ELKF与ES有何关联及区别?

2026-05-17 03:451阅读0评论SEO教程
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本文共计1969个文字,预计阅读时间需要8分钟。

ELKF与ES有何关联及区别?

(1)Elastic Stack简介:Elastic Stack是一种免费开源的日志分析技术栈,官方网址:https://www.elastic.co/cn。主要包括三大基础组件:Elasticsearch、Logstash、Kibana。但Elastic Stack的应用远不止于此。

1):Elastic Stack简介↓↓↓

1.1:简介

ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称,官网www.elastic.co/cn。

包含三大基础组件,分别是 Elasticsearch、Logstash、Kibana。

但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据搜索、分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。

并非唯一性。下面是ELK架构:↓

ELKF与ES有何关联及区别?

随着elk的发展,又有新成员Beats、elastic cloud的加入,所以就形成了Elastic Stack。

所以说,ELK是旧的称呼,Elastic Stack是新的名字。

1.2:特色

处理方式灵活:elasticsearch是目前最流行的准实时全文检索引擎,具有高速检索大数据的能力。

配置简单:安装elk的每个组件,仅需配置每个组件的一个配置文件即可。修改处不多,因为大量参数已经默认配在系统中,修改想要修改的选项即可。

接口简单:采用json形式RESTFUL API接受数据并响应,无关语言。

性能高效:elasticsearch基于优秀的全文搜索技术Lucene,采用倒排索引,可以轻易地在百亿级别数据量下,搜索出想要的内容,并且是秒级响应。

灵活扩展:elasticsearch和logstash都可以根据集群规模线性拓展,elasticsearch内部自动实现集群协作。

数据展现华丽:kibana作为前端展现工具,图表华丽,配置简单。

2.3:组件介绍

Elasticsearch↓

  Elasticsearch 是使用java开发,基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。

  它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。

Logstash↓

  Logstash 基于java开发,是一个数据抽取转化工具。

  一般工作方式为c/s架构,client端安装在需要收集信息的主机上,server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch或其他组件上去。

Kibana

  Kibana 基于nodejs,也是一个开源和免费的可视化工具。

  Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以汇总、分析和搜索重要数据日志。

Beats

  Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器。

  它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。

Beats由如下组成:↓

Packetbeat:

  轻量型网络数据采集器,用于深挖网线上传输的数据,了解应用程序动态。Packetbeat 是一款轻量型网络数据包分析器,能够将数据发送至 Logstash 或 Elasticsearch。

  其支 持ICMP (v4 and v6)、DNS、HTTP、Mysql、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Memcache等协议。

Filebeat:

  轻量型日志采集器。当您要面对成百上千、甚至成千上万的服务器、虚拟机和容器生成的日志时,请告别 SSH 吧。

  Filebeat 将为您提供一种轻量型方法,用于转发和汇总日志与文件,让简单的事情不再繁杂。

Metricbeat :

  轻量型指标采集器。Metricbeat 能够以一种轻量型的方式,输送各种系统和服务统计数据,从 CPU 到内存,从 Redis 到 Nginx,不一而足。

  可定期获取外部系统的监控指标信息,其可以监控、收集 Apache www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

2.5:Elasticsearch的功能 ?

2.5.1:分布式的 搜索引擎 和 数据分析引擎

  搜索:互联网搜索、电商网站站内搜索、OA系统查询

  数据分析:电商网站查询近一周哪些品类的图书销售前十;新闻网站,最近3天阅读量最高的十个关键词,舆情分析。

2.5.2:全文检索,结构化检索,数据分析

  全文检索:搜索商品名称包含java的图书select * from books where book_name like "%java%"。

  结构化检索:搜索商品分类为spring的图书都有哪些,select * from books where category_id='spring'

  数据分析:分析每一个分类下有多少种图书,select category_id,count(*) from books group by category_id

2.5.3:对海量数据进行近实时的处理

  分布式:ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索,经行并行查询,提高搜索效率。相对的,Lucene是单机应用。

  近实时:数据库上亿条数据查询,搜索一次耗时几个小时,是批处理(batch-processing)。而es只需秒级即可查询海量数据,所以叫近实时。秒级。

2.6:Elasticsearch 的使用场景

国外:

  1、维基百科,类似百度百科,“网络七层协议”的维基百科,全文检索,高亮,搜索推荐

  2、Stack Overflow(国外的程序讨论论坛),相当于程序员的贴吧。遇到it问题去上面发帖,热心网友下面回帖解答。

  3、GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码。

  4、电商网站,检索商品

  5、日志数据分析,logstash采集日志,ES进行复杂的数据分析(ELK技术,elasticsearch+logstash+kibana)

  6、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅《java编程思想》的监控,如果价格低于27块钱,就通知我,我就去买。

  7、BI系统,商业智能(Business Intelligence)。大型连锁超市,分析全国网点传回的数据,分析各个商品在什么季节的销售量最好、利润最高。

    成本管理,店面租金、员工工资、负债等信息进行分析。从而部署下一个阶段的战略目标。

国内:

  1、百度搜索,第一次查询,使用 es。

  2、OA、ERP系统站内搜索。

2.7:Elasticsearch 的使用场景

可拓展性:

  大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,大公司可以使用。小公司数据量小,也可以部署在单机。大数据领域使用广泛。

技术整合:

  将全文检索、数据分析、分布式相关技术整合在一起:lucene(全文检索),商用的数据分析软件(BI软件),分布式数据库(mycat)

部署简单:

  开箱即用,很多默认配置不需关心,解压完成直接运行即可。拓展时,只需多部署几个实例即可,负载均衡、分片迁移集群内部自己实施。

接口简单:

  使用restful api经行交互,跨语言。

功能强大:

  Elasticsearch作为传统数据库的一个补充,提供了数据库所不不能提供的很多功能,如全文检索,同义词处理,相关度排名。


人生无常大肠包小肠

本文共计1969个文字,预计阅读时间需要8分钟。

ELKF与ES有何关联及区别?

(1)Elastic Stack简介:Elastic Stack是一种免费开源的日志分析技术栈,官方网址:https://www.elastic.co/cn。主要包括三大基础组件:Elasticsearch、Logstash、Kibana。但Elastic Stack的应用远不止于此。

1):Elastic Stack简介↓↓↓

1.1:简介

ELK是一个免费开源的日志分析架构技术栈总称,官网www.elastic.co/cn。

包含三大基础组件,分别是 Elasticsearch、Logstash、Kibana。

但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据搜索、分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。

并非唯一性。下面是ELK架构:↓

ELKF与ES有何关联及区别?

随着elk的发展,又有新成员Beats、elastic cloud的加入,所以就形成了Elastic Stack。

所以说,ELK是旧的称呼,Elastic Stack是新的名字。

1.2:特色

处理方式灵活:elasticsearch是目前最流行的准实时全文检索引擎,具有高速检索大数据的能力。

配置简单:安装elk的每个组件,仅需配置每个组件的一个配置文件即可。修改处不多,因为大量参数已经默认配在系统中,修改想要修改的选项即可。

接口简单:采用json形式RESTFUL API接受数据并响应,无关语言。

性能高效:elasticsearch基于优秀的全文搜索技术Lucene,采用倒排索引,可以轻易地在百亿级别数据量下,搜索出想要的内容,并且是秒级响应。

灵活扩展:elasticsearch和logstash都可以根据集群规模线性拓展,elasticsearch内部自动实现集群协作。

数据展现华丽:kibana作为前端展现工具,图表华丽,配置简单。

2.3:组件介绍

Elasticsearch↓

  Elasticsearch 是使用java开发,基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。

  它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。

Logstash↓

  Logstash 基于java开发,是一个数据抽取转化工具。

  一般工作方式为c/s架构,client端安装在需要收集信息的主机上,server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch或其他组件上去。

Kibana

  Kibana 基于nodejs,也是一个开源和免费的可视化工具。

  Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以汇总、分析和搜索重要数据日志。

Beats

  Beats 平台集合了多种单一用途数据采集器。

  它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash 或 Elasticsearch 发送数据。

Beats由如下组成:↓

Packetbeat:

  轻量型网络数据采集器,用于深挖网线上传输的数据,了解应用程序动态。Packetbeat 是一款轻量型网络数据包分析器,能够将数据发送至 Logstash 或 Elasticsearch。

  其支 持ICMP (v4 and v6)、DNS、HTTP、Mysql、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Memcache等协议。

Filebeat:

  轻量型日志采集器。当您要面对成百上千、甚至成千上万的服务器、虚拟机和容器生成的日志时,请告别 SSH 吧。

  Filebeat 将为您提供一种轻量型方法,用于转发和汇总日志与文件,让简单的事情不再繁杂。

Metricbeat :

  轻量型指标采集器。Metricbeat 能够以一种轻量型的方式,输送各种系统和服务统计数据,从 CPU 到内存,从 Redis 到 Nginx,不一而足。

  可定期获取外部系统的监控指标信息,其可以监控、收集 Apache www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

2.5:Elasticsearch的功能 ?

2.5.1:分布式的 搜索引擎 和 数据分析引擎

  搜索:互联网搜索、电商网站站内搜索、OA系统查询

  数据分析:电商网站查询近一周哪些品类的图书销售前十;新闻网站,最近3天阅读量最高的十个关键词,舆情分析。

2.5.2:全文检索,结构化检索,数据分析

  全文检索:搜索商品名称包含java的图书select * from books where book_name like "%java%"。

  结构化检索:搜索商品分类为spring的图书都有哪些,select * from books where category_id='spring'

  数据分析:分析每一个分类下有多少种图书,select category_id,count(*) from books group by category_id

2.5.3:对海量数据进行近实时的处理

  分布式:ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索,经行并行查询,提高搜索效率。相对的,Lucene是单机应用。

  近实时:数据库上亿条数据查询,搜索一次耗时几个小时,是批处理(batch-processing)。而es只需秒级即可查询海量数据,所以叫近实时。秒级。

2.6:Elasticsearch 的使用场景

国外:

  1、维基百科,类似百度百科,“网络七层协议”的维基百科,全文检索,高亮,搜索推荐

  2、Stack Overflow(国外的程序讨论论坛),相当于程序员的贴吧。遇到it问题去上面发帖,热心网友下面回帖解答。

  3、GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码。

  4、电商网站,检索商品

  5、日志数据分析,logstash采集日志,ES进行复杂的数据分析(ELK技术,elasticsearch+logstash+kibana)

  6、商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户,比如说订阅《java编程思想》的监控,如果价格低于27块钱,就通知我,我就去买。

  7、BI系统,商业智能(Business Intelligence)。大型连锁超市,分析全国网点传回的数据,分析各个商品在什么季节的销售量最好、利润最高。

    成本管理,店面租金、员工工资、负债等信息进行分析。从而部署下一个阶段的战略目标。

国内:

  1、百度搜索,第一次查询,使用 es。

  2、OA、ERP系统站内搜索。

2.7:Elasticsearch 的使用场景

可拓展性:

  大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,大公司可以使用。小公司数据量小,也可以部署在单机。大数据领域使用广泛。

技术整合:

  将全文检索、数据分析、分布式相关技术整合在一起:lucene(全文检索),商用的数据分析软件(BI软件),分布式数据库(mycat)

部署简单:

  开箱即用,很多默认配置不需关心,解压完成直接运行即可。拓展时,只需多部署几个实例即可,负载均衡、分片迁移集群内部自己实施。

接口简单:

  使用restful api经行交互,跨语言。

功能强大:

  Elasticsearch作为传统数据库的一个补充,提供了数据库所不不能提供的很多功能,如全文检索,同义词处理,相关度排名。


人生无常大肠包小肠