ElasticsearchSense插件ElasticSearch在Chrome下的命令操作插件安装到Chrome的步骤请自行谷歌
2024/9/7 20:04:56
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Kibana是一个开源分析和可视化平台，旨在与Elasticsearch协同工作。
您使用Kibana搜索，查看和与存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。
您可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表，表格和地图中可视化您的数据。
Kibana使您可以轻松理解大量数据。
其简单的基于浏览器的界面使您能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的更改。
设置Kibana非常容易。
您可以安装Kibana并在几分钟内开始探索您的Elasticsearch索引-无需代码，无需额外的基础架构。
您使用Kibana搜索，查看和与存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。
您可以轻松地执行高级数据分析，并在各种图表，表格和地图中可视化您的数据。
Kibana使您可以轻松理解大量数据。
其简单的基于浏览器的界面使您能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示Elasticsearch查询的更改。
设置Kibana非常容易。
您可以安装Kibana并在几分钟内开始探索您的Elasticsearch索引-无需代码，无需额外的基础架构。
2024/8/31 2:55:58
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在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段：以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。
系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。
经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
通常，日志被分散的储存不同的设备上。
如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。
这样是不是感觉
系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。
经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
通常，日志被分散的储存不同的设备上。
如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。
这样是不是感觉
2024/8/27 9:51:05
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尚硅谷谷粒商城笔记，很全。
基础篇，高级篇基本都有总结。
下完觉得好，给个好评。
elasticsearch，本地事务、分布式事务及seata，nacos、gateway、sentinel、sleuth等等，都已经归好类了。
基础篇，高级篇基本都有总结。
下完觉得好，给个好评。
elasticsearch，本地事务、分布式事务及seata，nacos、gateway、sentinel、sleuth等等，都已经归好类了。
2024/7/29 22:12:22
481.01MB
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Elasticsearch-aws该docker映像在安装了运行elasticsearch。
我们使用它在上运行elasticsearch。
你可以看到quay.io泊坞窗注册表回购。
基本图片我们基于官方图像。
请参阅此资源以获取有关使用docker运行，安装和配置elasticsearch的文档。
设置您可以开始将映像部署到现有基础结构。
但是，如果您尚未构建AWS集群，我们可以为您提供帮助。
设置分为两个部分：1）使用模板引导AWS基础架构，以及2）创建带有任务定义的ECS集群。
云形成在aws/cloudformation/elasticsearch-cluster.json提供了一个cloudformation模板。
这将创建使用AWS容器服务开始运行elasticsearch所需的所有资源。
许多配置选项作为参数公开，供您在创建cloudformation时输入/选择
我们使用它在上运行elasticsearch。
你可以看到quay.io泊坞窗注册表回购。
基本图片我们基于官方图像。
请参阅此资源以获取有关使用docker运行，安装和配置elasticsearch的文档。
设置您可以开始将映像部署到现有基础结构。
但是，如果您尚未构建AWS集群，我们可以为您提供帮助。
设置分为两个部分：1）使用模板引导AWS基础架构，以及2）创建带有任务定义的ECS集群。
云形成在aws/cloudformation/elasticsearch-cluster.json提供了一个cloudformation模板。
这将创建使用AWS容器服务开始运行elasticsearch所需的所有资源。
许多配置选项作为参数公开，供您在创建cloudformation时输入/选择
2024/7/12 22:53:11
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Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
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ELK、EFK安装及配置文档，详细的阐述了EFK架构，其中包括了kafka、elasticsearch、elasticsearch-head、nodejs、kibana、logstash、filebeat等的安装配置。
2024/6/13 1:29:22
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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