之前测试 filebeat和logstash的时候, 使用的是stdout标准输出, 现在我们想把数据输出到es中去, 1, 首先需要一个es: 修改配置文件 后台启动 ./bin/elasticsearch & 2, 修改logstash的输出 input { beats { port => " } } output { elasticsearch { hosts => ["www.wenbronk.com:9200"] index => &quo

1) 拉下来 ES集群  spark集群 两套快速部署环境, 并只用docker跑起来,并保存到私库. 2)弄清楚怎么样打包 linux镜像(或者说制作). 3)试着改一下,让它们跑在集群里面. 4) 弄清楚 Dockerfile 怎么制作镜像 docker-compose 里面的启动项 及 与 mesos里面怎么对应起来. 5)写一个spack程序 及在ES环境里造少量数据查一下. ES 环境docker :参考贴子来跑的,https://cloud.tencent.com/developer

写在前边 昨天晚上就已经完成这篇博客了,就是在测试这块是否正常跑起来,晚上没搞完,上班前把电脑关机带着,结果没保存!基本上昨天写的东西都丢了,好在博客园的图片url还在. 为了让大家都轻松些,我轻松写,你轻松看.打算把文章的篇幅缩小,拆分成多个部分,这样更新频率会提高,写起来看起来也不会那么累,也不会再出现一次性丢那么多稿的问题-- 本文记述Elasticsearch集群部分,下边会有说明具体的结构 部署架构 整体图 本文部分结构图 node 1~3为集群的数据节点,同时竞争master,tri

基于ES内置及自定义用户实现kibana和filebeat的认证 作者:"发颠的小狼",欢迎转载 目录 ▪ 用途 ▪ 关闭服务 ▪ elasticsearch-修改elasticsearch.yml配置 ▪ elasticsearch-开启服务 ▪ elasticsearch-建立本地内置用户 ▪ kibana-创建私钥库 ▪ kibana-WEB界面确认用户 ▪ filebeat-在WEB界面创建角色及用户 ▪ filebeat-服务器上创建密钥库 ▪ filebeat-配置file

本地ES集群数据通过_reindex方式迁移到腾讯云服务器(亲测有效) 随着业务量的增加,本地的ES集群服务器性能和磁盘空间有点不够使用,项目组考虑使用腾讯云服务器,以下是我测试的使用_reindex方式迁移ES数据的具体步骤. 1.在腾讯云的ES上建立新索引 可根据业务需求,自行删减mappings无用的字段,更改字段类型和settings的设置,重新设置新索引. PUT /test1 { "mappings" : { "properties" : { "

前言 加入新公司的第二个星期的星期二 遇到另一个项目需要技术性支持:验证es多集群的数据备份方案,需要我参与验证,在这个项目中需要关注到两个集群的互通性.es集群是部署在不同的k8s环境中,K8s环境未必可以互相通信.在这个过程中也遇到很多问题,关关难过关关过. 因为是新入职的公司的第一个完成的任务,特记录如下 环境 k8s版本:1.18.3 es版本:7.8 logstash版本:7.8 ceph: s3 验证方案 -方案1 : logstash 方案2: ceph s3 s3 操作:http

文章目录 目录结构 install_docker_es.sh elasticsearch.yml.template 没事写写shell[我自己都不信,如果不是因为工作需要,我才不要写shell],努力让自己的脚本更健壮[就像我自己一样臃肿] 目录结构 创建两个目录,准备两个文件即可 ./bin # 脚本存放路径 └── install_docker_es.sh # 脚本名称随意 ./conf # 配置文件模板存放路径 └── elasticsearch.yml.template # 配置文件模板

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzk0NTI4MQ==&mid=2247483826&idx=1&sn=583e9a526050682ae060f601eced917b&chksm=fa769a9ccd01138a8740171769d1149a5df706ab3523eb0cbb5697293bda6e46954641d49f99&mpshare=1&scene=1&srcid=01245nkmq

日常应用中我们会经常对es 集群做一些参数调整或者升级版本,但是每次关闭节点再打开 其中的数据同步的痛苦估计有很多人领悟过(有可能出现IO或者网络拥堵导致恶性循环)官网有套方案可以尝试一下: 1.关掉集群 分片 自动分配设置 PUT /_cluster/settings { "transient": { "cluster.routing.allocation.enable": "none" } } 2.停掉不必要的索引维护 让碎片恢复的更快 PO

linux下的es的tar包,拖到windows下,配置后,启动bin目录下的bat文件,也是可以正常运行的. 从linux下拷的tar包,需要修改虚拟机的内存elasticsearch.in.bat,否则会内存不够无法正常启动. 同时还需要修改数据和日志的存储路径. 最好还是在windows下安装对应的es的zip包,虽然使用tar包一直没发现什么问题.es2.1的zip包在bulk更新时有bug,linux版的则是好的. windows单节点下安装es集群,基于es2.1版本,需要有以下的注

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

一 数据同步方案  1 ES-JDBC  不能实现删除同步操作.MYSQL如果删除,ES不会删除  2 logstash-input-jdbc  能实现insert update,但是仍然不能实现删除操作  3 canal+Bulk API  能同步实现mysql内部的所有操作,消费binlog(推荐使用)二 注意点  1 设定好分片数量和index结构  2 避免关联查询三 定义  1 全文检索    将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据

一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个副本? 下面我们就来分析和回答这几个问题 1.我们需要多大规模的集群? 需要从以下两个方面考虑: 1.1 当前的数据量有多大?数据增长情况如何?1.2 你的机器配置如何?cpu.多大内存.多大硬盘容量? 推算的依据: ES JVM heap 最大可以设置32G . 30G heap 大概能处理的数据

elasticsearch(es) 集群恢复触发配置(Local Gateway) 当你集群重启时,几个配置项影响你的分片恢复的表现. 首先,我们需要明白如果什么也没配置将会发生什么. 想象一下假设你有 10 个节点,每个节点只保存一个分片,这个分片是一个主分片或者是一个副本分片,或者说有一个有 5 个主分片/1 个副本分片的索引.有时你需要为整个集群做离线维护(比如,为了安装一个新的驱动程序), 当你重启你的集群,恰巧出现了 5 个节点已经启动,还有 5 个还没启动的场景. 假设其它 5 个节

准备3台centos7机器/虚拟机,每台都安装上elasticsearch6.7.0 ,安装过程参考我的另一篇博客<Elasticsearch-6.7.0系列(一)9200端口 .tar.gz版本centos7环境--下载安装运行> 我这里的三台虚拟机IP是: 192.168.10.130.192.168.10.140.192.168.10.150 修改3台ES的配置文件config/elasticsearch.yml 参考https://www.cnblogs.com/jstarseven/

1. ElasticSerach集群安装  修改配置文件elasticserach.yml [elk@localhost config]$ vi elasticsearch.yml # ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- # Use a descriptive name for your cluster: cluster.name: my-es #集群中机器的name必须相同

cerebo是kopf在es5上的替代者 安装es虽然不能再root下运行,但是cerebro 可以 run as root is ok wget https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.8.1/cerebro-0.8.1.tgz tar zxvf cerebro-0.8.1.tgz cd cerebro-0.8.1 bin/cerebro #具体新版本查看https://github.com/lmenezes/cereb

1 安装java环境   yum -y install java-1.8.0-openjdk*->需要最新的JDK环境1.82 安装 es   curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.0.tar.gz   tar -xvf elasticsearch-6.5.0.tar.gz   mv elasticsearch-6.5.0 /usr/local/es   ln -s /u

安装指导及使用简介 1.      下载安装包: https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.7.3/cerebro-0.7.3.tgz   2.      将安装包copy到ECS节点,该节点网络和待监控的ES集群在同一VPC,网络互通   3.      解压安装包,参考README.md文件启动服务   4.      指定IP和端口号启动: 启动方式一: bin/cerebro -Dhttp.port=1234 -Dh

ES集群的主节点发现机制采用单播形式,主要配置有三行,如下: discovery.zen.minimum_master_nodes: discovery.zen.ping.multicast.enabled: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["localhost:9001","localhost:9101","localhost:9701"] 第一行的配置说明如下: # Discovery inf

注意权限,不建议使用root,同es集群的启动用户相同即可 1. 下载 & 解压 # 下载 wget https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.8.3/cerebro-0.8.3.zip # 解压 unzip cerebro-0.8.3.zip # 软链 ln -s cerebro-0.8.3 cerebro 2. 配置 什么都不配置,直接启动也是可以的(即:所有的都是用默认配置) 配置说明: 配置 备注 pidfile.p