目录 1 检查集群的健康状况 2 查看集群中的节点个数 3 查看集群中的索引 4 简单的索引操作 4.1 创建索引 4.2 删除索引 在本篇文章之前, 需要完成: ① 启动Elasticsearch服务, 至少启动一个节点, 参考博主文章 ES 02 - 部署Elasticsearch单机服务 + 部署中的常见问题, 部署Elasticsearch服务; ② 启动Kibana, 参考博主文章 ES 04 - 安装Kibana插件(6.6.0版本), 安装并启动Kibana; ③ 通过浏览器访问K

ElasticSearch和Kibana 5.X集群的安装 1.准备工作 1.1.下载安装包 1.2.系统的准备 2.ElasticSearch集群的安装 2.1.修改 config/elasticsearch.yml 文件 2.2.修改 bin/elasticsearch 文件 2.3.将整个ElasticSearch目录复制到其它服务器 2.4.将启动加入到系统服务(可选,方便启动) 2.5.启动集群 3.Kibana安装 3.1.修改配置文件 3.2.启动Kibana 1.准备工作 1.1

问题背景: 在ELK架构中,kibana一般配置连接elasticsearch的时候,配置文件中的写法一般如下: ……# The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries. elasticsearch.url: "http://192.168.1.1:9200"…… 那么假如我的elasticsearch是一个集群模式,有多个elasticsearch节点(以下简称es),kibana想连多台es节点,那

日志通过flume导入elasticsearch集群见这里:flume 日志导入elasticsearch kibana介绍 kibana主页 kibana是一个功能强大的elasticsearch数据显示client,logstash已经内置了kibana.你也能够单独部署kibana,最新版的kibana3是纯html+jsclient.能够非常方便的部署到Apache.Nginx等Httpserver. kibana3的地址: https://github.com/elasticsearc

elasticsearch 部分总体描述: 1.elasticsearch 的概念及特点.概念:elasticsearch 是一个基于 lucene 的搜索服务器.lucene 是全文搜索的一个框架.特点: - 分布式,可扩展,高可用 - 能够实时搜索分析数据. - 复杂的 RESTful API.总结:是一个采用RESTful API 标准,实现分布式,可扩展以及高可用的实时数据存储分析的全文搜索工具. 2.elasticsearch 涉及的相关概念.(关系菲关系对比)相关概念: -Node:

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

Filebeat内置了不少的模块,可以直接使用他们对日志进行收集,支持的模块如下: [root@ELK-chaofeng07 logstash]# filebeat modules list Enabled: mysql Disabled: apache2 auditd elasticsearch haproxy icinga iis kafka kibana logstash mongodb nginx osquery postgresql redis suricata system trae

0x00 概述 关于如何搭建ELK部分,请参考这篇文章,https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/9893566.html. 该篇用户为非root,使用用户为“elk”. 基于以前ELK架构的基础,结合Kafka队列,实现了ELK+Kafka集群,整体架构如下: # 1. 两台es组成es集群;( 以下对elasticsearch简称es ) # 2. 中间三台服务器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面写的 消费者/生产者 这是ka

  先整体介绍一下搭建storm集群的步骤: 设置zookeeper集群 安装依赖到所有nimbus和worker节点 下载并解压storm发布版本到所有nimbus和worker节点 配置storm.yaml 启动相关后台进程 1 配置zookeeper集群      我们知道storm通过zookeeper来协调整个集群.zookeeper不是用来做消息传递,因此storm不会给zookeeper带来很大的压力.单节点的zookeeper在大多情形下是可以胜任的,但是如果你想得到更好的可靠性

Slithice 集群分布式(多个客户端,基于中央服务器的多个集群服务端) 案例Demo展示: 集群架构图 如下: 如上图,上图 展示了 这个集群 的 结构: >一个中央服务器(可以有多个),负责 为 所有 集群成员服务端 或者 客户端 提供 配置数据: >对外 暴露的 成员服务端 有 两个Socket服务端,两个WebService服务端: >两个 WCF服务端 不对外暴露,客户端 也不会从 中央服务器 得到 这两个WCF服务端的存在: >客户端 从 中央服务器 得知,自己可以调

kube-liveboard 随着kubernetes 集群的增大,对于集群数据选取恰当的形式进行展示有助于直观反映集群的状态,方便发现集群的短板,了解集群的瓶颈.因此,笔者做了kube-liveboard这个项目用以实现以上目标,实现集群状态的可视化. 从apiserver中可以获取所有的资源信息,社区目前有kube-state-metrics项目对各项资源进行分别的统计,并形成metrics接口.笔者自己也开发了一个类似的项目,kube-cluster-state,用以统计比如每个node上

本次博文发两块,前部分是怎样搭建一个Elastic集群,后半部分是基于Java对数据进行写入和聚合统计. 一.Elastic集群搭建 1. 环境准备. 该集群环境基于VMware虚拟机.CentOS 7系统,公司目前用的服务器系统基本全是CentOS系统,因此就选了这个.Elasticsearch需要依赖的最低环境就是JDK8,且要配置好环境变量JAVA_HOME. Elasticsearch的安装也可以查看官网给出的安装说明. 虚拟机系统采用的是最小化安装,没有安装桌面程序.安装完程序再安装J

概述 Akka提供的非常吸引人的特性之一就是轻松构建自定义集群,这也是我要选择Akka的最基本原因之一.如果你不想敲太多代码,也可以通过简单的配置构建一个非常简单的集群.本文为说明Akka集群构建的学习成本低廉,以Akka官网的例子代码出发,进行简单改造后与Spring集成,有关Spring集成的信息你可以选择阅读<Spring与Akka的集成>一文.本文所讲述的是一款十分简便的集群监听器,它通过订阅集群成员的消息,对整个集群的成员进行管理(管理的方式只是打印一行日志). Akka集群规范 根

elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器(横向扩展),Elasticsearch能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展也有一定的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来传播负载和增加可靠性.对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备.对比来说,Elasticsearch天生是分布式的:它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用.这意味着你的程序不需要关心这些.对于大

前言 在分布式架构中,所谓的断路器模式是指当某个服务发生故障之后,通过断路器的故障监控,向调用方返回一个错误响应,这样就不会使得线程因调用故障服务被长时间占用不释放,避免故障的继续蔓延.Spring Cloud Hystrix实现了断路器,线程隔离等一系列服务保护功能,它是基于Netflix的开源框架Hystrix实现的. 目的不是介绍Hystrix的与原理.及其使用等(有时间也要记录啊),而是通过实战搭建一个简单的监控集群,使用Hystrix Dashboard仪表盘动态监控展示以此来加深对H

一.简介 1. 什么是docker swarm? Swarm 在 Docker 1.12 版本之前属于一个独立的项目,在 Docker 1.12 版本发布之后,该项目合并到了 Docker 中,成为 Docker 的一个子命令.目前,Swarm 是 Docker 社区提供的唯一一个原生支持 Docker 集群管理的工具.它可以把多个 Docker 主机组成的系统转换为单一的虚拟 Docker 主机,使得容器可以组成跨主机的子网网络. Docker Swarm 是一个为 IT 运维团队提供集群和调

Elasticsearch 的安装非常简单,笔者在前文<单机部署 ELK>中已经介绍过了,本文主要介绍集群的配置,并解释常见配置参数的含义. 要配置集群,最简单的情况下,设置下面几个参数就可以了: cluster.name: es-cluster node.name: es-node- discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.101","192.168.1.102"] discovery.zen.min

基本概念 Swarm 是使用 SwarmKit 构建的 Docker 引擎内置(原生)的集群管理和编排工具. 使用 Swarm 集群之前需要了解以下几个概念. 节点 运行 Docker 的主机可以主动初始化一个 Swarm 集群或者加入一个已存在的 Swarm 集群, 这样这个运行 Docker 的主机就成为一个 Swarm 集群的节点 ( node ) . 节点分为管理 ( manager ) 节点和工作 ( worker ) 节点. 管理节点用于 Swarm 集群的管理, docker sw

一 Prometheus概述 1.1 Prometheus简介 Prometheus是由SoundCloud公司开发的开源监控系统,是继Kubernetes之后CNCF第2个毕业的项目,在容器和微服务领域得到了广泛应用.Prometheus的主要特点如下: 使用指标名称及键值对标识的多维度数据模型. 采用灵活的查询语言PromQL. 不依赖分布式存储,为自治的单节点服务. 使用HTTP完成对监控数据的拉取. 支持通过网关推送时序数据. 支持多种图形和Dashboard的展示,例如Grafana.