《ELK Stack权威指南(第2版)》一1.4 插件安装

本节书摘来自华章出版社《ELK Stack权威指南(第2版)》一书中的第1章,第1.4节,作者 饶琛琳  更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 


1.4 插件安装

从Logstash 1.5.0版本开始,Logstash将所有的插件都独立拆分成gem包。这样,每个插件都可以独立更新,不用等待Logstash自身做整体更新的时候才能使用了。

为了达到这个目标,Logstash配置了专门的plugin管理命令。

plugin命令用法说明如下:

Usage:

    bin/logstash-plugin [OPTIONS] SUBCOMMAND [ARG] ...

 

Parameters:

    SUBCOMMAND      subcommand

    [ARG] ...       subcommand arguments

 

Subcommands:

    install         Install a plugin

    uninstall       Uninstall a plugin

    update          Install a plugin

    list            List all installed plugins

 

Options:

    -h, --help                    print help

首先,你可以通过bin/logstash-plugin list查看本机现在有多少插件可用。(其实就在vendor/bundle/jruby/1.9/gems/目录下。)

然后,假如你看到https://github.com/logstash-plugins/下新发布了一个logstash-output-webhdfs模块(当然目前还没有)。打算试试,就只需运行如下命令:

bin/logstash-plugin install logstash-output-webhdfs

同样,假如是升级,只需运行如下命令即可:

bin/logstash-plugin update logstash-input-tcp

bin/logstash-plugin不但可以通过 rubygems平台安装插件,还可以读取本地路径的gem文件,这对自定义插件或者无外接网络的环境都非常有效:

bin/logstash_plugin install /path/to/logstash-filter-crash.gem

执行成功以后。你会发现,logstash-5.0.2目录下的 Gemfile文件最后会多出一段内容:

gem "logstash-filter-crash", "1.1.0", :path =>"vendor/local_gems/d354312c/logstash-filter-mweibocrash-1.1.0"

同时Gemfile.jruby-1.9.lock文件开头也会多出一段内容,如下所示:

PATH

    remote: vendor/local_gems/d354312c/logstash-filter-crash-1.1.0

    specs:

      logstash-filter-crash (1.1.0)

        logstash-core (>= 1.4.0, < 2.0.0)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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