Cómo ver los datos de Logstash a elasticsearch en elasticsearch

Elasticsearch es un motor de análisis y búsqueda de código abierto altamente escalable y de alta disponibilidad basado en Apache

Lucene. A través de él, puede profundizar fácilmente en los datos y puede acercar y alejar el rango de búsqueda y análisis en cualquier momento, y todo esto se hace en tiempo real. Para brindar una excelente experiencia de usuario, hemos invertido mucha energía en Elasticsearch. Las diversas opciones de Elasticsearch ya tienen buenos valores predeterminados, lo que facilita a los usuarios comenzar. Pero también ofrecemos a los usuarios una gama completa de opciones para personalizar casi todos los aspectos del motor si es necesario.

Por ejemplo, cuando lo usa para buscar datos, puede usar

una consulta tradicional ('Buscar todos los elementos X que satisfacen la condición Y') para filtrar (en Elasticsearch Terminally llamado una "vista"), resalta fragmentos de búsqueda y proporciona contexto para cada resultado.

También puede utilizar la ubicación geográfica ("buscar todos los elementos dentro de Z"), o proporcionar a los usuarios sugerencias de palabras clave de búsqueda y proporcionar poderosas capacidades de agregación (es decir, "facetas" en Elasticsearch) "(faceta)), como gráficos de distribución de tiempo o estadísticas. gráficos.

Elasticsearch puede buscar y guardar datos. Proporciona un modelo semiestructurado,

independiente del esquema y basado en JSON. Puede pasar directamente el documento JSON original y Elasticsearch detectará automáticamente su tipo de datos y procesará el índice. También

puede personalizar el mapeo del esquema para lograr sus objetivos, como impulsar el mapeo de campos o documentos individuales, o personalizar el método de análisis de la búsqueda de texto completo, etc.

Puedes lanzar una pequeña instancia en tu portátil o docenas o cientos de instancias en la nube con cambios mínimos. Elasticsearch se escala automáticamente y puede crecer con su aplicación.

Elasticsearch

Se ejecuta en JVM, utiliza formato JSON y se accede a través de una interfaz RESTful

HTTP, por lo que cualquier cliente o idioma puede interactuar con él. . Ya existe una gran cantidad de soluciones de integración de marcos y clientes, incluido el soporte para múltiples lenguajes de programación. A través de estas API nativas y DSL especializados, se minimizan las inconsistencias y se maximiza el rendimiento.

Elasticsearch es muy adecuado para situaciones de big data. Su alta escalabilidad y arquitectura distribuida

permiten la búsqueda y el almacenamiento de grandes cantidades de información casi en tiempo real. A través del proyecto Elasticsearch-Hadoop, permitimos a los usuarios de Hadoop (que también incluye Hive, Pig y Cascading) mejorar sus flujos de trabajo con un motor de búsqueda completo. También les brindamos un lenguaje rico que les permite expresar mejor

sus intenciones, para que obtengan los resultados que desean con mayor precisión y mucho más rápido.