Logstash作为一个数据处理管道,提供了丰富的插件,能够从不同数据源获取用户数据,进行处理后发送给各种各样的后台.这中间,最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射. 本文讨论的 ELK 版本为 5.5.1. 为什么要定义数据 Elastisearch不仅是一个强大的全文检索引擎,它还能够对一些数据类型进行实时的统计运算,相关的结果可以通过Kibana的图表展现出来.如果数据类型没有正确的定义,那么Elasticsearch就无法进行运算了,因此,虽然数据类型的定义需要花一点时间,但你会收到意…

我主要是给出一些方向,很多地方没有详细说明.当时我学习的时候一直不知道怎么着手,花时间找入口点上比较多,你们可以直接顺着方向去找资源学习. 如果不是Spring Boot项目,那么根据Elasticsearch的版本选择对应版本的依赖即可. 例:Elasticsearch的版本为5.4.0,那么 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>transport<…

延用上篇ELK所需环境,新增logstash配置文件 需要数据库链接驱动 Microsoft JDBC driver 6.2 for SQL Server 下载地址: https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=55539 在 logstash 的 bin 文件夹下 新增文件夹 jdbcconfig 以及如下文件 新增 Logstash 配置文件 jdbc.conf input { jdbc { jdbc_driver_lib…

排除字段 字段的排除需要在filter中进行操作,使用一个叫做 mutate 的工具,具体操作如下 由于这个工具的名字不是很容易联想到,也是找了好一会. //比如我们可能需要避免日志中kafka的一些字段占用宝贵的磁盘空间. filter { mutate { remove_field => ["kafka"] } } 排除整个数据 排除整条数据,比如apache日志中状态为200 的监控服务器不关心的,这里用到drop工具 filter { if [status] == &qu…

一:数据映射器 关系型数据库用来存储数据和关系,对象则可以处理业务逻辑,所以,要把数据本身和业务逻辑糅杂到一个对象中,我们要么使用 活动记录,要么把两者分开,通过数据映射器把两者关联起来. 数据映射器是分离内存对象和数据库的中间软件层,下面这个时序图描述了这个中间软件层的概念: 在这个时序图中,我们还看到一个概念,映射器需能够获取领域对象(在这个例子中,a Person 就是一个领域对象).而对于数据的变化(或者说领域对象的变化),映射器还必须要知道这些变化,在这个时候,我们就需要 工作单元 模…

本文实践最新版的Logstash从csv文件导入数据到ElasticSearch. 本文目录: 1.初始化ES.Kibana.Logstash 2.安装logstash文件导入.过滤器等插件 3.配置logstash.conf 4.导入csv数据 5.本文相关文件下载 注:本文所有文件路径相关的配置,需要根据你当前的环境配置修改 1.初始化ES.Kibana.Logstash ElasticSearch.Kibana.Logstash的安装.初始化等操作这里就不赘述了,可以参考以下文章: 实现l…

import java.beans.PropertyDescriptor; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.lang.reflect.Method; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import…

什么是色彩映射: 说直白点就是将各种数据映射成颜色信息,例如:温度,高度,压力,密度,湿度,城市拥堵数据等等 色彩化后更加直观表达 在OpenCV里可以使用 Mat im_gray = imread("pluto.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); Mat im_color; applyColorMap(im_gray, im_color, COLORMAP_JET); 这种方式将一个灰度数据安装一定得映射方式对应上一个颜色值,灰度图里存储你的温度数据,高度数据什么的都可…

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:…

Mapping简述 Elasticsearch是一个schema-less的系统,但并不代表no shema,而是会尽量根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段类型映射.Elasticsearch中Mapping类似于静态语言中的数据类型,但是同语言的数据类型相比,映射还有一些其他的含义.Elasticsearch会根据JSON源数据的基础类型猜测你想要的字段映射.将输入的数据转变成可搜索的索引项.Mapping就是我们自己定义的字段的数据类型,同时告诉Elasticsearch如何索引数据…