配置Elastic堆栈: 安装Ingest Node GeoIP和User Agent插件.这些插件需要捕获示例仪表板中可用的某些可视化所使用的地理位置和浏览器信息.您可以通过在Elasticsearch主路径中运行以下命令来安装这些插件: sudo bin/elasticsearch-plugin install ingest-geoip sudo bin/elasticsearch-plugin

数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来进行IO优化: 一.query_cache_size/query_cache_type (global)    Query cache 作用于整个 MySQL Inst

  在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣的朋友们有所帮助   数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本

MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化. query_cache_size/query_cache_type (global) Qu

原文链接:http://isky000.com/database/mysql-perfornamce-tuning-cache-parameter 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数

centos    LAMP第二部分apache配置  下载discuz!配置第一个虚拟主机 安装Discuz! 用户认证 配置域名跳转  配置apache的访问日志  配置静态文件缓存  配置防盗链 访问控制 apache rewrite 配置开机启动apache  tcpdump  第二十节课 无论是apache 还是nginx,都会有一个默认的虚拟主机 virtual host 多个vhost都可以用同一个配置文件 安装两个Apache,两个apache可以共存,但是要使用不同的端口 主配

使用es-hadoop插件,主要使用elasticsearch-spark-20_2.11-6.2.x.jar 官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/reference.html 关于ES详细的配置参数 大家可以看下面的这个类: org.elasticsearch.hadoop.cfg.ConfigurationOptions sparkstreaming写入ES:   SparkConf conf = n

在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣的朋友们有所帮助. 这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第一篇文章:MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量

从input读取事件源,经过相应解析和处理之后,从output输出到目标存储库(elasticsearch或其他).输入可以从Log.Syslog.Stdin.Redis.UDP.Docker.TCP.NetFlow输入,然后可以输出到Elasticsearch.Logstash.Kafka.Redis.File.Console.Cloud. 详细讲解,请参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/configuring

数据库属于 IO密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO.本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化: 1.query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQ

如何通过FILEBEAT,LOGSTASH,ES,KIBNA实现数据的采集总体参考网址:https://www.olinux.org.cn/elk/1157.html官方网址:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.2/filebeat-getting-started.html 第一步 启动ES,ES的安装请自行百度第二步 启动LOGSTASH,LOGSTASH的安装请自行百度启动命令../bin/logstash -f logstash

 1 PersonTestMapper.xml中的内容如下: <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPEmapper PUBLIC"-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace:命名空间,用来唯一

Spring-Boot项目中配置redis注解缓存 在pom中添加redis缓存支持依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在yml中添加redis配置 设置缓存有效期为一天,配置类中使用 spring: redis:

server { listen 80; server_name tirion.me www.tirion.me; # note that these lines are originally from the "location /" block root /home/www/wordpress; index index.php index.html index.htm; location / { try_files $uri $uri/ =404; } error_page 404

配置Hibernate 二级缓存时,出现以下bug提示: SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementationSLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.Exception

首先找到配置EHCahe二级缓存需要添加的jar包 hibernate-release-4.1.9.Final→lib→optional→ehcache→下的ehcache-core-2.4.3.jar和hibernate-ehcache-4.1.9.Final.jar还有slf4j-api-1.6.1.jar! 然后再从hibernate-release-4.1.9.Final→project→etc→把ehcache.xml复制到src目录下.把缓存.xml没用的都删了,留下最终: <ehc

配置Hibernate二级缓存步骤: 加入二级缓存的jar包及配置文件 jar包位置:hibernate-release-4.1.8.Final\lib\optional\ehcache下所有jar包 加入ehcache.xml文件,位置:hibernate-release-4.1.8.Final\project\etc 配置hibernate.cfg.xml 配置启用hibernate的二级缓存 <property name="hibernate.cache.use_second_lev

昨天在部署项目时遇到一个问题,因为服务要部署到外网使用,中间经过了较多的网络传输限制,而且要加载arcgis等较大的文件,所以在部署后,发现页面loading需要很长时间,而且刷新也要重新从服务器下载文件.这当然是不能忍受的,即使在不考虑文件大小的情况下,我们也希望我们的静态文件如js, css, json, img等,可以在刷新的时候尽量不重新加载,这样我们的页面会变得更有效率即使在网络不好的状况下. 那么问题来了: 我们如何在刷新浏览器时,使自己的项目中的任何可控静态文件,被浏览器缓存? 就

1.安装Elasticsearch数据库 PS:在此之前需首先安装Java SE环境 下载elasticsearch-6.5.2版本,进入/elasticsearch-6.5.2/bin目录,双击执行elasticsearch.bat 打开浏览器输入http://localhost:9200 显示以下内容则说明安装成功 安装head插件,便于查看管理(还可以用kibana) 首先安装Nodejs(下载地址https://nodejs.org/en/) 再下载 elasticsearch-head