elasticsearch7相关的知识及kibana操作整理

(二)ElasticSearch 辅助工具 Kibana 介绍与安装 Kibana 是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。 阅读详情

官方文档:7.10 :Getting started with Elasticsearch | Elasticsearch Guide [7.10] | Elastic

以下内容为学习工作汇总,关键问题的汇总。

创建索引并设置分片数

参照:elasticsearch 分片(Shards)的理解_云中鲸的博客-优快云博客_elasticsearch 分片

创建 IndexName 索引时候,在 Mapping 中可以如下设置分片 (curl)

PUT indexName
{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

注意

索引建立后,分片个数是不可以更改的

建议:(仅参考)

   1、每一个分片数据文件小于30GB

   2、每一个索引中的一个分片对应一个节点

   3、节点数大于等于分片数

根据建议,至少需要 10 个分片。

结果: 建10个节点 (Node),Mapping 指定分片数为 10,满足每一个节点一个分片,每一个分片数据小于30G左右。

创建索引及mapping

mapping部分可以不写,只写PUT /my-index-000001创建索引,等数据插入的时候es会自动匹配数据类型来创建mapping。

mapping 部分可以参考:ES Mapping设置及常见参数设置 - 简书

PUT /my-index-000001
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "age":    { "type": "integer" },  
      "email":  { "type": "keyword"  }, 
      "name":   { "type": "text"  }     
    }
  }
}

refresh API

es索引有个刷新频率的概念,默认貌似1s一次我们可以根据需要来设置,如果批量倒数期间可以设置长点或者关闭

自动刷新并设置刷新间隔

注意:一个绝对值 1 表示的是 1毫秒 --无疑会使你的集群陷入瘫痪。

#设置自动刷新60s
PUT /test-logstash-index-tank/_settings
{ 
  "refresh_interval": "60s" 
}

关闭自动刷新

PUT /test-logstash-index-tank/_settings
{ 
    "refresh_interval": -1 
} 

手动刷新:

//刷新(Refresh)所有的索引。
POST /_refresh 
//只刷新(Refresh) test-logstash-index-tank索引
POST /test-logstash-index-tank/_refresh

滚动索引

索引名称符合日期算式格式

#/<elasticsearch-logger-global-rollover-{now/d}-000001>
# 创建格式为elasticsearch-logger-global-rollover-{now/d}-000001的索引别名为elasticsearch-logger-global-rollover
PUT /%3celasticsearch-logger-global-rollover-%7bnow%2fd%7d-000001%3e
{
  "aliases": {
    "elasticsearch-logger-global-rollover": {}
  }
}

# 响应成功
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "elasticsearch-logger-global-rollover-2023.02.17-000001"
}

设置滚动条件

# 例如设置时间7天,文档数1000万,先到为准新建
POST /elasticsearch-logger-global-rollover/_rollover
{
  "conditions": {
    "max_age":   "7d",
    "max_docs":  10000000
  }
}

# 响应成功
{
  "acknowledged" : false,
  "shards_acknowledged" : false,
  "old_index" : "elasticsearch-logger-global-rollover-2023.02.17-000001",
  "new_index" : "elasticsearch-logger-global-rollover-2023.02.17-000002",
  "rolled_over" : false,
  "dry_run" : false,
  "conditions" : {
    "[max_docs: 10000000]" : false,
    "[max_age: 7d]" : false
  }
}

滚动条件

参数名

说明

max_age

指定索引存在的最大周期,如1d,7d,1m,1y

max_docs

存放的最的索引文档数,这个不包括副本中的索引文档数

max_size

索引中主分片所占用的空间大小

中文文档推荐

大侠总是有,我们无需重复劳动了,参考文档,感谢一下两位大侠慷慨之作

简单搜索语法:2.3. 开始搜索 | 第二章.Elasticsearch入门指南 |《Elasticsearch中文文档 7.3》| Elasticsearch 技术论坛

各种聚合:5.0. 聚合 | 第五章. Aggregations |《Elasticsearch中文文档 7.3》| Elasticsearch 技术论坛

es权威指南中文翻译版:Introduction · Elasticsearch 权威指南(中文版)

es状态码记录

409

1、es乐观锁--乐观并发控制

{
  "error" : "VersionConflictEngineException[[website][2] [blog][1]:
             version conflict, current [2], provided [1]]",
  "status" : 409
}

参考:版本控制 · Elasticsearch 权威指南(中文版)

es中所有更新和删除文档的请求都接受version参数,它可以允许在你的代码中增加乐观锁控制。

当我们制定的版本低于当前版本时,es会报以上错误,告诉我们已经有人更新了数据,建议我们先看一查最新数据后在修改。

429

1、Elasticsearch status 429 "es_rejected_execution_exception"

当 Elasticsearch 集群收到大量请求且无法再接收任何请求时,通常会发生“es_rejected_execution_exception”异常。每个节点都有一个线程池队列,可以容纳 50 到 200 个请求,具体取决于您使用的 Elasticsearch 版本。队列已满时,将拒绝新请求。

参考:Elasticsearch status 429 "es_rejected_execution_exception"_hyx216的博客-优快云博客_429 es

曾入坑的kibana语法

script和filter组合使用

  • 查询两个属性不相等
GET /rt_yonghu_user_dm_orders_info_total/_search
{
  "query": {
    "script": {
      "script": {
        "source": "doc['id.keyword'].value != doc['orders.Oid.keyword'].value"
      }
    }
  }
}

语法没问题,但是这里的orders有为空的情况 导致orders.Oid会报错,作以再过滤下orders不为空的情况,如下:

  • script和filter组合使用
GET /rt_yonghu_user_dm_orders_info_total/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "script": {
            "script": {
              "source": "doc['id.keyword'].value != doc['orders.Oid.keyword'].value"
            }
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {
          "exists": {
            "field": "orders.Oid"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

曾参考文档应用

script


官网 modules-scripting-using
官网 painless-execute-api
官网 Painless Scripting Language
Elasticsearch Painless script编程

1.ELK之Elasticsearch&Kibana一篇入门(安装/分片/操作流程/常用语句/分词) elasticsearch安装 阅读详情

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afsdfrsg的博客 603

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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本篇文章是从本人为知笔记上誊抄过来的,文章内容最初是当作笔记进行整理的,没有组织语言结构,各位看官自行查阅取舍 一、安装elasticSearch7.6: 下载安装包:wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz 解压包:tar -xzvf elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz 解压到/usr/local/.

東辰的博客 261

巧用Docker搭建ES+Head+Kibana

先赞后看,养成习惯 ???? 欢迎微信关注:Java编程之道 每天进步一点点,沉淀技术分享知识。 Docker 搭建ES+Head+Kibana 纯手搭建,绝不留坑,一键启动,屡试不爽!???? 后面自己在学习ELK、EFK的知识,所以搭建一套稳定的测试环境是必不可少的环节。考虑到市面上很多ES环境搭建都是针对tar包等,搭建过程繁琐并且因为版本还会出现很多兼容性问题以及大家没有那么多cpu资源的窘境,所以为大家整理一份自己的搭建笔记,助你走上ES学习快车道。 特此说明:仅限于测试环境,生产环境慎用! 前

LeoByte的编程驿站 1598

ES7.10集群搭建及EFK搭建教程

本文主要介绍 Elasticsearch 集群的搭建。通过在一台服务器上创建 3 个 ES 实例来创建一个ES 集群。 以下内容参考详尽的 Elasticsearch7.X 安装及集群搭建教程, ES7集群安装、配置、卸载,进行再次整理。 简介 官方的Elasticsearch Reference 提供了不同版本的文档连接。 Elasticsearch 7.x 包里自包含了 OpenJDK 的包。如果你想要使用你自己配置好的 Java 版本,需要设置 JAVA_HOME 环境变量 —— 参考 官方文档

xuzai 2178

Elasticsearch集群安全加固实战:TLS加密与Kibana RBAC权限配置指南

在分布式日志与数据分析领域,Elasticsearch作为核心存储与检索引擎,其集群安全是保障数据机密性与访问合规性的基石。其安全体系基于多层架构设计,传输层通过TLS/SSL协议加密节点间及客户端通信,防止数据在网络上明文传输;应用层则依托RBAC(基于角色的访问控制)模型,实现从用户、角色到权限的精细化管理,确保不同团队仅能访问授权数据。这一安全机制对于满足企业内部审计与外部合规要求具有重要价值,广泛应用于金融、运维监控、安全分析等对数据敏感性与权限隔离要求严苛的场景。本文聚焦于**Elasticsea

weixin_30892763的博客 420
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grootblockchain
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