排除字段 字段的排除需要在filter中进行操作,使用一个叫做 mutate 的工具,具体操作如下 由于这个工具的名字不是很容易联想到,也是找了好一会. //比如我们可能需要避免日志中kafka的一些字段占用宝贵的磁盘空间. filter { mutate { remove_field => ["kafka"] } } 排除整个数据 排除整条数据,比如apache日志中状态为200 的监控服务器不关心的,这里用到drop工具 filter { if [status] == &qu

在进行编码写实体类的时候发现,一个实体类有好多的字段要进行注释,他们都是私有的不能直接访问,我们在写的时候加入的文档注释也起不到效果,但是自动生成的get,set方法的文档注释有不符合我们要求(没有包含字段中的文档注释) 所以就很纠结.在网上看到了一些大神有解决方法就试了下可以,拿出来和大家分享下! 修改后的效果图: 步骤: 1:在myeclipse/eclisp中搜索找到org.eclipse.jdt.ui_*.jar(*是版本号) 2:将jar文件改成.rar格式并打开(修改前最好先备份一下

--利用SQL语句来查询字段所在的表 --从某数据库中查出包含 字段名 字段的所有表名 SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME = '字段名'

表是否存在: select count(*) from user_tables where table_name = #{tablename} 包含某个字段的表 select * from user_tab_columns where UPPER(column_name)='CREATE_TIME' 特定表是否包含字段 select * from user_tab_columns where UPPER(column_name)='CREATE_TIME' AND TABLE_NAME = 'S

python2使用MySQLdb模块进行连接mysql数据库进行操作:python3则使用pymysql模块进行连接mysql数据库进行操作:两者在语法上有稍微的差别,其中就包括查询结果包含字段名,具体例子如下: python2: import MySQLdb conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='root',db='adu')cur = conn.cursor(cursorclass=MySQLdb.cursor

编译环境 本系列文章所提供的算法均在以下环境下编译通过. [脚本编译环境]Federa 8,linux 2.6.35.6-45.fc14.i686 [处理器] Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q9400 @ 2.66GHz [内存] 2025272 kB 前言 awk是脚本中出色的文本处理工具.源码好像也是用C语言写的.本系列会针对不同的案例,用awk来解决我们所要的问题. 为什么会用awk呢?我们当然可以使用C语言或者java语言来对文本 做处理,但每次都要编译会令人发

1.获取数据库中的表 select name from sysobjects where type='U' 2.获取表字段(此处是Route表) Select name from syscolumns Where ID=OBJECT_ID('Route') 3.获取表中字段的描述 SELECT value FROM ::fn_listextendedproperty (NULL, 'user', 'dbo', 'table', 'Route', 'column', default) 4.获取表的

@JsonIgnore的使用: 实体类中加@JsonIgnore注解 package com.baidu.entity; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnore; import org.springframework.data.annotation.Transient; import java.io.Serializable; public class User implements Serializable{ private sta

在javascript中写类有多种方式: 1.function()中嵌套function; 2.prototype的方式 ,3.json的方式,如下: <script language="javascript"> var Mouse={ m_name:"Big Mouse", m_age:1, getName:function(){ return Mouse.m_name; }, getAge:function(){ return Mouse.m_age

sql注入后可以通过该数据库获取所有表的字段信息 1. COLLATIONS表 提供有关每个字符集的排序规则的信息. COLLATIONS表包含以下列: COLLATION_NAME 排序规则名称. CHARACTER_SET_NAME 与排序规则关联的字符集的名称. ID 排序规则ID. IS_DEFAULT 排序规则是否为其字符集的默认值. IS_COMPILED 字符集是否已编译到服务器中. SORTLEN 这与对字符集中表示的字符串进行排序所需的内存量有关. 2. SHOW COLLAT

1.logstash的概念及特点.概念:logstash是一个数据采集.加工处理以及传输(输出)的工具.特点: - 所有类型的数据集中处理 - 不同模式和格式数据的正常化 - 自定义日志格式的迅速扩展 - 为自定义数据源轻松添加插件 2.logstash安装配置.①.下载安装[root@node1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/packages/centos/logstash-2.3.4-1.noarch.rpm[r

input{ kafka { bootstrap_servers => "127.0.0.1:9092" client_id => "nginxlog" auto_offset_reset => "latest" consumer_threads => decorate_events => true topics => ["nginx_log"] codec => "json

1. 安装  logstash 安装过程很简单,直接参照官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html # rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch # vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-6.x] name=Elastic repository

logstash配置文件包含三个配置部分: 分别为:input{}.filter{}.output{}.{} 定义区域,区域内可以定义一个或多个插件,通过插件对数据进行收集,加工处理,输出. 在{}配置中可以使用表达式完成要采集数据的逻辑,表达式中的数据类型和运算符如下: 1.数据类型: 布尔值类型: ssl_enable => true  字节类型: bytes => "1MiB"  字符串类型: name => "xkops"  数值类型: p

logstash组件详解 logstash的概念及特点. 概念:logstash是一个数据采集.加工处理以及传输(输出)的工具. 特点: - 所有类型的数据集中处理 - 不同模式和格式数据的正常化 - 自定义日志格式的迅速扩展 - 为自定义数据源轻松添加插件 logstash安装配置. ①.下载安装 [root@node1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/packages/centos/logstash-7.4.0-1

logstash配置 http.host: xpack.monitoring.enabled: true xpack.monitoring.elasticsearch.username:"logstash_system" xpack.monitoring.elasticsearch.password:"mPpO8ceIo14Z7k0ZQIHJ" xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: ["http://localhost

1.安装 1>安装java 2> #wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.6.3.tar.gz#tar zxvf logstash-5.6.3.tar.gz 2.配置 3.logstash配置语句详解.logstash配置文件包含三个配置部分,分别为:input{}.filter{}.output{}.{} 定义区域,区域内可以定义一个或多个插件,通过插件对数据进行收集,加工处理,输出. 数据类型:  布

一.Logstash简介   Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地. Logstash管道有两个必需的元素,输入和输出,以及一个可选元素过滤器.输入插件从数据源那里消费数据,过滤器插件根据你的期望修改数据,输出插件将数据写入目的地.   输入:采集各种样式.大小和来源的数据 数据往往以各种各样的形式,或分散或集中地存在于很多系统中.Logstash 支持各种输入选择 ,可以在同一时间从

 logstash pipeline 包含两个必须的元素:input和output,和一个可选元素:filter. 从input读取事件源,(经过filter解析和处理之后),从output输出到目标存储库(elasticsearch或其他). 在生产环境使用logstash,一般使用都将配置写入文件里面,然后启动logstash. 具体参照官网:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.1/index.html 处理nginx日志 # vim ngi

一.Logstash简介 1,什么是Logstash Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到您最喜欢的"存储库"中. 2,为什么使用Logstash 如果某台服务器部署了多个实例,则需要去每个应用实例的日志目录下去找日志文件.每个应用实例还会设置日志滚动策略(如:每天生成一个文件),还有日志压缩归档策略等. 如果我们能把这些日志集中管理,并提供集中检索功能,不仅可以提高诊断的效率,同时对系统情况有个全面的理解,避免事后救火

1.4.2 solr字段类型 (1.4.2.1) 字段类型定义和字段类型属性. (1.4.2.2) solr附带的字段类型 (1.4.2.3) 使用货币和汇率 (1.4.2.4) 使用Dates(日期) (1.4.2.5) 使用枚举字段 (1.4.2.6) 使用外部文件和程序 (1.4.2.7) 字段属性使用案例 使用枚举字段 枚举字段类型允许定义一个这样的字段,字段的值是一个封闭的结果集.这排列顺序是预先定义好的,不是按照字母或者数字大小排序的.如严重性列表或者是风险定义的例子. 在schem