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ES大数据平台日志分析

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大数据安全分析 平台评价要素有哪些？大数据第三个处理流程:数据 分析并对导入的mass 数据根据自身特点进行了统计分析并进行分类汇总 ， 以满足最常见的需求 。Da -4分析常用的工具有哪些分析_ Da-4分析Da-4中的主要工具有哪些 。

1、es/logstash/kibana框架是用于什么ELK由三部分组成:elasticsearch、logstash、kibana，elasticsearch是一个近似实时的搜索平台 ， 它使你以前所未有的速度处理大数据成为可能 。Elasticsearch涉及的每一项技术都不是创新的或革命性的 。全文搜索、分析 system和分布式数据 database已经存在 。它的革命性在于将这些独立而有用的技术整合成一个集成的实时应用 。

然而，它不仅存储，而且索引每个文档的内容，使其可搜索 。在Elasticsearch中，您可以对文档进行索引、搜索、排序和筛选(而不是行和列数据) 。这种理解方式数据与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够进行复杂的全文搜索的原因之一 。

2、ElasticSearch性能优化实践(JVM调优ES调优在过去的一年里，我们优化了公司的ELK 日志系统的性能，也优化了天巡使用的ES存储的性能 。这里做一些总结吧 。本文主要讲的是ES在ELK架构中存储为日志时的性能优化方案 。随着越来越多的应用程序访问ELK，每天大约有230个新索引和3000万到5000万个新文档 。每天上午和下午是日志上传的高峰期 。当你在Kibana上查日志时 ， 发现以下问题:(1) 日志会有540分钟的延迟；(2)多日志丢失 。找不到数据 。先存储在ES的内存缓冲区，然后刷新写入操作系统的内存oscache ， 然后就可以搜索到数据了 。

查看日志，我们发现了很多write拒绝执行的情况 。从日志，我们可以看到ES的写线程池已经满了 ， 执行任务的线程数量已经达到最大16个 ， 容量为200的队列已经不能再容纳新的任务了 。再看线程池 ， 也可以看到写线程池中有很多写任务，所以需要对ES进行性能优化 。
【ES大数据平台日志分析】
3、 ES集群管理上一篇文章:ES的索引管理通常以集群方式工作，既能提高ES的搜索能力又能处理大数据的搜索能力，同时增加系统的容错性和高可用性 。下图是ES的簇结构示意图:从上图中总结出以下概念:1 。集群由多台服务器组成，每台服务器是一个节点Node(该服务只部署了一个ES process) 。2.碎片化当我们有大量的文档时 ， 由于内存和硬盘的限制，并且为了提高ES的处理能力、容错能力和高可用性 ， 我们将索引分成若干个碎片，每个碎片可以放在不同的服务器上，从而实现多台服务器可以共同对外提供索引和搜索服务 。

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