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EFK堆栈由Elasticsearch、FluentD（以及Fluent-Bit）和Kibana组成。

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简介：
Elasticsearch、FluentD（以及 Fluent-Bit）与 Kibana 的流利位配置方案，主要针对内部服务器部署。此外，流利位还作为中继服务器，用于连接外部服务器。 FluentD 则特别适用于 Office Server 的环境。 对于 Office Server，流利位通常通过 `make -e SSH=sshname rebuild-deploy` 命令在 Docker 环境中运行，具体而言，需要位于 `/relay` 文件夹中执行该 Makefile 命令。

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  • EFK堆栈详解：Elasticsearch与FluentD（含Fluent-Bit）及Kibana组合
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    本文章深入解析了EFK堆栈的工作原理及其组成部分，包括Elasticsearch、FluentD和Kibana的功能介绍以及它们之间的协同工作方式。适合需要学习日志管理技术的读者阅读。 Elasticsearch + FluentD（Fluent-Bit）+ Kibana 的组合适用于内部服务器。对于外部服务器，则使用 Fluent-Bit 作为中间件。在 Office Server 中，推荐使用 FluentD。部署时，无论是 Fluent-Bit 还是 FluentD 都可以通过 Makefile 来进行。 具体操作如下： - 对于安装了 Fluent-Bit 的环境，在 `relay` 文件夹中执行命令：`make -e SSH=sshname rebuild-deploy` - 在 Office Server 上使用 Docker 容器运行中间件时，同样在 `/relay` 目录下运行 Makefile，并执行类似的构建和部署指令。 以上操作均通过 Makefile 来实现自动化安装与配置。
     
  • Vagrant-Kibana：游牧中的ELK堆栈
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    Vagrant-Kibana：游牧中的ELK堆栈介绍了一种使用Vagrant配置和运行ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈的方法，使得开发环境更加灵活和易于管理。 用于 ELK 堆栈的 Vagrant 盒子 描述： 此项目包含使用 Vagrant 和 Puppet 配置脚本搭建的 ELK 堆栈（ElasticSearch、LogStash 和 Kibana 4）。 要求： - 已在 Ubuntu Trusty (14.04) 上测试。 - 安装 Virtualbox 版本为 4.3.20。 - 安装 Vagrant 版本为 1.6.5。 - 建议安装 Vagrant hostsupdater 插件以更新 Windows 主机文件中的条目（使用命令 `vagrant plugin install vagrant-hostsupdater`）。 用法： 1. 下载或克隆此 git 仓库，并进入目录。 2. 查看 Vagrant 文件设置。 3. 运行 Vagrant 命令。建议利用 Vagrant 的 rsync 功能在主机和虚拟机之间同步文件夹，以提高性能。
     
  • Elasticsearch-7.10.2 和 Kibana-7.10.2 for Mac.zip
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    本压缩包包含Elasticsearch 7.10.2和Kibana 7.10.2两个软件在Mac操作系统上的安装版本，方便用户进行日志分析与数据可视化。 Elasticsearch 和 Kibana 是大数据分析和日志管理领域非常重要的两个开源工具。这个 zip 文件包含的是 Elasticsearch 7.10.2 和 Kibana 7.10.2 的 Mac 版安装包，为苹果电脑用户提供了强大的搜索与可视化能力。 **Elasticsearch** 是一个基于 Lucene 的分布式、实时的搜索和分析引擎，设计用于快速且可扩展地存储、搜索及分析大量数据。它具备全文检索、结构化查询、近实时搜索以及丰富的数据分析功能等核心特性。在 7.10.2 版本中，Elasticsearch 可能包括以下亮点： - **性能提升**：每次新版本发布都会带来一些性能上的改进，使搜索和索引速度更快。 - **稳定性增强**：修复了先前版本中的已知问题，提高了系统的稳定性和可靠性。 - **安全性升级**：安全功能不断加强，并可能增加了新的安全策略与认证机制。 - **API 兼容性**：保持对之前各版 API 的兼容性，方便用户进行软件更新操作。 - **索引生命周期管理（ILM）**：帮助自动处理整个索引的生命周期问题，包括热温冷分层、滚动索引和删除。 **Kibana** 是一个用于可视化 Elasticsearch 数据的强大工具，提供直观界面来创建仪表板、图表及搜索视图。Kibana 7.10.2 的特性可能有： - **增强的数据可视化能力**：支持更多种类的图表以及自定义样式，使数据展示更加生动和易于理解。 - **改进用户体验**：优化了用户界面设计，使其更便于导航与操作。 - **探索功能**：允许通过交互式查询及过滤器深入探究数据内容。 - **空间管理增强**：提供更为灵活的工作区管理支持团队协作需求。 - **集成增强**：加强与 Elasticsearch 的整合能力以实时反映数据变更。 在安装这两个工具时需要注意以下几点： 1. 确保你的 Mac 操作系统满足其最低要求； 2. 安装之前可能需要配置 Java 运行环境，因为 Elasticsearch 依赖于它； 3. 配置端口设置：Elasticsearch 和 Kibana 默认使用不同端口号，请确保这些端口未被其他应用占用。 4. 启动服务：解压后按照官方文档指示启动 ElasticSearch 和 Kibana 服务。 5. 安全配置：在生产环境中启用 Elasticsearch 的安全特性并进行必要的设置。 Elasticsearch 7.10.2 和 Kibana 7.10.2 提供了一个高效且可视化的数据管理和分析平台，适用于日志分析、监控以及应用程序性能管理等多种场景。通过这两个工具的结合使用，你可以轻松从海量数据中提取有价值的信息，并以直观的方式呈现出来。
     
  • Elasticsearch相关资料-Elasticsearch、elasticsearch-head、Kibana、IK和JDK等
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    本资料集涵盖了Elasticsearch及其生态系统的多个方面，包括elasticsearch-head插件、数据分析工具Kibana、中文分词器IK及Java开发环境JDK的使用与配置。 这个压缩包包含了5个Elasticsearch所需的软件：Elasticsearch、elasticsearch-head、Kibana、IK和JDK。
     
  • 使用Elasticsearch、Fluentd和Kafka构建日志系统
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    本项目介绍如何运用Elasticsearch、Fluentd及Kafka三大工具搭建高效稳定的日志管理系统，适用于大规模数据处理场景。 由于Logstash内存占用较大且灵活性较差，ELK正在被EFK逐步替代。本段落将介绍EFK架构中的Elasticsearch、Fluentd和Kafka的使用方法（实际应用中还包括用于日志展示的Kibana）。本篇文章仅讨论数据采集流程。 前提条件：Docker与docker-compose 服务架构： - 数据产生阶段，通过Cadvisor收集容器监控数据，并将其发送到Kafka。 - 数据传输链路为：Cadvisord -> Kafka -> Fluentd -> Elasticsearch - 每个服务均可横向扩展，便于添加至日志系统中。 配置文件部分： 以上便是EFK架构的数据采集流程概述。
     
  • Elasticsearch、Kibana与IK插件
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    本教程详细介绍Elasticsearch和Kibana的基础知识及其功能，并深入讲解如何安装配置IK中文分词插件以优化搜索引擎性能。适合初学者快速上手。 Elasticsearch、Kibana 和 IK 的安装包可以单独下载并按照官方文档进行配置和使用。这些工具常用于数据分析与搜索功能的优化。在安装过程中，请确保环境满足各个软件的要求，并注意IK插件需要特别针对Elasticsearch版本选择合适的版本来安装。
     
  • Elasticsearch 7.6 和 Kibana 7.6 中启用 x-pack
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    本文将介绍如何在 Elasticsearch 7.6 和 Kibana 7.6 版本中启用和配置 x-pack 安全功能，包括认证、授权等设置。 Elasticsearch 7.6 和 Kibana 7.6 的 X-Pack 提供了商业功能集，包括安全、监控、报警以及图形化的特性。启用 X-Pack 可以显著增强 Elasticsearch 数据的安全性，并提供更完善的用户权限管理和访问控制。 要开启 X-Pack 功能并支持 HTTPS 访问 ES，需要生成证书和密钥文件，如根证书、节点证书及实例证书等。首先通过 Elasticsearch 的内置工具创建根证书；接着利用该根证书与各节点的信息来制作节点证书，并将这些安全凭证分配给各个节点。同时，在配置 Elasticsearch 和 Kibana 时需确保它们使用了生成的密钥和认证文件，以保证系统的安全性。 在启用 X-Pack 安全特性后，Elasticsearch 可通过 TLS 加密通信并要求用户进行身份验证才能访问集群资源；而 Kibana 则需要相应的配置更改来支持 HTTPS 并添加必要的证书信息。这些设置确保了数据传输的安全性，并且只有经过认证的用户可以访问系统。 X-Pack 安全功能包括但不限于：使用用户名密码、LDAP 或 Active Directory 进行身份验证，基于角色（RBAC）进行授权控制，通过 SSL/TLS 实现加密通信以及记录操作日志用于审计目的。此外，在 Kibana 中还可以利用 X-Pack 提供的权限管理机制来灵活分配不同用户的访问级别。 最后，Kibana 的界面支持汉化功能，使得中文用户能够更加方便地使用该工具，并提升整体用户体验感。 综上所述，Elasticsearch 7.6 和 Kibana 7.6 版本中的 X-Pack 功能不仅增强了系统的数据安全性与可靠性保障能力，还提供了灵活的权限管理机制和人性化的汉化界面支持。
     
  • Windows版（8.11）ElasticSearch及配套工具elasticsearch-head、kibana、IK分词
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    本资源提供Windows环境下安装配置Elasticsearch 8.11及其相关辅助工具（包括elasticsearch-head插件、Kibana界面和IK中文分词插件）的完整指南，适用于搜索与数据分析需求。 Windows版本的ElasticSearch、elasticsearch-head、kibana以及IK分词插件的安装与配置指南。
     
  • 堆与栈（又称堆栈）的区别
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    本文介绍了计算机科学中的两个重要概念——堆和栈之间的区别。通过详细解释它们在内存管理、分配方式及作用上的差异，帮助读者更好地理解这两种数据结构。 堆与栈是C++编程中的两个基本概念，它们都是重要的数据结构。 **栈** - 由编译器自动分配和释放； - 存储函数的局部变量及调用信息； - 空间有限且高效快速，但不够灵活； **堆** - 需要程序员手动进行内存管理（分配与释放）； - 可存储动态创建的数据结构或对象； - 提供更大的灵活性和更多的空间资源。 在实际编程中，栈主要用于保存函数的局部变量及调用信息。而堆则用于存放程序运行时需要的大块数据或者是在运行过程中不确定大小的数据结构。 **特点对比** 1. **栈** - 自动管理 - 空间有限且高效快速但不够灵活 2. **堆** - 手动分配和释放内存； - 提供更大的灵活性，但是需要程序员手动管理以避免内存泄漏等问题； 在实际编程中，合理使用栈与堆对于提高程序性能、减少错误至关重要。例如，在函数调用时会利用栈来保存局部变量等信息，并且可以动态地为数据分配大量空间。 **注意事项** - 使用时需遵守相关规则和限制； - 手动管理内存以避免出现内存泄漏及碎片问题； - 遵守编程规范，提高代码质量和效率； 总之，在C++程序设计中正确理解和应用堆与栈是非常重要的。通过合理使用这两种数据结构可以有效提升软件开发的质量和性能。
     
  • ELK 5.6.3 软件包合集（含 Elasticsearch、Kibana 和 Filebeat）
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    本软件包包含 ELK 堆栈的核心组件：Elasticsearch 5.6.3 版本，用于分布式数据存储与检索；Kibana 5.6.3，提供数据分析的可视化界面；Filebeat 5.6.3，则负责高效的数据传输。 包含 elasticsearch-5.6.3.tar.gz、filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz 和 kibana-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz，logstash 文件较大，在另一个资源包内。