elasticsearch可视化工具（elasticsearch 工具）
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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,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。
Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
应用程序的日志大部分都是输出在服务器的日志文件中，这些日志大多数都是开发人员来看，然后开发却没有登陆服务器的权限，如果开发人员需要查看日志就需要到服务器来拿日志，然后交给开发；试想下，一个公司有10个开发，一个开发每天找运维拿一次日志，对运维人员来说就是一个不小的工作量，这样大大影响了运维的工作效率，部署ELKstack之后，开发任意就可以直接登陆到Kibana中进行日志的查看，就不需要通过运维查看日志，这样就减轻了运维的工作。
日志种类多，且分散在不同的位置难以查找：如LAMP/LNMP网站出现访问故障，这个时候可能就需要通过查询日志来进行分析故障原因，如果需要查看apache的错误日志，就需要登陆到Apache服务器查看，如果查看数据库错误日志就需要登陆到数据库查询，试想一下，如果是一个集群环境几十台主机呢？这时如果部署了ELKstack就可以登陆到Kibana页面进行查看日志，查看不同类型的日志只需要电动鼠标切换一下索引即可。
Logstash：日志收集工具，可以从本地磁盘，网络服务（自己监听端口，接受用户日志），消息队列中收集各种各样的日志，然后进行过滤分析，并将日志输出到Elasticsearch中。
Elasticsearch：日志分布式存储/搜索工具，原生支持集群功能，可以将指定时间的日志生成一个索引，加快日志查询和访问。
Kibana：可视化日志Web展示工具，对Elasticsearch中存储的日志进行展示，还可以生成炫丽的仪表盘。
如何使用kibana仪表板与可视化工具
ELK 由三部分组成elasticsearch、logstash、kibana，elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。 Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。应用程序的日志大部分都是输出在服务器的日志文件中，这些日志大多数都是开发人员来看，然后开发却没有登陆服务器的权限，如果开发人员需要查看日志就需要到服务器来拿日志，然后交给开发；试想下，一个公司有10个开发，一个开发每天找运维拿一次日志，对运维人员来说就是一个不小的工作量，这样大大影响了运维的工作效率，部署ELKstack之后，开发任意就可以直接登陆到Kibana中进行日志的查看，...
elasticsearch 是开源的吗
Elasticsearch是什么Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？当你经营一家网上商店，你可以让你的客户搜索你卖的商品。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储您的整个产品目录和库存信息，为客户提供精准搜索，可以为客户推荐相关商品。当你想收集日志或者交易数据的时候，要分析和挖掘这些数据，寻找趋势，统计，总结，或异常。在这种情况下，你可以使用LogStash 或者其他工具来进行收集数据，当这些数据存储到Elasticsearch中 。你可以搜索和汇总这些数据，找到任何你感兴趣的信息。当 你运行一个价格提醒的平台，可以给客户提供一些规则，如我有兴趣购买一个特定的电子设备，当商品的价格在未来一个月内的价格低于多少钱的时候通知我。在这 种情况下，你可以把供应商的价格，把他们定期存储到Elasticsearch中，使用定时器过滤的能力来匹配客户的需求，当查询到价格低于客户设定的值 后给客户发送一条通知。当你有 商业智能分析的需求时，你希望快速调查，分析和可视化，并有大量的数据（千万条记录）的时候。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储 你的数据，然后用Kibana建立自定义的仪表板或者任何你熟悉的语言开发展示界面，您可以使用Elasticsearch的聚合功能来执行复杂的商业智 能与数据查询。对于码农来说，比较有名的案例是github，gihtub 的搜索是基于 Elasticsearch 构建的，在 github.com/search 页面，你可以检索项目、用户、issue、pull request，还有代码。共有 40-50个 索引库，分别用于索引网站需要跟踪的各种数据。虽然只索引项目的主分支(master)，但这个数据量依然巨大，20亿索引文档，30TB的索引文件。Elasticsearch的核心概念下面介绍Elasticsearch的几个核心概念，准实时索引(Near Realtime)，集群(cluster),节点(node), 索引(index),类型(type),文档(document),分片和复制(shards Replicas)。 准实时索引(Near Realtime) Elasticsearch是准实时搜索平台。这意味着有轻微的延迟（通常为1秒）就可以从入库建索引文件到已经进行关键字搜索。集群(cluster)集 群是由一个或多个节点组成，对外提供服务，对外提供索引和搜索功能。在所有节点，一个集群有一个唯一的名称默认为“Elasticsearch”。此名称 是很重要的，因为每个节点只能是群集的一部分，当该节点被设置为相同的名称时，就会自动加入群集。当需要有多个集群的时候，要确保每个集群的名称不能重复，否则，节点可能会加入错误的群集。请注意，一个节点只能加入一个集群。此外，您还可以拥有多个独立的集群，每个集群都有其不同的集群名称。例如，在开发过程中，你可以建立开发集群库和测试集群库，分别为开发，测试服务。 节点(node) 一 个节点是一个逻辑上独立的服务，它是群集的一部分，可以存储数据，并参与集群的索引和搜索功能。就像集群一样，一个节点也有唯一的名字，默认是一个随机的 和机器相关的名称，在启动的时候分配。如果你不想要的默认值，你可以定义任何你想要的节点名。这个名字在管理中很重要，在网络中 Elasticsearch群集通过节点名称进行管理和通信。一个节点可以被配置为加入一个特定的群集。默认情况下，每个节点会加入名为Elasticsearch的集群中，这意味着如果你在网络上启动多个节点，如果网络畅通，他们能彼此发现并自动加入一个名为Elasticsearch的集群中。在一个单一的集群中，你可以拥有多个你想要的节点。当网络没有集群运行的时候，只要启动任何一个节点，这个节点会默认生成一个新的集群，这个集群会有一个节点。索引(index) 索引是有点结构的文档集合。例如，可以有一个客户数据的索引，另一个是产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引是一个名称（必须是全部小写），这个名字是用来指在执行索引、搜索、更新和删除操作时对文档的索引。在一个单一的集群中，您可以定义多个你想要的索引。 类型(type) 在 索引中，可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑分区。在一般情况下，一种类型被定义为具有一组公共字段的文档。例如，让我们假设你运行一个博客平台， 并把所有的数据存储在一个索引中。在这个索引中，您可以定义一个类型为用户数据，另一种类型为博客数据，另一种类型的数据。 文档(document) 文档是可以被索引的基本单位。例如，你可以有一个的客户文档，有一个产品文档，还有一个订单的文档。文档是以JSON（JavaScript Object Notation）格式存储的。在一个索引中，您可以存储多个的文档。请注意，虽然在一个索引中有多分文档，但这些文档的结构是一致的，并在第一次存储的时候指定。 分片(shards)一个索引可以存储很大的数据，这些空间可以超过一个节点的物理存储的限制。例如，十亿个文档占用磁盘空间为1TB。仅从单个节点搜索可能会很慢，还有一台物理机器也不一定能存储这么多的数据。为了解决这一问题，Elasticsearch将索引分解成多个分片。当你创建一个索引，你可以简单地定义你想要的分片数量。每个分片本身是一个全功能的、独立的单元，可以托管在集群中的任何节点。 分片主要有两个很重要的原因是： 1、它允许你水平分割扩展你的数据。 2、它允许你分配和并行操作（可能在多个节点上）从而提高性能和吞吐量 这些很强大的功能对用户来说是透明的，你不需要做什么操作，系统会自动处理。 复制(Replicas) 复制是一个非常有用的功能，不然会有单点问题。当网络中的某个节点出现问题的时候，复制可以对故障进行转移，保证系统的高可用。因此，Elasticsearch允许你创建一个或多个拷贝，你的索引分片就形成了所谓的副本或副本分片。 复制是重要的，主要的原因有： 1、它提供了高可用性，当节点失败的时候不受影响。需要注意的是，一个复制的分片不会存储在同一个节点中。 2、它允许您扩展您的搜索量，提高并发量，因为搜索可以在所有副本上并行的执行。 总结一下，每个索引可以拆分成多个分片。索引可以复制零个或者多个分片。一旦复制，每个索引就有了主分片和复本分片。分片的数量和副本的数量可以在创建索引时定义。当创建索引后，你可以随时改变副本的数量，但你不能改变分片的数量。 默认情况下，每个索引分配5个分片和1个副本，这意味着你的集群节点至少要有两个节点，你将拥有5个主要的分片和5个副本分片共有10个分片。
