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IT运维监控，ELK日志审计分析系统，elk四部分rpm安装包 ELK架构： 数据采集和传输—filebeat-8.1.2-x86_64.rpm l数据分析和传输工具—ogstash-8.1.2-x86_64.rpm 数据存储和分析—elasticsearch-8.1.2-x86_64.rpm 数据可视化二次处理—kibana-8.1.2-x86_64.rpm ELK优势： 1 处理方式灵活 2 配置相对简单 3 检索性能高效 4 集群线性扩展 5 前端操作绚丽

写在前面Elasticsearch（以下简称 ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对 ES 自身的其它查询（ter

1、flink监听localhost的kafka，作为source，接收数据。 2、数据流转到elasticsearch 3、flink web ui提交jar文件，创建任务流程。 4、流程测试。

ElasticSearch查询term，terms，match，id查询 ElasticSearch查询refix，fuzzy，wildcard，range，regexp查询 ElasticSearch查询scroll，delete-by-query，bool，boosting，filter，highlight查询 ElasticSearch查询cardinality，range，extended_stats聚合统计aggregations查询 ElasticSearch查询geo_distance，geo_bounding_box，geo_polygon地图检索geo查询 的Java实现

弹性数据集 这是一些较小的数据集，可用于与Elasticsearch一起玩。 您只能在R包中容纳这么多数据。 对于Elasticsearch将R客户端，我们保持附带了一些数据，但当然很高兴有更多，所以在这儿呢。 另请参阅 ，以使用R中的Elasticsearch。 数据集 plos_everything.json plos_introductions.json plos_data.json geonames_elastic_bulk.zip对于gitub太大， gbif_data.json gbif_geo.json gbif_geopoint.json gbif_geoshape.json gbif_geosmall.json shakespeare_data.json omdb.json 载入ES 这些数据集经过格式化后可以通过批量加载到Elasticsearc

#docker-elasticsearch 为自己方便线上部署,所以build了个elasticsearch image. 快速启动 docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 xiaorui/elasticsearch 指定config配置目录 docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -v /path/to/myconfig.file:/opt/elasticsearch/config/elasticsearch.yml xiaorui/elasticsearch 指定data目录 docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -v /data:/opt/elasticsearch/data xiaorui/elasticsearc

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器

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