• flask查询es并保存到csv

    使用python查询es,通过flask展示数据并将结果以附件的形式保存
    程序结构如下
    .
    ├── app
    │   ├── forms                表单类目录
    │   │   ├── article.py
    │   │   ├── base.py
    │   │   ├── __init__.py
    │   ├── __init__.py          项目核心文件,完成flask初始化,配置加载,蓝图注册等任务
    │   ├── libs                      程序调用的底层类和函数
    │   │   ├── error_code.py
    │   │   ├── errors.py
    │   │   ├── es.py
    │   │   ├── save_csv.py
    │   │   └── test.csv
    │   ├── secure.py      机密配置文件,数据库连接等,不上传到仓库
    │   ├── setting.py      通用配置文件,图片路径等,上传到仓库
    │   ├── static           静态文件目录
    │   │   ├── csv
    │   │   └── pic
    │   ├── templates     模板目录
    │   │   ├── all_result.html
    │   │   ├── article.html
    │   │   └── base.html
    │   ├── view_models    处理底层类和函数的类型,用来封装数据
    │   │   ├── article.py
    │   │   ├── __init__.py
    │   └── web             视图函数目录
    │   ├── blueprint.py    蓝图定义文件
    │   ├── index.py        蓝图文件
    │   ├── __init__.py     导入蓝图
    │   └── user.py         蓝图文件
    ├── exclude.list
    ├── manager.py      生产环境运行文件
    ├── Pipfile
    ├── readme.txt
    ├── requrement.txt
    └── run.py        开发环境运行文件
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  • nginx日志导入elasticsearch

    将nginx日志通过filebeat收集后传入logstash,经过logstash处理后写入elasticsearch。filebeat只负责收集工作,logstash完成日志的格式化,数据的替换,拆分 ,以及将日志写入elasticsearch后的索引的创建。
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  • 使用MultiGet实现批量获取文档

    使用es提供额Multi Get API 可以通过索引名、类型名、文档id一次得到一个文档集合、文档可以来自同一个索引空,也可以来自不同索引库
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  • 使用Kibana实现基本的增删改查操作

    es中的索引对应mysql的数据库、类型对应mysql的表、文档对应mysql的记录、映射对应mysql的索引
    索引:index
    类型:type
    映射:mappings
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  • ElasticSearch配置中文分词器

    中文分词器下载地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
    elasticsearch-analysis-ik-master.zip
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  • 安装Kibana

    Kibana和head类似也是操作elasticsearch的客户端工具,它的功能更强大
    可以对elasticsearch进行分析,可以将分析的结果以图表的方式显示
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  • 安装ElasticSearch-Head插件

    Head是elasticsearch的集群管理工具,可以用于数据的查询和浏览
    运行elasticsearch-head会用到grunt,而grunt需要npm包管理器,所以nodejs必须要安装
    elasticsearch5.0后elasticesrch-head不做为插件放在其plugin目录下
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  • CentOS7下安装ElasticSearch6.2.4

    在centos7下安装es二进制包
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