# 检索分析服务 Elasticsearch版 #
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Elasticsearch-单机部署避坑指南
引言
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它提供了一个基于RESTful web接口的分布式多用户的全文搜索引擎。ElasticSearch可以用来存储需要检索和统计的数据，它支持聚合、百分比、分段统计等，也可以用来存储日志，例如ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)日志分析系统。
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如何在Kubernetes上部署高可用和可扩展的Elasticsearch？
先决条件
Elasticsearch的基本知识，其Node类型及角色
运行至少有3个节点的Kubernetes集群（至少4Cores 4GB）
Kibana的相关知识
部署架构图
Elasticsearch Data Node的Pod被部署为具有Headless Service的StatefulSets，以提供稳定的网络ID。
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mongo-connector导入数据到Elasticsearch
当前测试环境下Elasticsearch版本为2.3。不同版本的mongo-connector、elastic-doc-manager/elastic2-doc-manager所支持的Elasticsearch版本不同，安装时注意版本的选择。
安装mongo-connector
测试机上Python的默认版本为2.6，由于我采用anonacoda作为Python开发环境，Python默认版
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Elasticsearch 安装和后台运行（真实有效，Mac版本已经验证）
如何安装一个程序
在日常的工作和学习中，例如学习一个新技术，经常需要安装一些程序，那么这个时候，最推荐的就是区技术的官网，学习最新的安装方法，进行安装。
【阿里云MVP第五期】阿里云赵弘扬：基于Elasticsearch构建网站日志处理系统
本文节选自阿里云MVP第五期嘉宾阿里云产品专家赵弘扬分享话题《基于Elasticsearch构建网站日志处理系统》。介绍如何基于阿里云的Elasticsearch，离线数仓加工工具，数据同步工具等产品来快速构建日志处理系统。
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玩转大数据系列之四：搜索服务
搜索服务是阿里云产品非常重要的组成部分，也承载了阿里巴巴集团的全部主要的搜索任务。这里的搜索服务主要包含两个产品：阿里云Elasticsearch和开放搜索OpenSearch。本文将介绍如何玩转阿里云搜索的大数据服务。
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分布式实时日志分析解决方案ELK部署架构
本文主要介绍了ELK实时日志分析的三种部署架构，以及不同架构所能解决的问题，这三种架构中第二种部署方式是时下最流行也是最常用的部署方式，最后介绍了ELK作在日志分析中的一些问题与解决方案，说在最后，ELK不仅仅可以用来作为分布式日志数据集中式查询和管理，还可以用来作为项目应用以及服务器资源监控等场景。
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