apiVersion: batch/v1beta1 kind: CronJob metadata: name: elasticsearch namespace: elasticsearch labels: app.kubernetes.io/name: elasticsearch spec: successfulJobsHistoryLimit: 10 failedJobsHistoryLimit: 10 concurrencyPolicy: Forbid #禁止并发运行 schedule: "

修改方法: 1.直接编辑修改 查看当前logging-curator配置,了解当前定时删除大的策略. oc edit configmap/logging-curator 打开后,可以直接编辑保存. 2.通过新文件创建 重新编辑一个新的yaml,替换原有配置. 文件内容参考如下: mycuratorconfig.yaml  project1: delete: days: myapp-qe: delete: weeks: .operations: delete: weeks: .defaults:

从去年搭建了日志系统后,就没有去管它了,最近发现大半年各种日志的index也蛮多的,就想着写个脚本定时清理一下,把一些太久的日志清理掉. 脚本思路:通过获取index的尾部时间与我们设定的过期时间进行对比,如果是属于过期时间那么就进行删除,并写入日志.如果不是则不进行处理. 完整的脚本:(今天准备写个,翻下笔记发现去年就已经写好了) #!/bin/bash ###################################################### # $Name: clean_

脚本如下 一.python 脚本如下 #! /usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- import urllib import urllib.request import re import datetime import time import codecs from urllib.request import urlopen import requests def match(urlGet): urlGet1 = urllib.request.urlope

只保留三天 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import os import datetime # 时间转化为字符串 now_time = datetime.datetime.now().strptime(datetime.datetime.now().strftime("%Y.%m.%d"),"%Y.%m.%d") os.system("curl -XGET http://127.0.0.1:9

只保留七天的索引 shell版 #!/bin/bash #hexm@ #只保留一周es日志 logName=( -nginxaccesslog -nginxerrorlog -phperrorlog ) #es配置文件 config=/usr/local/app/elasticsearch-/config/elasticsearch.yml #日期 time=`date -d "7 day ago" +-%Y.%m.%d` ip=`grep "network.host&quo

一 简介:本文介绍创建自动删除数据的TTL索引 二 目的 定时删除数据三 创建方法   db.collection.createIndex(keys, options)   options:   expireAfterSeconds 指定多少秒或者包含日期值的数组 创建示例   db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 },{backgroup: true}) 四 何时失

首先使用curl获取集群中可用的Elasticsearch索引列表: $ curl http://<node-ip|hostname>:9200/_cat/indices <node-ip>可以是localhost,Elasticsearch节点IP地址或其中一个群集节点的主机名,见下面的例子: curl http://192.168.137.2:9200/_cat/indices <----book boss为索引----> 确定要删除的索引后,使用以下命令将其与其数

有的时候我们在使用ES时,由于资源有限或业务需求,我们只想保存最近一段时间的数据,所以有如下脚本可以定时删除数据 delete_es_by_day.sh #!/bin/sh # example: index_name=$ daycolumn=$ savedays=$ format_day=$ if [ ! -n "$savedays" ]; then echo "the args is not right,please input again...." exit f

EFK架构图 一.EFK简介 EFK不是一个软件,而是一套解决方案,并且都是开源软件,之间互相配合使用,完美衔接,高效的满足了很多场合的应用,是目前主流的一种日志系统. EFK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , FileBeat, Kibana , 其中ELasticsearch负责日志保存和搜索,FileBeat负责收集日志,Kibana 负责界面 Elasticsearch:是个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据三大功能. 特点:分布式,自动发现,索引自

一 简介:本文介绍创建自动删除数据的TTL索引 二 目的 定时删除数据三 创建方法   db.collection.createIndex(keys, options)   options:   expireAfterSeconds 指定多少秒或者包含日期值的数组 创建示例   db.eventlog.createIndex( { "lastModifiedDate": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 },{backgroup: true}) 四 何时失

Elasticsearch之重要核心概念如下: 1.cluster 代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的.es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的. 主节点的职责是负责管理集群状态,包括管理分片的状态和副本的状态,以及节点的发现和删除. 注意:主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理,只负责维

原因: Kibana中关联ES索引需要手动操作,如果ES中索引较多(如每天生成),则工作量会比较大. 方法: 考虑使用Linux的cron定时器自动关联ES索引,原理是调用Kibana API接口自动关联ES索引(示例中ES索引按天生成) 需要了解的技术背景: 1.简单的shell脚本 2.Kibana手动关联过ES索引 3.Linux下的cron 流程: 1.创建脚本    a) 索引名称:demo-年-月-日(如demo-2019-01-01)    b) 脚本名称:today_index.

ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎. 同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据. 可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. ES就是为高可用和可扩展而生的.一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展,称为垂直或向上扩展(Vertical Scale/Scaling Up). 另一方面,增

es对索引的一堆操作都是用restful api去进行的,参数时一堆json,一年前边查边写搞过一次,这回搞迁移,发现es都到6.0版本了,也变化了很多,写个小笔记记录一下. 创建一个es索引很简单,一个put请求. PUT /my_index { "settings": { ... any settings ... }, "mappings": { "type_one": { ... any mappings ... }, }, "a

​ 若在传统DBMS 关系型数据库中查询海量数据,特别是模糊查询,一般我们都是使用like %查询的值%,但这样会导致无法应用索引,从而形成全表扫描效率低下,即使是在有索引的字段精确值查找,面对海量数据,效率也是相对较低的,所以目前一般的互联网公司或大型公司,若要查询海量数据,最好的办法就是使用搜索引擎,目前比较主流的搜索引擎框架就是:Elasticsearch,故今天我这里总结了Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD,后面陆续还会有其它干货知识分享,敬请期待.

对于日志或指标(metric)类时序性强的ES索引,因为数据量大,并且写入和查询大多都是近期时间内的数据.我们可以采用hot-warm-cold架构将索引数据切分成hot/warm/cold的索引.hot索引负责最新数据的读写,可使用内存存储:warm索引负责较旧数据的读取,可使用内存或SSD存储:cold索引很少被读取,可使用大容量磁盘存储.随着时间的推移,数据不断从hot索引->warm索引->cold索引迁移.针对不同阶段的索引我们还可以调整索引的主分片数,副本数,单分片的segment

该系列上一篇文章<Elasticsearch必知必会的干货知识一:ES索引文档的CRUD> 讲了如何进行index的增删改查,本篇则侧重讲解说明如何对index进行创建.更改.迁移.查询配置信息等. 仅创建索引:PUT index PUT /index 添加字段设置(mappings):PUT index/_mapping/type,如:(properties下均为索引字段) PUT /index/_mapping/_doc { "properties": { "

监控当前业务用户索引 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 停止监控索引 1. 监控当前用户所有索引 得到监控所有索引的语句: select 'alter index ' || index_name || ' monitoring usage;' from user_indexes; 2. 一段时间后查询从未被使用的索引,删除无用索引 注意:视具体业务情况,选择一周后,一月后,两月后(总之要保证应用的所有SQL都至少跑一遍) 2.1 查看这段时间内,从未被使用的索引: select *

点击进入:Linux shell crontab expdp 定时任务逻辑备份 定时删除旧文件 首先建一个备份数据库用批处理文件,内容如下: rem expdp sz set sz_file=SZ_%date:~0,4%%date:~5,2%%date:~8,2%.dmp set sz_logfile=SZ_%date:~0,4%%date:~5,2%%date:~8,2%.log expdp user/pwd schemas=user_schema directory=dump_dir DUM

点击进入:Window bat expdp 定时任务逻辑备份 定时删除N天前的旧文件 创建sh脚本 [oracle@localhost ~]$ vi logicbackup.sh 添加脚本内容 #!/bin/sh # ################################################################## # Powered by Ironfo # ####################################################