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# ELK 相关技术介绍 # 1. ELK 诞生的背景 # 1.1 没有 ELK 分析日志前 没有日志分析工具之前，运维工作存在哪些痛点？ 痛点 1：生产出现故障后，运维需要不停的查看各种不同的日志进行分析？是不是毫无头绪？ 痛点 2：项目上线出现错误，如何快速定位问题？如果后端节点过多、日志分散怎么办？ 痛点 3：开发人员需要实时查看日志但又不想给服务器的登陆权限，怎么办？难道每天帮开发取日志？ 痛点 4：如何在海量的日志中快速的提取我们想要的数据？比如：PV、UV、TOP10 的 URL？如果分析的日志数据量大，那么势必会导致查询速度慢、难度增大，最终则会导致我们无法快速的获取到想要的指
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# 1、ElasticSearch 集群 # 1.1 ES 集群优势 Elasticsearch 集群是由多个节点组成的一个分布式系统。 使用 Elasticsearch 集群有以下几个优点： 扩展性：Elasticsearch 集群将数据分布在多个节点，也就是可以使用更多的 CPU、内存、磁盘等。从而能够进行大规模的数据存储和处理工作。随着数据不断的增长，可以通过向集群添加更多的节点来应对。这样即使数据量达到 PB 级别，Elasticsearch 集群仍可以正常工作。 场景说明：应用程序每天生成数百万条日志。单个服务器可能很快就会被数据量压垮。使用 Elasticsearch 集群后，就
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# 1、ES 基本概念介绍 # 1.1 ES 是什么 Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 # 1.2 ES 主要功能 数据存储、数据搜索、数据分析。 # 2、ES 相关术语 # 2.1 文档 Document Document 文档就是用户存在 es 中的数据，它是 es 中存储的最小单元。（类似于表中的一行数据） 注意：每个文档都有一个唯一的 ID 表示，可以自行指定，如果不指定 es 会自动生成。 # 2.2 索引 Index 索引其实是一堆文档 Document 的集合。（它类似数据库的中的一个表） 在一个索引中，会有多个文档，而每个文档