本文以最新的elasticsearch-6.3.0.tar.gz为例,为了节约资源,本文将副本调为0, 无client角色 https://www.elastic.co/blog/hot-warm-architecture-in-elasticsearch-5-x 以前es2.x版本配置elasticsearch.yml 里的node.tag: hot这个配置不生效了 被改成了这个 node.attr.box_type: hot es架构 各节点的es配置 master节点: [root@n1…

  通常情况下,我们使用ELK日志分析平台最常用的数据时间为1周或一个月(因业务场景不同,可能存在差别),时间比较长的数据没有特殊情况可能我们就没有必要再进行查询了,但是因业务需求或者作为凭证,这些日志需要长期保存,就需要用到elasticsearch冷热数据分离架构. 节点名称 服务器类型 存储数据 ES1 SSD hot ES2 SSD hot ES3 SSD hot ES4 SATA cold 修改ES配置文件 cluster.name: elk_cluster node.name: ES…

基于ElasticSearch多实例架构,实现资源合理分配.冷热数据分离 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 架构 ▪ 192.168.1.51 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.52 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 192.168.1.53 elasticsearch-data部署双实例 ▪ 测试 用途 前情提要: ▷ 在第一篇<EFK教程 - 快速入门指南>中,阐述了EFK的安装部署,其中E…

zk ( zookeeper )的分布式仅仅指的是备份模式. 分布式 mysql 不仅仅要关注备份(从以往的半主,主主,到 paxos). (mysql 比 hbase 的region成熟, hdfs, mongodb 也还好.) 更要关注表的层面: 如何 split 分表, partition , 更要知道如何迁移. (这个 hbase 和 mongodb 比较成熟) 两个方面. 终极线上数据库: 先分热冷,再分区. 目前热数据:mysql 冷数据:phoenix(hbase),天然 大数据+…

原文地址:https://wsgzao.github.io/post/elk/ 另外可以参考:https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-elasticsearch-logstash-and-kibana-elk-stack-on-ubuntu-14-04 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百…

目录 ELk(Elasticsearch, Logstash, Kibana)的安装配置 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志 1. Elasticsearch的安装-官网 2. Kibana的安装配置-官网 3. Logstash的安装配置-官网 4. 使用ELK收集nginx的访问日志 5. Kibana展示nginx访问日志…

1.elasticsearch的结构 首先elasticsearch目前的结构为 /index/type/id  id对应的就是存储的文档ID,elasticsearch一般将数据以JSON格式存储.我们可以将elasticsearch和关系型数据库进行比较,index相当于关系型数据库中的database,type相当于table,而id就相当于表中的主键,elasticsearch中一个文档存储的一个json则能视为是关系型数据库中一张表的一行数据,而ID就是他的主键,在理解了es的存储结构…

转载:https://my.oschina.net/xiaomaijiang/blog/826701 当使用ElasticSearch做大规模的时序数据分析的时候,我们建议使用基于时序的索引并且采用3种不同类型的节点组成分层架构(Master.Hot-Node.Warm-Node),也就是我们所说的"Hot-Warm"架构. Master Nodes 我们建议使用3个独立的主节点来提供足够的弹性,为了防止脑裂的问题,你应该把discovery.zen.minimum_master_no…

CentOS 6.x ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana) 前言 Elasticsearch + Logstash + Kibana(ELK)是一套开源的日志管理方案,分析网站的访问情况时我们一般会借助Google/百度/CNZZ等方式嵌入JS做数据统计,但是当网站访问异常或者被攻击时我们需要在后台分析如Nginx的具体日志,而Nginx日志分割/GoAccess/Awstats都是相对简单的单节点解决方案,针对分布式集群或者数据量级较大时会显得心有余而力不足,而…

#此文篇幅较长,涵盖了elk从搭建到运行的知识,看此文档,你需要会点linux,还要看得懂点正则表达式,还有一个聪明的大脑,如果你没有漏掉步骤的话,还搭建不起来elk,你来打我. ELK使用elasticsearch+logstash+kibana三个开源插件实现,logstash负责收取日志信息,并将收取到的日志信息进行过滤,格式化,后存储到elasticserch中,kibana负责从elasticsearch中读取数据,并将数据以图形化的方式展现出来解决了在机器众多,日志数据难以统计的问题…