包括 1）elasticsearch-7.6.2 ①elasticsearch-analysis-ik-7.6.2 ②ingest-attachment-7.6.2 2）elasticsearch-head-master 3）kibana-7.6.2-windows-x86_64 4）node.js

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(1)\1.课件；目录中文件数:2个 ├─2-课程内容讲解.bmpr (2)\2.资料；目录中文件数:6个 ├─elasticsearch-7.8.0-linux-x86_64.tar.gz ├─elasticsearch-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip ├─elasticsearch-head-chrome-plugin.rar ├─kibana-7.8.0-windows-x86_64.zip ├─Postman-win64-8.0.6-Setup.exe (3)\3.代码；目录中文件数:2个 ├─es-test.zip ├─es集成.zip (4)\4.视频；目录中文件数:62个 ├─001 - Elasticsearch - 开篇.mp4 ├─002 - Elasticsearch - 技术选型.mp4 ├─003 - Elasticsearch - 教学大纲.mp4 ├─004 - Elasticsearch - 入门 - 环境准备.mp4 ├─005 - Elasticsearch

手动的 指示 按此顺序运行pre-install.sh ， download.sh ， install.sh 。 编辑文件/opt/kafka_2.10-0.8.2.2/config/server.properties 。 在第20行中设置broker.id。 在第28行中添加您的hostname：port。 在第118行中添加Zookeeper主机的地址。 编辑文件/opt/kibana-4.1.2-linux-x64/config/kibana.yml 。 在第8行中添加Elasticsearch主机的地址。 执行命令 在节点（例如dbnode）上运行Elasticsearch。 /opt/elasticsearch-1.7.2/bin/elasticsearch 运行Kafka zookeeper，然后运行节点上的服务器（例如node0）。 /opt/kafka_2

前言 由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kfka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程. 前提 docker docker-compose apache kafka服务 架构 数据采集流程 数据的产生使用cadvisor采集容器的监控数据并将数据传输到Kafka. 数据的传输链路是这样: Cadvisor->Kafka->Fluentd->elasticsearch 每一个服务都可以横向扩展,添加服务到日志系统中. 配置文件 dock

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