kibana/elasticsearch使用

最新推荐文章于 2025-06-29 22:23:45 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： elasticsearch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_34233802/article/details/79387793
本文详细介绍Elasticsearch中各种高级查询方法，包括精准匹配、地理位置过滤、多条件查询等，并提供实例帮助理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

--获取某一特定值的信息<REST Verb> /<Index>/<Type>/<ID>?<Rounting>=
GET /yinshang/poi/4628754?routing=B00155MPVY

—快捷查询无法查询中文字
GET /dp_pois/_search?q=city:”藤县”  


—查询中文字符串
GET /dp_pois/_search    {
    "query" : {
        "match" : {
            "city": "上海"
        }
    }
}

—两次运行结果顺序不一样
GET /yinshang/_search   
{
    "query" : {
        "match" : {
            "city": "上海"
        }
    }
}

—term的类型应为kewword
GET /yinshang/_search
{

  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": { "city": "南京" }
      }
    }
  }
}
--terms 匹配多个数据
GET /yinshang/_search
{

  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "terms": { "city": ["南京"] }
      }
    }
  }
}

—查找上海大于3星的商铺
GET /yinshang/_search   
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "city": "上海"
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "stars" : { "gt" : 3 } 
                }
            }
        }
    }
}

match 完全模糊匹配     match_phrase短语模糊匹配 keyword类型数据只能全匹配


— 创建文档
第一种方法使用 op_type 查询 -字符串参数：
PUT /website/blog/123?op_type=create
{ ... }
第二种方法是在 URL 末端使用 /_create :
PUT /website/blog/123/_create
{ ... }

DELETE /website/blog/123

如果每页展示 5 条结果，可以用下面方式请求得到 1 到 3 页的结果：
GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10

被允许的操作符如下：
gt：大于
gte：大于等于
lt：小于
lte：小于等于


——————————
查询点评poi商铺数量
GET /dp_pois/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name": "华联"
        }
    }
}

--查询多个index的方法
GET /amap_pois,amap_pois4,amap_pois5/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name": "华联"
        }
    }
}

—分组并计算平均评分
GET /yinshang/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "t_name" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "type_name"
            },
            "aggs": { 
            "avg_price": { 
               "avg": {
                  "field": "stars" 
               }
            }
         }
        }
    }
}


—多个分组 类型、城市
GET /yinshang/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "type_name" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "type_name"
            },
            "aggs": {
            "city" : { 
              "terms" : { 
                "field" : "city"
              }

            }}
        }
    }
}

—地理范围过滤，无该方法,filtered已不再使用
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "1km", 
          "position": { 
            "lat":  31.25575572,
            "lon": 121.4214928
          }
        }
      }
    }
  }
}
可改为如下形式
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance": "1km", 
          "position": { 
            "lat":  31.25575572,
            "lon": 121.4214928
          }
        }
      }
    }
  }
}



—泉州，stars>3
GET /yinshang/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "city": "泉州"
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "stars" : { "gt" : 3 } 
                }
            }
        }
    }
}

—泉州三星级美食
GET /yinshang/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "city": "泉州"

                }
            },
            "should": [
            { "match": { "type_name": "美食"}}],
            "filter": {
                "range" : {
                    "stars" : { "gt" : 3 } 
                }
            }
        }
    }
}

or

GET /yinshang/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "city": "上海"

                }
            },
            "should": [
            { "match": { "type_name": "美食"}},
            {"range" : {
                    "stars" : { "gt" : 4 } }
                }]
        }
    }
}


GET /yinshang/_search
{
    "query" : {
                "multi_match" : {
                    "query": "3",
                    "fields":   [ "stars" ]
                }   
    }
}

—查询多个条件
GET /yinshang/_search
{

 "query": {

  "bool": {"must": [
            { "match": { "type_name": "美食"}},
            { "match": { "city": "上海"}}
          ]}
  }
}

—多fields查找字段内容
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": “上海 购物",
      "fields":   [ "name", "addr","city" ]
    }
  }
}

—-地理范围内poi
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
"bool" : {
    "must" : {
        "match_all" : {}
    },
    "filter" : {
        "geo_distance" : {
            "distance" : "200km",
            "position" : {
                "lat" : 24.999, 
                "lon" : 118.999
            }
        }
    }
}}
}

longitude,latitude 经度，纬度
经度东西半球的坐标范围是 -180 到 180
纬度南北半球的坐标范围是 -90 到 90

—指定地理范围内的poi
GET /yinshang/_search?size=0
{
    "aggs" : {
        "rings" : {
            "geo_distance" : {
                "field" : "position",
                "origin" : "24.999, 118.999",
                "unit" : "km", 
                "ranges" : [
                    { "to" : 100 },
                    { "from" : 100, "to" : 300 },
                    { "from" : 300 }
                ]
            }
        }
    }
}


—上海地区不同类别poi的数量
GET /yinshang/_search?size=0
{
    "query" : {
        "match" : {
            "city" : "上海"
        }
    },
    "aggs" : {
        "type_name" : {
            "terms" : {
              "field" : "type_name"
            }
        }
    }
}

—不同城市家乐福数量
GET /yinshang/_search?size=0
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name" : "家乐福"
        }
    },
    "aggs" : {
        "city" : {
            "terms" : {
              "field" : "city"
            }
        }
    }
}


—minimum_should_match 匹配度
GET /dp_pois/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "name": {"query": "家乐福", "minimum_should_match": "100%"}

        }
    }
}

—match more
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "city": "北京" }},
        { "match": { "type_name": "丽人"   }},
        { "match": { "area": "海淀区"  }}
      ],
      "minimum_should_match": 3
    }
  }
}

使用bool过滤器来合并多个过滤器以实现and，or和not逻辑。bool查询也做了类似的事，但有一个显著的不同。分值计算(Score Calculation)
bool查询通过将匹配的must和should语句的_score相加，然后除以must和should语句的总数来得到相关度分值_score。
must_not语句不会影响分值；它们唯一的目的是将不需要的文档排除在外
—多字段分值https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_boosting_query_clauses.html
—dis_max 即分离 最大化查询（Disjunction Max Query）
{
    "query": {
        "dis_max": {
            "queries": [
                { "match": { "title": "Brown fox" }},
                { "match": { "body":  "Brown fox" }}
            ]
        }
    }
}
—指定点附近地铁的数量
GET /yinshang/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": { 
          "addr": "地铁"
        }
       }
      }
    },
    "aggs" : {
        "rings" : {
            "geo_distance" : {
                "field" : "position",
                "origin" : "31.254822, 121.440661",
                "unit" : "km", 
                "ranges" : [
                    { "to" : 1 }
                ]
            }
        }
    },
    "post_filter": { 
    "geo_distance": {
      "distance":   "1km",
      "position": {
        "lat":      31.254822,
        "lon":     121.440661
      }
    }
    },
    "size": 10
}
—查询city包含 南京 并且name包含 美食 的地址      ，查询结果再按city名分组
GET /dp_pois/_search
{
  "size" : 0, 
  "query": { 
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "city":     "南京" }},
        { "match": { "name": "美食"          }}
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "users": {
      "terms": {
        "field":   "city",      
        "order": { "top_score": "desc" } 
      },
      "aggs": {
        "top_score": { "max":      { "script":  "_score"           }}, 
        "blogposts": { "top_hits": { "_source": "addr", "size": 5 }}  
      }
    }
  }
}

—创建index
PUT /customer?pretty
PUT /customer/_doc/1?pretty
{
  "name": "John Doe"
}
GET /customer/_doc/1?pretty
DELETE /customer?pretty
<REST Verb> /<Index>/<Type>/<ID>
POST /customer/_doc/1/_update?pretty
{
  "doc": { "name": "Jane Doe" }
}
POST /customer/_doc/1/_update?pretty
{
  "doc": { "name": "Jane Doe", "age": 20 }
}
POST /customer/_doc/1/_update?pretty
{
  "script" : "ctx._source.age += 5"
}
DELETE /customer/_doc/2?pretty

—范围 排序
GET /_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "sort": { "stars": { "order": "desc" }},
  "from": 10, 
  "size": 10
}
—指定source中字段
GET /_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "addr"]
}
—查找词语
GET /_search
{
  "query": { "match_phrase": { "addr": "上海" } }
}


—must同时满足
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "addr": "上海" } },
        { "match": { "addr": "路" } }
      ]
    }
  }
}
—满足一个
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "addr": "上海" } },
        { "match": { "addr": "路" } }
      ]
    }
  }
}
—分组
GET /_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_city": {
      "terms": {
        "field": "city"
      }
    }
  }
}

—每个城市美食的数量及平均评分
GET /_search
{
  "query": { "bool": {
    "must": {
                "term" : {
                    "type_name": "美食"
                }},

    "filter": {
                "range" : {
                    "stars" : { "gt" : 0 } 
                }
            }
    }
  } ,
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_city": {
      "terms": {
        "field": "city"

      },
      "aggs": {
        "average_balance": {
          "avg": {
            "field": "stars"
          }
        }
      }
    }
  }

}
—指定点附近的美食排序
POST /_search
{
   "query" : {
      "term" : { "type_name": "美食" }
   },
   "sort" : [
        {
            "_geo_distance" : {
                "position" : [113.3624924, 22.94712592],
                "order" : "asc",
                "unit" : "km",
                "mode" : "min",
                "distance_type" : "arc"
            }
        }
    ]
}

—南京玄武区不同种类的商铺的数量，以及南京所有区分别的商铺数量
GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": { "city": "南京" } 
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "colors": {
      "terms": { "field": "area" } 
    },
    "color_red": {
      "filter": {
        "term": { "area": "玄武区" } 
      },
      "aggs": {
        "models": {
          "terms": { "field": "type_name" } 
        }
      }
    }
  },
  "post_filter": { 
    "term": { "area": "玄武区" }
  }
}


1、分城市/行政区级别的poi按类别统计数量
GET /_search?size=0
{
  "aggs" : {
    "city" : {
      "terms" : {
         "field" : "city"

      },
      "aggs" : {
        "type_names" : {
          "terms" : {
            "field" : "type_name"

          }
        }
      }
    }
  }
}
上述语法无法应用到dp_pois上，应terms参数类型应为keyworld
2、综合超市数量、地理分布（例如家乐福，沃尔玛、大润发、欧尚、联华、华联）
GET /yinshang/_search
{   "size": 10, 
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "name" : "家乐福"
        }
    }    ,
    "aggs" : {
        "city" : {
            "terms" : {
              "field" : "city"
            },
            "aggs" : {
              "area" : {
              "terms" : {
                "field" : "area"
              }}
            }
        }
    }
}


GET /_search
{   "size": 10, 
    "query" : {
      "bool": {
        "must": [
         {"match_phrase" : {"name" : "家乐福"}},
        {"match_phrase" : {"type_name": "购物>超市/便利店"}}
        ]

    }},
    "aggs" : {
        "city" : {
            "terms" : {
              "field" : "city"
            },
            "aggs" : {
              "area" : {
              "terms" : {
                "field" : "area"
              }}
            }
        }
    },
    "post_filter": { 
    "term": { "area": "浦东新区" }
  }
}


    1   以点评数据为主
    2   通过关键字“家乐福”以及poi类型，找出全国所有的家乐福超市（约300家），具体结果可能需要手动去把最终的列表整理出来，poi信息的准确性可以和高德poi交叉验证
GET /_search
{   "size": 1000, 
    "query" : {
      "bool": {
        "must": [
          {"match_phrase": {"name": "店"}},
         {"match_phrase" : {"name" : "家乐福"}},
        {"match_phrase" : {"type_name": "购物>超市/便利店"}}
        ]

    }},
    "aggs" : {
        "city" : {
            "terms" : {
              "field" : "city"
            },
            "aggs" : {
              "area" : {
              "terms" : {
                "field" : "area"
              }}
            }
        }
    }
}
因elastic无法对符号进行匹配，总数为436家，比实际值大
    3   搜索每一个家乐福周边三公里内的poi列表
GET /_search
{ 
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "geo_distance": {
          "distance":      "3km",
          "distance_type": "plane", 
          "position": {
            "lat":  31.3028178,
            "lon": 121.4187999
          }
        }
      }
    }
  }
}


    1   * 在某个特定的地理范围内（多边形），找出所有特定类型（例如餐饮），名称包含关键字（例如麦当劳）的poi，返回满足条件的poi列表，包含poi的基本信息（名称，经纬度坐标，地址，id）
GET /_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match_all" : {}
            },
            "filter" : {
                "geo_polygon" : {
                    "position" : {
                          "points": [ 
                              [121.335041,30.755042],
                              [121.335464,30.75513],
                              [121.335888,30.755213],
                              [121.33598,30.755229],
                              [121.336071,30.755213],
                              [121.33613,30.755146],
                              [121.336594,30.754063],
                              [121.335738,30.753756],
                              [121.334816,30.753431],
                              [121.334172,30.753226],
                              [121.333574,30.754501],
                              [121.335041,30.755042]
                            ]

                    }
                }
            }
        }
    }
}


    2   * 指定城市（例如上海），返回所有名称包含关键字（例如万达广场）的商场列表，包含商场的基本信息（名称，地址，经纬度坐标边界, id）
GET /_search
{ 
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match_phrase": {"name": "万达广场"}},
        {"match_phrase": { "_type": "mall" }}
      ], 
      "filter": {
        "term": { "city": "上海" }
      }
    }
  }
}

    3   * 指定某个商场（从接口#2中返回），以该商场的经纬度坐标边界为地理范围，按照接口#1的条件做进一步查询
GET /_search
{
    "query": {
        "bool" : {
            "must" : {
                "match" : {"name" : "麦当劳"}
            },
            "filter" : {
                "geo_polygon" : {
                    "position" : {
                          "points": [ 
                          [121.513433,31.299647],
                          [121.513283,31.299743],
                          [121.513088,31.300281],
                          [121.512564,31.301219],
                          [121.511901,31.302248],
                          [121.511898,31.302326],
                          [121.335738,30.753756],
                          [121.334816,30.753431],
                          [121.334172,30.753226],
                          [121.333574,30.754501],
                          [121.335041,30.755042]
                            ]

                    }
                }
            }
        }
    }
}
    4   * 指定某个品牌关键字（例如麦当劳），返回所有包含该品牌的商场列表，包含商场的基本信息（名称，地址，经纬度坐标边界, id）
    GET /_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "poi",
          "query": {
            "bool" : {
                "must" : {
                    "match" : {"name" : {"query": "麦当劳", "minimum_should_match": "100%"}}
                },
                "filter" : {
                    "geo_polygon" : {
                        "position" : {
                              "points": [ 
                              [121.085376,31.410612], [121.960162,31.436394], [121.995868,30.823947], [121.008472,30.803897], [121.085376,31.410612]
                                ]

                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
  }
}
1.ELK之Elasticsearch&Kibana一篇入门(安装/分片/操作流程/常用语句/分词)
mijichui2153的博客
08-05 8696
elasticsearch安装
Elasticsearch集群以及kibana安装
java菜鸟的博客
06-23 1568
es集群，以及kibina安装
Kibana操作Elasticsearch教程
weixin_40618306的博客
03-28 2728
Kibana是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图、线状图、饼图等。在开始之前，需要启动Kibana和ElasticsearchES的访问地址：http://ip:9200Kibana的访问地址：http://ip:5601操作步骤：进入到Kibana后，点击左侧的Dev Tools如果我们想要自己新增的时候指定id，可以这么做POST /索引库/类型/id值 {
什么是ElasticSearch、Kibana？
最新发布
码上悦读
06-29 611
ElasticSearch和Kibana构成了强大的数据解决方案。ElasticSearch作为分布式搜索引擎，支持多种数据类型的高效存储、索引和近实时分析，适合读多写少的场景，可通过RESTful API接入。Kibana是配套的可视化工具，提供图表、仪表板等功能，帮助用户直观分析和监控ElasticSearch中的数据。两者结合形成了完整的数据处理链路：ElasticSearch负责数据存储检索，Kibana负责数据展示。ElasticStack还包含Logstash和Beats等数据采集工具，共同构成
Kibana 操作 Elasticsearch
zhanlijuan
09-01 770
一、Kibana安装 启动 Kibana 容器 docker run \ -d \ --name kibana \ --net es-net \ -p 5601:5601 \ -e ELASTICSEARCH_HOSTS='["http://node1:9200","http://node2:9200","http://node3:9200"]' \ --restart=always \ kibana:7.9.3 Kibana启动很慢，稍后浏览器访问 Kiban ...
使用kibana操作elasticsearch（es）
dayiyang9635的博客
09-11 7632
1、安装kibana 2、kibana的修改配置 3、开始配合es进行文档的增删查改 4、补充说明以及注意事项 先进行安装kibana： 　　先下载kibana，再解压 修改配置文件： vim config/kibana.yml # 放开注释,将默认配置改成如下： server.port: 5601 server.host: "...
Elasticsearch基本用法（Kibana）
KeithRong的博客
11-24 694
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。 对比关系： 索引（indices）--------------------------------Databases 数据库 ​类型（type）------------------------------------Table 数据表 ​文档（Document）---------...
ElasticSearch/Kibana/Logstash+SpringBoot的部署与使用
.
11-04 1884
文章目录ElasticSearch/Kibana/Logstash一、环境部署Docker1 ElasticSearch/Kibana2 elasticsearch-analysis-ik3 Logstash(回头补充)4 cerebro5 更为简单的安装方法LinuxWindows1 服务端安装2 中文分词器ik安装3 监控端kibana安装二、基本使用2.1 相关名词属性概念HTTP方法自动映射规则倒排索引2.2 Kibana操作使用操作映射操作文档普通查询DSL查询其他查询方法分词器的使用2.3 Sp
安装kibana环境 官方安装手册:https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/install.html 1、下载kibana的tar.gz的软件包 # wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.0-linux-x86_64.tar.gz 2、解压kibana的tar包 # tar -xzf kibana-5.4.0-linux-x86_64.tar.gz 3、进入解压好的kibana # mv kibana-5.4.0-linux-x86_64 /usr/local 4、创建kibana的软连接 # ln -s /usr/local/kibana-5.4.0-linux-x86_64/ /usr/local/kibana 5、编辑kibana的配置文件 # vim /usr/local/kibana/config/kibana.yml 6、修改配置文件如下，开启以下的配置 server.port: 5601 server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.url: "http://192.168.1.202:9200" kibana.index: ".kibana" 7、启动kibana # /usr/local/kibana/bin/kibana netstat -antp |grep 5601 tcp 0 0 0.0.0.0:5601 0.0.0.0:* LISTEN 17007/node 8、打开浏览器并设置对应的index http://IP:5601
06-03
可能还需要提醒用户检查Elasticsearch是否已经安装并运行，因为Kibana依赖Elasticsearch。如果Elasticsearch没有正确配置，Kibana可能无法连接，导致启动失败。此外，防火墙设置可能需要开放5601和9200端口，避免被...
[es@rocky-linux ~]$ systemctl status kibana.service × kibana.service - Kibana Loaded: loaded (/etc/systemd/system/kibana.service; enabled; preset: disabled) Active: failed (Result: exit-code) since Mon 2025-03-24 20:10:22 CST; 4s ago Duration: 4.290s Process: 2186 ExecStart=/opt/kibana/bin/kibana (code=exited, status=1/FAILURE) Main PID: 2186 (code=exited, status=1/FAILURE) CPU: 5.183s 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at SafeSubscriber.<anonymous> (/opt/kibana/node_modules/rxjs/dist/cjs/internal/util/lift.js:14:28) 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at /opt/kibana/node_modules/rxjs/dist/cjs/internal/Observable.js:30:30 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at Object.errorContext (/opt/kibana/node_modules/rxjs/dist/cjs/internal/util/errorContext.js:22:9) 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at Observable.subscribe (/opt/kibana/node_modules/rxjs/dist/cjs/internal/Observable.js:26:24) 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at /opt/kibana/node_modules/rxjs/dist/cjs/internal/Observable.js:86:19 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: at new Promise (<anonymous>) 3月 24 20:10:22 rocky-linux kibana[2186]: FATAL Error: [config validation of [xpack.security].enabled]: definition for this key is missing 3月 24 20:10:22 rocky-linux systemd[1]: kibana.service: Main process exited, code=exited, status=1/FAILURE 3月 24 20:10:22 rocky-linux systemd[1]: kibana.service: Failed with result 'exit-code'. 3月 24 20:10:22 rocky-linux systemd[1]: kibana.service: Consumed 5.183s CPU time.我遇到kibana启动失败的问题了，配置如下：server.host: "0.0.0.0" server.ssl.enabled: true server.ssl.certificate: /opt/kibana/config/certs/kibana.crt server.ssl.key: /opt/kibana/config/certs/kibana.key elasticsearch.hosts: ["https://10.211.55.3:9201", "https://10.211.55.3:9202", "https://10.211.55.3:9203"] elasticsearch.username: "elastic" elasticsearch.password: "123456" elasticsearch.ssl.certificateAuthorities: ["/opt/kibana/config/certs/ca.crt"] elasticsearch.ssl.verificationMode: full xpack.security.enabled: true xpack.security.encryptionKey: "/opt/kibana/config/encryption.key" xpack.encryptedSavedObjects.encryptionKey: "7ac84bcad5624f3a957e1ce95947d5bd26f8c2c144a7a5b781a39fc13e8d9ae5" server.compression.enabled: true问题出在哪里？
03-25
接下来，用户提供的配置中，elasticsearch.hosts使用的端口是9201-9203，而通常Elasticsearch默认使用9200端口，需要确认这些端口是否正确配置，并且Elasticsearch实例确实在这些端口上监听HTTPS。 此外，用户启用...
Elasticsearch学习笔记（四） Elasticsearch集群安全配置一
alfiy的专栏
10-05 1893
继续我们的实验。先谈一下我对Elasticsearch粗浅的一些认识，首先Elasticsearch是一个非常宏大的技术栈，发展到今天围绕着Elasticsearch已经产生了更多的组件、套件。因此在看官方文档或者别人的一些教程的时候经常会遇到ELK,elastic stack等。elastic stack直译为elatic堆栈，她由Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats四个组件组成，目前我只接触过Kibana,接下来在我的集群中安装一台kibana服务器。
elasticsearch kibana简单查询讲解
08-26
今天小编就为大家分享一篇关于elasticsearch kibana简单查询讲解，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
elasticsearch实战
04-23
本书是关于elasticsearch的精典书籍，是初学者必看的一本书。里面讲述了es的各个关键技术。
Elasticsearch (ES)+Kibana简单使用
Mr.Zheng的博客
06-03 1万+
前言 es是一个强大的搜索引擎，目前知名公司内部都在使用！ 因为Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene™ 的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 首先我们要知道，es虽然强大，但是不方便操作，所以我们需要借助于kibana工具来进行开发！ kibana 本篇不讲kibana和es的安装，后面会专门写安装过程。这里先知道kibana工具是提供了一个可视化的界面。 我们的es需要以基于 HTTP 协议，以
ElasticSearch教程——Kibana简单操作ES
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东天里的冬天
09-21 3万+
ElasticSearch汇总请查看：ElasticSearch教程——汇总篇 运行、打开kibana相关工具 要先运行ElasticSearch /usr/elasticsearch/kibana/kibana-6.4.0-linux-x86_64/bin sh kibana 打开对应的dev Tools 获取所有数据 GET /_search 返回结果 { ...
Elasticsearch+Kibana安装启动与操作教程
C_V_Better的博客
02-09 2629
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源全文搜索和分析引擎，它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。ES 以其高可扩展性、实时搜索和分析能力而著称，广泛应用于日志分析、全文搜索、实时监控等领域。通过本文的介绍，我们详细讲解了在 Windows 和 Mac 系统上安装、启动 Elasticsearch 和 Kibana 的步骤，以及常用命令和 Kibana 操作 ES 的教程。这些内容将帮助您快速上手并掌握这两个工具，为您的数据搜索和可视化需求提供有力支持。
kibana中操作elasticSearch 示例
乔志勇笔记
05-23 674
GET /_cat/indices?v GET /_cat/nodes?v PUT /customer?pretty GET /customer?pretty GET /logstash-indexer-qpeso-2019.05.23?pretty PUT /customer/external/1?pretty { "name": "Jane qiao", "age": 20...
Kibana操作ElasticSearch:词条匹配（term）聚合（terms）
Kruskual的博客
12-22 1701
term term查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字，时间，布尔值或者那些 未分词 的字符串。 terms terms聚合，相当于sql中的groupby
kibana操作elasticsearch：多词条精确匹配(terms)
学亮编程手记
02-26 2400
I have no name!@4d166c3aef7c:/$ find / -name kibana find: '/etc/ssl/private': Permission denied find: '/var/cache/ldconfig': Permission denied find: '/root': Permission denied /opt/bitnami/kibana /opt/bitnami/kibana/bin/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/fleet/server/services/epm/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/ml/server/models/data_recognizer/modules/apache_ecs/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/ml/server/models/data_recognizer/modules/auditbeat_process_docker_ecs/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/ml/server/models/data_recognizer/modules/nginx_ecs/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/monitoring/common/http_api/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/monitoring/server/lib/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/monitoring/server/lib/metrics/kibana /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/monitoring/server/routes/api/v1/kibana /opt/bitnami/scripts/kibana find: '/proc/tty/driver': Permission denied /bitnami/kibana
04-01
<think>好的，我现在需要帮用户分析他们在容器中执行 `find / -name kibana` 命令后出现的输出。用户提供的输出显示了很多权限被拒绝的错误，但同时也找到了Kibana的相关路径，主要集中在`/opt/bitnami/kibana`和`/bitnami/kibana`。我需要解释这些结果的含义，并帮助用户理解可能的问题和解决方案。 首先，用户可能是在容器环境中运行Kibana，并且遇到了路径相关的问题，或者他们想确认Kibana是否正确安装。输出中的权限被拒绝错误可能是因为普通用户没有权限访问某些系统目录，比如`/etc/ssl/private`、`/root`等。这可能是因为容器中的用户权限受限，这是正常的安全措施，通常不需要担心这些错误。 接下来，用户找到的Kibana路径主要集中在`/opt/bitnami/kibana`，这提示用户可能使用的是Bitnami提供的Kibana镜像。Bitnami通常会将其应用程序安装在`/opt/bitnami`目录下，所以这些路径是正常的。另外，`/bitnami/kibana`可能是一个数据卷或挂载点，用于持久化数据，比如配置文件或日志。 我需要解释这些路径的作用，比如`/opt/bitnami/kibana/bin/kibana`可能是Kibana的可执行文件，而其他路径可能是插件或模块的目录。同时，用户需要注意权限问题，尤其是当他们在容器中挂载卷时，确保挂载路径不会覆盖关键目录，导致文件丢失或权限错误。 用户之前的问题是关于`/usr/share/kibana/node/bin/node`路径缺失的错误，而这次的`find`命令结果显示Kibana安装在`/opt/bitnami`下，这可能意味着用户使用了不同来源的镜像（比如Bitnami而非官方Elastic镜像），导致路径不一致。需要指出这一点，并建议用户检查他们使用的镜像来源，确保路径配置正确。 另外，用户可能需要确认他们的部署配置（比如Kubernetes的Deployment或Helm Chart）是否正确引用了这些路径，尤其是数据持久化和配置文件的位置。如果用户自定义了挂载卷，需要确保没有覆盖必要的目录，导致Kibana无法找到所需的文件。 最后，应该给出一些建议，比如如何验证Kibana的运行状态，检查日志，或者如何调整挂载配置以避免权限问题。同时提醒用户，如果使用Bitnami镜像，应参考其文档进行配置，因为路径结构可能与官方镜像不同。</think>$$ \textcolor{blue}{\text{深度解析}} $$ $$ \text{容器路径扫描结果} \Rightarrow \exists \text{多层级Kibana部署特征} \in \{ \text{Bitnami定制化安装} \lor \text{数据卷分离存储} \} $$ 一、路径结构诊断矩阵 $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline \text{路径类型} & \text{典型路径} & \text{功能定位} \\ \hline \text{主程序} & /opt/bitnami/kibana/bin/kibana & \text{核心可执行文件} \\ \hline \text{插件系统} & /opt/bitnami/kibana/x-pack/plugins/* & \text{安全/监控/ML等扩展模块} \\ \hline \text{数据卷} & /bitnami/kibana & \text{持久化存储区} \\ \hline \text{启动脚本} & /opt/bitnami/scripts/kibana & \text{容器初始化入口点} \\ \hline \end{array} $$ 二、权限拒绝分析 $$ \text{Permission denied错误} = \left\{ \begin{aligned} &\text{容器用户权限限制} \\ &\text{安全策略约束} \\ &\text{非root用户运行} \end{aligned} \right. $$ ```bash # 验证容器用户身份 whoami && id # 输出示例：I have no name! uid=1001 gid=0(root) ``` 三、Bitnami镜像特性 $$ \boxed{\text{Bitnami目录规范}} $$ ```text /opt/bitnami/ ├── kibana # 主程序 ├── scripts # 生命周期管理脚本 └── common-functions # 环境变量库 ``` 四、关键路径验证方法 ```bash # 检查Kibana进程状态 ps aux | grep kibana # 应显示：/opt/bitnami/kibana/bin/../node/bin/node # 确认数据卷挂载 ls -l /bitnami/kibana/data # 预期可见indices等ES相关目录 ``` 五、典型问题场景 **场景1：自定义挂载覆盖** ```yaml # 错误配置示例（覆盖主程序路径） volumeMounts: - name: my-volume mountPath: /opt/bitnami/kibana # ❌ 导致原始文件被覆盖 ``` **场景2：环境变量冲突** ```bash # 错误示例：覆盖默认路径 export KIBANA_HOME=/usr/share/kibana # 与Bitnami路径不兼容 ``` 六、修复操作指南 1. **路径兼容性调整** ```dockerfile # 正确使用Bitnami镜像的Dockerfile示例 FROM bitnami/kibana:8.11.1 COPY ./my_custom_plugins/ /opt/bitnami/kibana/plugins/ ``` 2. **安全挂载方案** ```yaml # Kubernetes安全挂载配置 volumeMounts: - name: config-volume mountPath: /opt/bitnami/kibana/config # ✅ 仅覆盖配置目录 - name: data-volume mountPath: /bitnami/kibana # ✅ 匹配持久化路径 ``` 七、日志排查技巧 ```bash # 查看容器初始化日志 cat /opt/bitnami/kibana/logs/init.log # 实时监控Kibana运行日志 tail -f /opt/bitnami/kibana/logs/kibana.log | grep -i "ERROR" ``` 八、架构验证公式 $$ \text{容器架构匹配度} = \frac{\text{宿主机架构}}{\text{镜像架构}} \in \{ \text{x86\_64} : \text{amd64}, \text{ARM} : \text{arm64} \} $$ ```bash # 验证二进制兼容性 file /opt/bitnami/kibana/node/bin/node | grep ELF # 期望输出：ELF 64-bit LSB executable, x86-64 ``` **关键结论**：该路径结构表明使用的是Bitnami定制化Kibana镜像，其目录规范与官方Elastic镜像存在显著差异（对比：官方路径为`/usr/share/kibana`）。当出现路径相关错误时，必须严格遵循镜像提供商的目录约定，特别注意： 1. 挂载操作应避开`/opt/bitnami/kibana`主程序路径 2. 自定义配置需注入到`/opt/bitnami/kibana/config` 3. 持久化数据应存放于`/bitnami/kibana` 4. 插件安装需对应`/opt/bitnami/kibana/plugins`目录结构
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