elk

最新推荐文章于 2025-01-21 10:58:36 发布
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版权

Elasticsearch 5.4已经不支持删除一个type了
https://blog.youkuaiyun.com/leafage_m/article/details/74011357
1、删除索引，重建
2、_delete_by_query删除type下所有的数据信息

mesos
http://gitlab.corp.qunar.com/elasticcompute/logstashconfig/wikis/what-is-mesos
gitlab
http://gitlab.corp.qunar.com/elasticcompute/logstashconfig/wikis/home

elk
http://gitlab.corp.qunar.com/elasticcompute/logstashconfig/wikis/architecture-overview
wiki
http://wiki.corp.qunar.com/confluence/pages/viewpage.action?pageId=143033962
大讲堂
http://qtown.corp.qunar.com/knowledge/detail_knowledge.html?albumId=3919

logstashconfig
http://q_logstash_debugger.marathon.corp.qunar.com/

菜鸟兄弟
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一个菜鸟的ELK服务搭建（踩坑）日记（1）- Elasticsearch篇
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Linux下创建用户 elasticsearch在启动的时候是不允许使用root用户的，所以要重新建一个用户作为elasticsearch的用户。 首先创建一个linux用户: sudo useradd elk -d -m /home/gdca/elk 这里里面-d -m命令是是创建并设置elk用户的登录路径，这样通过用elk用户登陆以后直接就进入到这个目录下面，这里面有个细节 需要手动创建/home/gdca 这个目录，因为这个命令只会创建最后一级文...
一个菜鸟的ELK服务搭建（踩坑）日记（5）- Seata篇
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下载和安装 从github上下载seata压缩包到本地 # 下载压缩包 curl -L -O https://github.com/seata/seata/releases/download/v1.4.2/seata-server-1.4.2.tar.gz # 解压缩 tar -zvxf seata-server-1.4.2.tar.gz 配置和启动 修改seata的配置文件，这里为了方便我先采用nacos作为服务注册中心，进入seata的conf配置文件目录 ...
ElasticSearch2.3.1使用delete-by-query插件
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08-03 4445
在ElasticSearch2.3.1这个版本中没有默认的delete-by-query（其实在ES2.0就没有了），因此我们需要额外安装这个插件。 按照官方的提示，你可以在ES的根目录下运行该命令进行插件安装。 但有时候由于网络的原因，很难下载安装下来，因此我在这里给这个插件包的百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1sldkHul，下载后是delete-by-
ELK实时日志分析平台（一）
菜鸟sisi
07-17 2万+
闲来无事，最近感觉现在企业招聘信息中要求会elk，作为小白的我当然也要紧跟技术界的潮流了【虽然跟的有点晚了哈@_@】 本文章是借鉴网上一篇文章并结合我自己实践过程写下的，文章最后会贴出借鉴文章的链接~ 系统： 注：我这里为测试和实验方便，ELK整套都装在同一台虚拟机中了，生产环境的话，可以分开搭建在不同的服务器上，只要能互相联通。 虚拟机中防火墙以及selinux都已关闭！ 相关部署...
Elastic：开发者上手指南
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02-25 16万+
你们好，我是Elastic的刘晓国。如果大家想开始学习Elastic的话，那么这里将是你理想的学习园地。在我的博客几乎涵盖了你想学习的许多方面。在这里，我来讲述一下作为一个菜鸟该如何阅读我的这些博客文章。 我们可以按照如下的步骤来学习： 1)Elasticsearch简介：对Elasticsearch做了一个简单的介绍 2)Elasticsearch中的一些重要概念:cluster,n..........................................................
ELK介绍
木子馋喵的知识杂货铺
01-21 2876
ELK Stack是一个强大的日志管理和分析平台，适用于大规模日志存储、实时搜索和数据可视化。提供高效的数据存储和搜索功能，Logstash用于数据收集和处理，Kibana提供可视化界面帮助用户查询、分析和展示数据。这种架构广泛应用于日志管理、性能监控、安全分析、业务分析等场景，帮助企业实时跟踪和分析大数据环境中的信息。
ELK日志
x737510的博客
01-01 992
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的分布式、实时搜索与分析引擎。它能够索引、搜索和分析大量数据，并且提供了水平扩展能力，允许处理 PB 级别的数据。Elasticsearch 适合用于全文搜索、日志分析、监控指标聚合等多种场景，其 RESTful API 让数据的索引和查询变得非常便捷。Logstash 是一个动态数据收集管道，用于从各种数据源接收、解析、转换并将数据发送到“es”（例如 Elasticsearch）。
ELK日志系统
Hai990218的博客
08-01 2848
ELK是一套完整的日志集中处理方案。E：ElasticSearck 简称ES 分布式索引型非关系型数据库，用来存储logstash输出的日志 ，它是一个全文检索引擎，保存的格式是json格式L：logstash 是基于Java语言开发的，用来作数据收集引擎、日志的收集。可以对数据进行过滤，分析，汇总，以标准格式输出K：Kibana 是ES的可视化工具，对ES存储的数据进行可视化展示，分析和检索。
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09-20 1537
ELK 保姆级搭建过程
Eclipse Layout Kernel（ELK）功能演示
09-12
Eclipse Layout Kernel（ELK）是图表的自动布局库，主要用于解决图表设计中的布局问题。它主要包括两大部分：一是提供多种布局算法，二是提供一套基础设施，帮助这些算法与各种图表查看器和编辑器之间实现无缝对接。...
ELK
03-28
在最初通过检查elastic.co上的文档来设置ELK堆栈之后，在浏览文档时先向前移动，而不是手动执行kibana和logstash。 我决定尝试查找具有我可以修改的基本模板的现有docker映像或存储库。 因此，我在上找到了基本的ELK...
全链路监控方案：ELK实现DeepSeekAPI调用日志分析.pdf
02-19
在日常的工作和学习中，你...该文档【全链路监控方案：ELK实现DeepSeekAPI调用日志分析】共计 32 页，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。
实时日志分析：ELK+DeepSeekAPI构建智能运维告警系统.pdf
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MATLAB Simulink电动助力转向系统(EPS)模型构建与控制方法解析
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内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink的电动助力转向系统（EPS）模型的构建及其控制方法。首先，文中阐述了EPS在提升驾驶体验和安全性方面的重要意义。接着，重点讲解了四个关键模型的搭建：整车二自由度模型用于研究车辆转向特性；助力特性曲线模型确定不同驾驶条件下助力电机提供的助力力矩；助力电机模型模拟助力电机的工作过程；齿条模型描述助力电机转矩转化为车轮转向的动作。每个模型都有具体的参数设定和代码示例。此外，文章还解释了模型的输入（如前轮转角、方向盘力矩）和输出（转向助力力矩），并指出控制方法基于各模型间的输入输出关系，利用基本数学公式和逻辑判断实现。 适用人群：汽车工程领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解EPS工作原理的研究人员，以及需要进行EPS系统设计和优化的工程师。目标是掌握EPS系统的建模方法和控制策略，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供了丰富的代码片段和详细的模型介绍，有助于读者更好地理解和实践。同时强调了EPS对于提高驾驶安全性和舒适性的重要性。
实训商业源码-帝国cms7.5 7.2 UTF-8移动端同步插件-酷网站-论文模板.zip
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基于Lasso分位数回归的数据预测分析及其广泛应用
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内容概要：本文详细介绍了基于Lasso分位数回归的数据回归预测方法。首先阐述了Lasso分位数回归作为一种结合Lasso回归与分位数回归的统计方法，能够在处理变量选择和模型复杂度方面发挥重要作用。接着解释了其基本原理，即在分位数回归基础上加入Lasso正则化项，从而确保模型既能良好拟合数据，又能有效避免过拟合现象。随后讨论了具体实施流程，从数据预处理到最终预测，涵盖了特征选择、模型构建以及参数优化等多个环节。最后强调了该方法在多个行业（如金融、医疗）的实际应用场景及其潜在价值。 适合人群：对统计学、机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测并同时考虑多维度因素影响的场合，特别是在面对高维数据时，希望通过减少冗余变量来提高预测准确性的情况。 其他说明：文中提到的方法不仅限于特定领域，而是可以在多种不同类型的预测任务中发挥作用，为决策提供科学依据。
【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序，三维状态量和观测量，较为简单，可用于理解多维KF
05-12
这段代码实现了一个 三维状态的扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 算法。通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。 只有一个m文件，下载后使用MATLAB打开运行即可，带误差输出。
毕业设计-百川多公众号集字福袋 2.0.5开源-整站商业源码.zip
05-12
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