elasticsearch的基本了解

本文深入介绍了ELK栈的组成部分:Elasticsearch、Logstash和Kibana,详细阐述了它们在数据收集、索引、搜索及可视化中的作用,以及Elasticsearch如何处理各种类型数据并支持实时搜索和分析。

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 以下内容参考官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/elasticsearch-intro.html

使用的学习版本是7.2,参考文档也是7.2的

一、ELK的介绍:

Elasticsearch是分布式搜索与分析引擎,对数据进行索引与搜索;常与Logstash(和Beats),Kibana一起使用,这个组合就是ELK;

Logstash(和Beats)用于收集、聚合和丰富我们的数据,并将其存储在ES中。

Kibana对数据进行可视化以及在浏览器中进行交互式的查看数据,并可以监控和管理集群。

二、ES(ElasticSearch)介绍:

ES可以为所有类型的数据提供实时搜索和分析,无论我们的数据是结构化还是非结构化的文本、数字数据或地理空间数据,ES都可以以支持快速搜索的方式有效的存储和索引它,你可以非常简单的进行数据检索与聚合信息,以发现数据中的趋势和模式。随着你的数据量和查询量增长,ES的分布式特性使你的部署能够与其一起无缝地增长。

虽然不是每个问题都是搜索问题,但Elasticsearch提供了处理各种用例数据的速度和灵活性:

  • 将搜索框添加到应用或网站
  • 存储和分析日志,指标和安全事件数据
  • 使用机器学习实时自动建模数据行为
  • 使用Elasticsearch作为存储引擎自动化业务工作流程
  • 使用Elasticsearch作为地理信息系统(GIS)管理,集成和分析空间信息
  • 使用Elasticsearch作为生物信息学研究工具存储和处理遗传数据

无论我们的用例是否与上面的用例相似,我们在Elasticsearch中处理数据,文档和索引的方式都是相同的。

以下内容参考于https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/documents-indices.html

完善中

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TheoryDance/p/11280477.html

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