如何部署ELK、Kafka、zookeeper，redis，filebeat等，如何进行索引的查看、搜索、删除等，以及后期如何进行数据的备份与恢复，如何统计客户IP所在城市并通过Kibana展现，如何进行ELK集群版本的平滑升级等内容。

spark3.0.0版本对接kafka数据源需求的jar包，最新的版本导致maven的阿里云仓库不能直接下载下来，所以需求手动导入jar包进行操作，有需求的朋友可以免费下载

logstash接收kafka插件，曾经压缩成zip格式，可以直接集成到logstash

Ranger和Atlas进行数据管理，对Yarn、HDFS、Hbase、Hive、Kafka的权限控制，最全的文档整理。

kafka-manager-1.3.3.16.zip，已经编译好的最新版本kafka-manager包

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。
本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。
从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。
全书一共16章，分为上下两卷：上卷（第1~10章）全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。
包括部署、配置、SolrCore、SolrDIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、SolrFacet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。
不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。
下卷（第11~16章）细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。
高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；
SolrJ、SolrCloud、SpringDataSolr的使用详解和工作原理；
Solr的多种功能优化技巧，如索引的功能优化、缓存的功能优化、查询的功能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。
拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；
然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

kafkaManager2.0kafka已处理低版本version3异常问题，kafkaManager用于监控kafka消息队列的broker、分区、数据等信息

从Kafka中批量拉去数据，然后批量更新到es里。
一次拉取的数量可以设置，如今是10000，轻松运转，更新到es内部也是，目标是百万日志秒处理

分布式音讯系统Kafka.Kafka特性Kafka使用场景生产者生产者架构消费者消费者和消费者组集群

Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列，次要应用于大数据实时处理领域。

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。