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ElasticSearch 实战：安全策略 - 开启密码账号访问
System
2024-08-08
所有,elasticsearch

在Elasticsearch中设置密码和访问控制通常涉及以下步骤：

  1. 使用Elasticsearch内置的elasticsearch-setup-passwords工具来设置内置用户（如elastic, kibana等）的密码。
  2. 配置Elasticsearch的elasticsearch.yml文件来启用基本认证。
  3. 重启Elasticsearch服务以应用更改。

以下是如何使用elasticsearch-setup-passwords工具设置密码的示例步骤：

  1. 在命令行中，进入到Elasticsearch的安装目录下的bin文件夹。
  2. 运行以下命令来为所有内置用户设置密码（请根据实际Elasticsearch版本选择正确的命令）：



# 对于Elasticsearch 7.x及以上版本
./elasticsearch-setup-passwords interactive
 
# 对于Elasticsearch 6.x版本
./elasticsearch-setup-passwords auto
  1. 记下输出的密码列表，这些密码将用于后续登录。

接下来，您需要编辑Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml，添加以下行以启用基本认证：




xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

然后，您可能还需要配置其他安全设置，例如用户角色和权限。

最后，重启Elasticsearch服务以应用更改：




sudo systemctl restart elasticsearch

现在，您可以使用设置的密码和用户名通过HTTP基本认证来访问Elasticsearch了。请注意，这只是启用基本安全性的基本步骤，实际部署时可能需要更复杂的配置，包括设置SSL/TLS加密通信、管理角色和权限、创建自定义用户等。

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Unable to make field private JavacProcessingEnvironment$DiscoveredPro报错解决办法
System
2024-08-08
所有,elasticsearch

这个报错信息表明在尝试访问或操作JavacProcessingEnvironment$Discovered类的私有字段时出现了问题。这通常是因为你的代码试图反射访问这个字段，但是Java编译器（javac）在处理过程中使用了某些安全措施来限制对私有成员的访问。

解决这个问题的方法通常包括以下几个步骤：

  1. 确保你的代码没有尝试通过反射来访问私有字段。如果你的代码需要访问这个字段，你应该考虑使用公共API而不是依赖反射来访问它。
  2. 如果你正在使用的是第三方库，并且它需要访问私有字段，你可以尝试更新到最新版本，因为这可能是一个已知问题，开发者可能已经修复了。
  3. 如果这是在自定义注解处理器中出现的问题，确保你遵循了注解处理器的正确使用方式。例如，你不应该直接访问JavacProcessingEnvironment的内部类或字段。
  4. 如果你确实需要通过反射来访问这个字段，并且你有充分的理由，你可以考虑使用Java的setAccessible方法来暂时关闭字段的访问控制检查。但是，这种方法在安全敏感的环境中是不推荐的，因为它可能会导致安全漏洞。
  5. 如果你正在编写一个编译器插件或者其他依赖于字节码操作的工具，并且你遇到了这个问题，你应该查看你的工具是否与当前Java编译器版本兼容，或者是否需要更新你的工具到最新版本。

总之，解决这个问题需要你理解你的代码为什么需要访问这个私有字段，并找到一个不需要直接访问私有字段的方法来实现你的需求。如果必须访问，确保你遵循了正确的做法，并在必要时考虑使用公共API或者安全地使用反射。

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JoinFaces：Spring Boot与JSF整合的利器
System
2024-08-08
所有,elasticsearch

JoinFaces 是一个用于将 Spring Boot 和 JavaServer Faces (JSF) 进行整合的项目。它提供了一种简单的方式来创建基于 JSF 的 Web 应用程序，并将 Spring Boot 的自动配置和启动器（starters）特性引入到 JSF 开发中。

以下是使用 JoinFaces 创建 JSF 页面的基本步骤：

  1. 在 pom.xml 中添加 JoinFaces 依赖：



<dependency>
    <groupId>org.joinfaces</groupId>
    <artifactId>joinfaces</artifactId>
    <version>${joinfaces.version}</version>
    <type>pom</type>
</dependency>
  1. 创建一个 JSF 页面。例如，在 src/main/resources/META-INF/resources 目录下创建一个 index.xhtml 文件：



<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
      xmlns:h="http://java.sun.com/jsf/html">
    <h:head>
        <title>JSF Page with Spring Boot</title>
    </h:head>
    <h:body>
        <h:outputText value="Hello, JSF with Spring Boot!" />
    </h:body>
</html>
  1. 创建一个 Spring Boot 应用程序类：



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}
  1. 运行 main 方法启动你的应用程序，并且访问 http://localhost:8080 来查看你的 JSF 页面。

这个例子展示了如何使用 JoinFaces 快速创建一个基于 JSF 和 Spring Boot 的 Web 应用程序。

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Elasticsearch中复制一个索引数据到新的索引中
System
2024-08-08
所有,elasticsearch

在Elasticsearch中，你可以使用Elasticsearch Reindex API来复制一个索引的数据到一个新的索引。以下是一个使用Elasticsearch的Bulk Index API的Python示例代码，该代码使用Elasticsearch的Python客户端从一个索引复制数据到另一个索引。




from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch import helpers
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义源索引和目标索引
source_index = "old_index"
target_index = "new_index"
 
# 创建目标索引（如果它不存在）
if not es.indices.exists(target_index):
    es.indices.create(target_index, body={"settings": {"number_of_shards": 1}})
 
# 使用helpers.reindex方法复制数据
successful = helpers.reindex(es, source_index=source_index, target_index=target_index)
 
# 输出结果
print(f"Reindex successful: {successful['created']} documents created, {successful['updated']} documents updated, {successful['deleted']} documents deleted, {successful['failed']} documents failed.")

确保在运行此代码之前已经安装了Elasticsearch Python客户端，可以使用pip安装：




pip install elasticsearch

这段代码首先检查目标索引是否存在，如果不存在，则创建它。然后，它使用helpers.reindex方法从源索引复制数据到目标索引。最后，它输出了操作的结果。

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ElasticSearch源码走读——结构总览
System
2024-08-08
所有,elasticsearch



// 以下代码示例展示了如何在Elasticsearch源码中导航和理解项目结构。
 
// 根据Elasticsearch版本号定义变量
String elasticsearchVersion = "7.10.0";
 
// 定义Elasticsearch源码的根目录路径
String elasticsearchSourceRoot = "/path/to/elasticsearch";
 
// 导航到Elasticsearch的模块定义
File modulesDirectory = new File(elasticsearchSourceRoot, "modules");
 
// 遍历模块目录
for (File moduleDirectory : modulesDirectory.listFiles()) {
    // 假设模块目录下有一个_module.json文件，包含模块的元数据
    File moduleDefinition = new File(moduleDirectory, "_module.json");
    if (moduleDefinition.exists()) {
        // 加载和解析模块定义
        Map<String, Object> moduleDefinitionMap = // ... 加载和解析模块定义的代码
        String moduleName = (String) moduleDefinitionMap.get("name");
        // 执行模块相关的操作，例如打印模块名称
        System.out.println("模块名称: " + moduleName);
    }
}
 
// 假设我们正在寻找某个特定模块的相关代码
String moduleNameToFind = "x-pack";
File xPackModuleDirectory = new File(modulesDirectory, moduleNameToFind);
if (xPackModuleDirectory.exists()) {
    // 执行针对x-pack模块的操作，例如检查x-pack模块的子目录
    File xPackCoreDirectory = new File(xPackModuleDirectory, "x-pack-core");
    if (xPackCoreDirectory.exists()) {
        // 执行针对x-pack-core模块的操作
        System.out.println("找到x-pack-core模块的源码目录: " + xPackCoreDirectory.getAbsolutePath());
    }
}

这个代码示例展示了如何在Elasticsearch的源码结构中导航，寻找特定模块的代码位置，并对模块进行基本的操作。这是理解和参与Elasticsearch开发的一个很好的起点。

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Elasticsearch中的match_phrase_prefix、prefix和wildcard查询详解
System
2024-08-08
所有,elasticsearch

在Elasticsearch中，match_phrase_prefix、prefix和wildcard查询是用来在文本字段中查找特定词项或者词项前缀的方法。

  1. match_phrase_prefix查询：用于查找包含特定词项前缀的文档，并且这些词项在文档中的顺序与提供的词项顺序相匹配。



GET /_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "fieldname": {
        "query": "foo bar",
        "slop":  
      }
    }
  }
}
  1. prefix查询：用于查找特定字段中以指定前缀开头的词项。



GET /_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "fieldname": {
        "value": "foo"
      }
    }
  }
}
  1. wildcard查询：用于通过通配符查找特定字段中的词项。



GET /_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "fieldname": {
        "value": "f*bar"
      }
    }
  }
}

注意：wildcard查询的性能开销很大，因为它会对所有匹配的词项执行通配符匹配，所以应当避免在高基数字段上使用。

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npm run 运行报错 ./node_modules/docx-preview/dist/docx-preview.min.mjs
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2024-08-08
所有,elasticsearch

报错信息指出在运行 npm run 脚本时，尝试加载 ./node_modules/docx-preview/dist/docx-preview.min.mjs 文件出现了问题。这通常意味着 docx-preview 模块可能没有正确安装或者其模块文件不完整。

解决方法：

  1. 确认 node_modules 目录存在：确保你的项目中有 node_modules 目录，并且该目录包含 docx-preview 模块。
  2. 安装 docx-preview 模块：如果 node_modules 中没有 docx-preview 或者该模块被删除了，运行 npm install docx-preview 来重新安装。
  3. 清理缓存：尝试运行 npm cache clean --force 清理 npm 缓存，然后重新安装。
  4. 检查 package.json：确保 package.json 文件中的依赖项包含 docx-preview，并且版本是正确的。
  5. 重新构建 node_modules：删除 node_modules 文件夹和 package-lock.json 文件，然后运行 npm install 重新构建整个 node_modules 目录。

如果以上步骤都不能解决问题，可能需要查看更详细的错误信息或日志，以确定具体原因。

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kibana连接elasticsearch(版本8.11.3)
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2024-08-08
所有,elasticsearch

要在Kibana中连接Elasticsearch（版本8.11.3），您需要确保Kibana的版本与Elasticsearch版本兼容，并且在Kibana的配置文件kibana.yml中正确设置Elasticsearch的URL。

以下是kibana.yml中设置Elasticsearch URL的示例：




elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

确保Elasticsearch服务正在运行，并且Kibana服务可以访问Elasticsearch的URL。如果Elasticsearch设置了用户名和密码，您还需要在kibana.yml中配置相应的认证信息：




elasticsearch.username: "kibana_user"
elasticsearch.password: "your_password"

完成配置后，启动Kibana服务，并通过Web浏览器访问Kibana的界面（默认地址通常是 http://localhost:5601）。在Kibana启动过程中，它会尝试连接到Elasticsearch，并显示连接状态。如果一切正常，您应该能够看到Kibana的仪表板，并且可以使用Elasticsearch中的数据。

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Kibana管理ES生命周期
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2024-08-08
所有,elasticsearch

在Elasticsearch中管理索引的生命周期，通常涉及到索引的创建、更新和删除。Kibana提供了一个图形界面来帮助用户管理Elasticsearch的索引生命周期。

以下是一个使用Elasticsearch索引生命周期管理API的示例代码，这个示例展示了如何通过Elasticsearch的索引生命周期管理API来创建一个有生命周期的索引：




PUT /my_index_template
{
  "index_patterns": ["my_logs-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "lifecycle": {
      "name": "my_policy",
      "rollover_alias": "my_logs"
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index_template的索引模板，该模板定义了一个索引生命周期，其中my_policy是一个已存在的生命周期策略，而my_logs是一个滚动别名。

接下来，你可以定义一个生命周期策略，例如：




PUT /_ilm/policy/my_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_size": "50GB",
            "max_age": "30d"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "allocate": {
            "include": {
              "box_type": "warm"
            }
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "60d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

在这个策略中，索引在"hot"阶段开始时会滚动，当达到一定的大小或者时间后，索引会转移到"warm"阶段，并在这个阶段进行分段合并和数据迁移。最后，在"delete"阶段，数据会被删除。

这样，你就可以通过Kibana的管理界面或者通过Elasticsearch的API来管理你的索引生命周期了。

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从 Elasticsearch 到 Apache Doris，统一日志检索与报表分析，360 企业安全浏览器的数据架构升级实践
System
2024-08-08
所有,elasticsearch



-- 创建外表指向 Elasticsearch 中的日志数据
CREATE EXTERNAL TABLE es_logs (
    log_time TIME,
    url STRING,
    referer STRING,
    method STRING,
    status INT,
    client_ip STRING,
    user_id INT
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
    "host" = "es-host",
    "port" = "9200",
    "user" = "elastic",
    "password" = "changeme",
    "index" = "nginx_logs",
    "type" = "doc",
    "properties_mapping" = "log_time:date,url:keyword,referer:keyword,method:keyword,status:integer,client_ip:keyword,user_id:integer"
);
 
-- 创建外表指向 Elasticsearch 中的点击事件数据
CREATE EXTERNAL TABLE es_actions (
    action_time TIME,
    url STRING,
    user_id INT
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
    "host" = "es-host",
    "port" = "9200",
    "user" = "elastic",
    "password" = "changeme",
    "index" = "browser_actions",
    "type" = "doc",
    "properties_mapping" = "action_time:date,url:keyword,user_id:integer"
);
 
-- 创建一个视图，将日志和行为数据联合分析
CREATE VIEW union_view AS 
SELECT
    log_time,
    url,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users
FROM es_logs
WHERE log_time >= '2023-01-01' AND log_time < '2023-02-01'
GROUP BY log_time, url;
 
-- 创建一个视图，统计特定页面被点击的次数
CREATE VIEW page_click_count AS 
SELECT
    url,
    COUNT(*) AS total_clicks
FROM es_actions
WHERE action_time >= '2023-01-01' AND action_time < '2023-02-01'
GROUP BY url;
 
-- 查询联合视图和点击统计视图，获取结果
SELECT
    u.log_time,
    u.url,
    u.unique_users,
    c.total_clicks
FROM union_view u
JOIN page_click_count c ON u.url = c.url;

这个示例展示了如何在 Doris 中创建指向 Elasticsearch 数据的外表，并使用视图进行联合分析和查询。这里的代码是假设的，因为 Doris 并不直接支持 Elasticsearch，这个例子可能需要通过 Doris 的外表功能结合其他工具来实现。

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