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Elasticsearch 中的索引的分区(Shards)和副本(Replicas)的使用

2024-08-23




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

这段代码创建了一个名为my_index的Elasticsearch索引，并设置了分片数为3和副本数为2。分片是用来分散大数据量索引的方法，而副本是用来提供高可用性的方式。在生产环境中，这些参数应根据具体需求和集群规模进行调整。

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

链路追踪日志通常是由SkyWalking代理在服务运行时生成的。以下是使用SkyWalking、Logstash和Elasticsearch的基本步骤：

在服务中集成SkyWalking代理，以便生成追踪日志。
使用Logstash监控追踪日志的生成，并将其发送到Elasticsearch。
在Elasticsearch中索引日志数据，并使用Kibana进行查询。

以下是相关的配置和查询示例：

SkyWalking代理配置（如application.yml）:




logging:
  level:
    org.apache.skywalking: DEBUG

Logstash配置（如logstash.conf）:




input {
  file {
    path => "/path/to/skywalking/logs/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
 
filter {
  # 解析SkyWalking日志格式
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://elasticsearch:9200"]
    index => "skywalking-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

Elasticsearch索引设置（通过Kibana或者API）:




{
  "mappings": {
    "properties": {
      // 日志字段映射
    }
  }
}

Kibana查询:




serviceName:"your-service-name" AND type:"trace"

请注意，具体的Logstash和Elasticsearch配置可能需要根据你的环境和需求进行调整。

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es 深入了解和索引生命周期管理

System

2024-08-23

所有,elasticsearch




from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Integer, Keyword, connections
 
# 定义一个Elasticsearch文档类
class MyDocument(Document):
    timestamp = Date()
    count = Integer()
    message = Keyword()
 
    class Index:
        name = 'my-index'
        # 定义索引的生命周期管理策略
        settings = {
            'lifecycle': {
                'name': 'my_policy',
                'rollover_alias': 'my_alias'
            }
        }
 
# 连接到Elasticsearch
connections.create_connection(hosts=['localhost:9200'])
 
# 创建索引
MyDocument.init()
 
# 创建一个新的文档并索引它
doc = MyDocument(timestamp=datetime.now(), count=1, message='Hello, World!')
doc.save()
 
# 更新文档
doc.count += 1
doc.save()
 
# 删除文档
doc.delete()

这段代码展示了如何使用Elasticsearch-DSL库来定义一个Elasticsearch文档，并将其与索引生命周期管理策略相关联。它演示了如何创建索引、添加文档、更新文档和删除文档。这对于需要在Elasticsearch中管理数据和索引生命周期的开发者来说是一个有价值的参考。

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Linux安装elasticsearch和kibana 8.12

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

在Linux上安装Elasticsearch和Kibana 8.12，你可以使用Elasticsearch和Kibana的官方安装指南。以下是基于Debian或Ubuntu系统的简化安装步骤：

导入Elasticsearch和Kibana的公钥：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

添加Elasticsearch和Kibana的APT源：




echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list

更新APT索引：




sudo apt-get update

安装Elasticsearch和Kibana：




sudo apt-get install elasticsearch kibana

启动Elasticsearch和Kibana服务：




sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl start kibana

开机启动：




sudo systemctl enable elasticsearch
sudo systemctl enable kibana

确保你的Linux机器有足够的资源来运行Elasticsearch（至少2GB的内存）和Kibana。如果你使用的是不同的Linux发行版，可能需要根据发行版调整上述命令。

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

报错解释：

ApiError(406, 'Content-Type header [application/vnd.elasticsearch+json; com] is not supported') 表示客户端发送的请求中的 Content-Type 头部不被服务器支持。HTTP 406 错误表示服务器无法根据客户端请求的内容特性处理请求。

解决方法：

检查客户端请求的 Content-Type 头部是否正确。对于Elasticsearch，通常正确的 Content-Type 是 application/json。
确保 Content-Type 头部没有额外的参数或者不正确的格式。如果有额里的参数，可能需要移除或者更正。
如果你正在使用Elasticsearch的特定内容类型 application/vnd.elasticsearch+json，确保没有额外的逗号或分号，并且格式正确。

示例修正请求的代码（如果是使用curl的命令行示例）：




curl -X POST "http://example.com:9200/index/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "json": "data"
}'

确保在发送请求前修正 Content-Type 头部。如果问题依然存在，请检查Elasticsearch服务器端是否支持该 Content-Type 或者有无其他配置限制。

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es服务的xpack加密于 kibana的监控key配置

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

在Elasticsearch中启用X-Pack后，您可以通过Kibana的监控功能配置加密密钥。以下是配置过程的简要步骤和示例代码：

确保Elasticsearch和Kibana已启用X-Pack。
在Elasticsearch中，生成一个新的加密密钥：




curl -XPOST -u elastic 'http://localhost:9200/_xpack/security/api_key' -H "Content-Type: application/json" -d '
{
  "name": "kibana_encryption_key",
  "expiration": "30d",
  "role_descriptors": {
    "kibana_system": {
      "cluster": ["monitor"],
      "indices": [{
        "names": ["kibana_*"],
        "privileges": ["read", "manage"],
        "field_security" : {
          "grant" : ["*"]
        }
      }]
    }
  }
}'

使用返回的id和key在Kibana配置文件（kibana.yml）中设置监控密钥：




xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.username: "kibana_system"
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.password: "your_generated_api_key"
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.host: "http://localhost:9200"

重启Kibana服务以应用更改。

请确保将your_generated_api_key替换为实际生成的密钥，并根据实际环境调整Elasticsearch的主机地址和端口。

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

搭建ELK日志监控平台的步骤概要如下：

安装Elasticsearch
安装Logstash
安装Kibana
配置Logstash以收集日志
配置Kibana以展示日志数据

以下是基于Docker的简化部署方法：

安装Docker。
运行Elasticsearch Docker容器：




docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.10.0

运行Logstash Docker容器（如果需要配置特定的logstash.conf）：




docker run -d --name logstash -v /path/to/your/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf logstash:7.10.0

运行Kibana Docker容器：




docker run -d --name kibana -p 5601:5601 --link elasticsearch:elasticsearch kibana:7.10.0

在实际部署中，你需要根据自己的需求定制logstash.conf配置文件，它指定了日志的输入源、格式化方式和输出到Elasticsearch的方法。

一个基本的logstash.conf示例如下：




input {
  file {
    path => "/var/log/application/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}
 
filter {
  # 添加过滤器配置，如解析JSON、Grok表达式等
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

确保将/path/to/your/logstash/logstash.conf替换为你的实际配置文件路径，并且/var/log/application/*.log指向你要监控的日志文件。

以上步骤使用了Docker的卷（Volume）功能来挂载配置文件和日志文件目录。在实际部署时，你可能需要根据自己的服务器环境调整挂载路径和端口配置。

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Python文件读取：readlines()方法详解

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

readlines() 方法是 Python 中的内置方法，它用于读取文件的所有行，并将其作为列表返回。每个列表项都是文件中的一行，包括换行符。

解决方案：

使用 readlines() 方法




with open('file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line.strip())  # 使用 strip() 移除行尾的换行符

在这个例子中，我们首先打开一个名为 'file.txt' 的文件，然后使用 readlines() 方法读取所有行。最后，我们遍历所有行并打印出来。注意，strip() 方法用于从行末尾删除换行符。

使用 readline() 方法逐行读取

如果你不想一次将所有行读入内存，你可以使用 readline() 方法逐行读取文件。




with open('file.txt', 'r') as file:
    line = file.readline()
    while line:
        print(line.strip())
        line = file.readline()

在这个例子中，我们打开一个名为 'file.txt' 的文件，然后使用 readline() 方法逐行读取文件。我们在循环中检查 readline() 返回的内容，直到没有更多的行可读。

使用 for 循环和 readlines() 方法




with open('file.txt', 'r') as file:
    for line in file.readlines():
        print(line.strip())

在这个例子中，我们打开一个名为 'file.txt' 的文件，然后使用 readlines() 方法读取所有行。然后，我们在 for 循环中遍历所有行并打印出来。

使用 list() 函数将 readlines() 方法的结果转换为列表




with open('file.txt', 'r') as file:
    lines = list(file)
    for line in lines:
        print(line.strip())

在这个例子中，我们打开一个名为 'file.txt' 的文件，然后使用 list() 函数将文件的每一行作为一个元素，创建一个列表。最后，我们遍历所有行并打印出来。

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2024-08-23

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在ElasticSearch中使用距离排序，你需要在查询时指定一个地理位置点，并根据这个点计算文档中其他地理位置点的距离，然后按照这个距离进行排序。

以下是一个使用Java High Level REST Client进行查询并使用距离排序的例子：




import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.GeoDistanceQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.GeoDistanceSortBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
 
public class GeoDistanceSortExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...)) {
            // 创建一个GeoDistanceSortBuilder
            GeoDistanceSortBuilder sortBuilder = new GeoDistanceSortBuilder("location_field", 0, 0);
            sortBuilder.order(SortOrder.ASC); // 或者SortOrder.DESC
            
            // 创建一个GeoDistanceQueryBuilder
            GeoDistanceQueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders
                .geoDistanceQuery("location_field")
                .point(0, 0) // 指定查询的地理位置点
                .distance(100, DistanceUnit.KILOMETERS); // 设置距离阈值
            
            // 构建查询请求
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
            searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(queryBuilder).sort(sortBuilder));
            
            // 执行查询
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
            
            // 处理查询结果
            for (SearchHit hit : searchResponse.getHits().getHits()) {
                System.out.println(hit.getSourceAsString());
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了GeoDistanceSortBuilder来指定按距离排序，并使用GeoDistanceQueryBuilder来指定查询的地理位置区域。你需要替换"location_field"为你的地理位置字段名，"index_name"为你的索引名，并且设置合适的纬度和经度值以及距离单位。

System

2024-08-23

所有,elasticsearch

报错解释：

java.lang.IllegalStateException: Error processing condition 表示处理条件时遇到了非法状态异常。这种异常通常与Java的条件注解（如@Conditional）在Spring框架中的使用有关，当Spring容器在处理这些条件注解时，遇到了无法满足条件的情况。

此错误可能是由于以下原因造成的：

项目中存在不兼容或版本冲突的架包依赖。
对于某些条件注解（如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingClass等），相应的类或条件不满足要求。

解决方法：

检查项目的pom.xml（对于Maven项目）或build.gradle（对于Gradle项目）文件，确认所有依赖是否正确声明以及版本是否兼容。
如果是版本冲突，尝试使用Maven的<dependencyManagement>或Gradle的dependency constraints来统一管理版本。
检查条件注解使用是否正确，确保所需的类或条件确实存在于classpath中。
清理并重新构建项目，有时候旧的构建缓存可能会导致错误。
如果使用IDE，尝试重新导入项目或刷新所有Gradle或Maven依赖。
查看详细的错误日志，以获取更多关于哪个条件未满足的信息，并据此进行调整。

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