问题描述: 按照项目计划,今天上线部署日志系统(收集线上的所有日志,便于问题排查). 运维按照以前的部署过程,部署elasticsearch,部署结束之后,通过x-pack的monitor发现elasticsearch的索引速度只有几百/秒的索引速度,远远小于同样的配置,没有做优化的另一个es集群.问题就产生了,什么原因呢 问题定位: 下午比较忙,没有时间排查问题,就让另个同事,排查,下午下班的时候去问什么原因,同事告诉我说是,logstash问题,我信了,因为他对比了以前的logstash 配

利用sae做的io wrapper接口,对dokuwiki做了基于sae的分布式storage存储改造,能正常安装和运行,但速度太慢,基本没什么用. 定义一个常量: define('SAESTORE_PREFIX', 'saestor://wiki/'); 在要写入权限的 conf 和 data 处,全部构造成以SAESTORE_PREFIX 为根目录的格式. 确实证明了 storage 是分布式的. 应该用kvdb的模式.

preface logstash--> redis --> logstash --> es这套架构在讲究松耦合关系里面是最简单的,架构图如下: 解释下这个架构图的流程 首先前端logstash读取apache的日志(input读取).然后放到redis的db里面(output存入).存储形式为列表形式存放 后端logstash从redis读取日志内容(input读取),从前端logstash指定的库里面读取指定的key.读取之后filter(filter-grok)过滤.然后传送到es上

使用VPN,用户们抱怨的最多的是速度太慢这个问题,导致网页打不开或者打开缓慢,游戏延迟变高或者根本无法游戏,甚至无法连接等.那么我们今天就来全面解析下VPN的速度是由什么因素引起的. vpn速度过慢 一.本地网络繁忙 很多用户对换个本地网络繁忙比较不解”“我的本地网络当然没有问题了!肯定是你们vpn的问题!“一位客户这么回答到,但是当我们的客服人员反问道您是如何鉴别的,客户直接说打开本地网络很快!问题就出现在这里,打开本地网络很快就表示网络很快吗?这个说法不是绝对的,本地网络快打开网页就一定快,

启动运行下载gradle速度太慢,并且容易卡死(感谢群友ˋ狠ㄨ得意提供支持)---国内网络访问地址 我们经常运行项目的时候会需要进行下载gradle,不过由于网络或者和谐的问题经常下载需要花很长时间或者直接超时以及下载失败!解决方案如下:我们可以按照AndroidStudio的方式采用Gradle离线版本,下载地址:http://services.gradle.org/distributions/gradle-2.4-all.zip 这个地址大家可能有时候也打不开,我已经上传了一个版本到百度网盘

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

opencv4.0 cuda10 对比不带cuda的时候,编译速度太慢,主要卡在cuda的编译上. 参考http://answers.opencv.org/question/5090/why-opencv-building-is-so-slow-with-cuda/?answer=5095#post-id-5095 如果只是本机计算,不需要考虑兼容不同级别的显卡,则把不需要的cuda版本去掉: 显卡的计算能力版本查询https://developer.nvidia.com/cuda-gpus g

Mysql数据库写入数据速度优化 1)innodb_flush_log_at_trx_commit 默认值为1:设置为0,可以提高写入速度.  值为0:提升写入速度,但是安全方面较差,mysql服务器宕机可能会造成数据丢失. 值为1:每一次事务提交或者事务外的指令都需要把日志写入硬盘,此过程消耗时间较长: 值为2:是每次操作不写入硬盘,而是写入系统缓存,日志仍然会每秒刷新硬盘: 2)innodb_autoextend_increment默认值为8M,调整为128M : 此配置项作用主要是当tab

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

github 是全世界最流行的开源项目托管平台,其代表的开源文化从根本上改变了软件开发的方式. 基本上所有的需求都能从 github 上或多或少找到现成的实现方案,再也不用重头开始造轮子而是自定义轮子! 然而,有时候国内访问 https://github.com/ 速度太慢,如何加速访问 github.com 网站就成了刚需. 由于 github.com 网站位于美国旧金山,所以初始访问 github.com 时网络寻址会比较耗费时间,这也是网站打开速度慢的其中一个原因. 国外在线检测网站: h

Logstash 实现ES 与数据库同步: 使用定时器(使用sql 定时的去查询数据进行同步).实现方式比较简单. MQ 实现 ES 与数据库同步: 实时性,消息放到MQ中,消费者会自动的消费,复杂性更高. MQ方式保持数据一致性比较强,因为MQ能够自动重试.补偿.而logstash无法实现补偿.重试.

问题说明 Logstash用的UTC时间, logstash在按每天输出到elasticsearch时,因为时区使用utc,造成每天8:00才创建当天索引,而8:00以前数据则输出到昨天的索引 # 使用logstash写入elasticsearch时的配置output { elasticsearch { id => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" }}123456logstash和elasticsearch是按照UTC时间的,kibana却是按照正常你所在的时

Docker Hub 是我们分发和获取 Docker 镜像的中心,但由于服务器位于海外,经常会出现拉取/上传镜像时速度太慢或无法访问的情况.再加上运营方不断对 Docker Hub 的免费使用进行限制,导致我们在国内使用时总是磕磕绊绊. 如果你在使用 Docker 时也碰到了拉取镜像速度慢或拉取失败的情况,可以尝试改用国内的 Docker Hub 镜像服务器. 网易云 https://hub-mirror.c.163.com 百度云 https://mirror.baidubce.com Dao

一.背景说明 需求为从Kafka消费对应主题数据,通过TableApi对数据进行WordCount后,基于DDL写法将数据写入ES. 二.代码部分 说明:代码中关于Kafka及ES的连接部分可以抽象到单独的工具类使用,这里只是一个演示的小demo,后续操作均可自行扩展,如Kakfa一般处理为json格式数据,引入fastjson等工具使用富函数进行格式处理即可. package com.flinksql.test; import org.apache.flink.api.common.funct

preface logstash--> redis --> logstash --> es这套架构在讲究松耦合关系里面是最简单的, 架构图如下: 解释下这个架构图的流程 首先前端logstash读取apache的日志(input读取).然后放到redis的db里面(output存入).存储形式为列表形式存放 后端logstash从redis读取日志内容(input读取),从前端logstash指定的库里面读取指定的key.读取之后filter(filter-grok)过滤.然后传送到es

R的速度慢一直被人诟病,最近做一个比较大的dataset的分析,跑得实在太慢,发现症结是R的data frame的index太慢: 以下为测试: gene_list = 1:100000 eQTL_mat = matrix(nrow = length(gene_list), ncol = 7) # 创建一个matrix eQTL_df = as.data.frame(matrix(nrow = length(gene_list), ncol = 7)) # 创建一个data frame eQTL

前面章节一直在说ES相关知识点,现在是如何实现将爬取到的数据写入到ES中,首先的知道ES的python接口叫elasticsearch dsl 链接:https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py 什么是elasticsearch dsl: Elasticsearch DSL是一个高级库,其目的是帮助编写和运行针对Elasticsearch的查询 安装: pip install elasticsearch-dsl 首先我们在项目文件中新建一个名为m

一.FileBeat基本概念 简单概述 最近在了解ELK做日志采集相关的内容,这篇文章主要讲解通过filebeat来实现日志的收集.日志采集的工具有很多种,如fluentd, flume, logstash,betas等等.首先要知道为什么要使用filebeat呢?因为logstash是jvm跑的,资源消耗比较大,启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存,而filebeat只需要10来M内存资源.常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat送到

本文配置为 ELK 即(Elasticsearch.Logstash.Kibana)5.5.1. Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射,例如引号内的字段映射为 String,不带引号的映射为数字,日期格式的映射为日期等等,这个机制方便了我们快速上手 ELK,但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制,之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射,但对于默认映射规则没有介绍,本文就来探讨一些默认的动态映射规则. 开始之

1. 列出logstash-plugins bin/logstash-plugin list****** logstash-output-kafkalogstash-output-nagioslogstash-output-nulllogstash-output-pagerdutylogstash-output-pipelogstash-output-rabbitmqlogstash-output-redis ****** 2. 根据output格式安装mongodb的output的plugin

1.下载好logstash后,解压目录 2.进入bin目录,新建文件 logstash_default.conf input { tcp { port => 4560 codec => "json_lines" } } #json_lines output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch {hosts => "127.0.0.1:9200"} } 3.我使用的是logback日志,在