问题描述某现网ElasticSearch故障，很长时间unassgined_shards的数量都不减少。原因分析与解决方案：先了解整体状态，使用Postman请求，如下几个请求命令：GET/_cat/indicesGET/_cat/shardsGET/_cluster/healthGET/_cat/nodes?vGET/_cat/health?vGET/_cluster/allocation/explainPOST/_cluster/reroute?retry_failed=true恢复了部分，但是还是有shards没恢复，取回/_cluster/allocation/expain的respo
【ChatGLM2-6B】小白入门及Docker下部署一、简介1、ChatGLM2是什么2、组成部分3、相关地址二、基于Docker安装部署1、前提2、CentOS7安装NVIDIA显卡驱动1）查看服务器版本及显卡信息2）相关依赖安装3）显卡驱动安装2、CentOS7安装NVIDIA-Docker1）相关环境准备2）开始安装3）验证&使用3、Docker部署ChatGLM21）下载对应代码包和模型包2）上传至服务器并进行解压3）下载镜像并启动容器4）等待启动并访问页面5）注意事项三、开发环境搭建1)代码远程编辑配置2)一些基本的说明2、接口调用方式好了，开始你的探索吧~一、简介1、ChatGL
前言最近在研究es的时候发现官方已经在7.15.0放弃对旧版本中的JavaRESTClient（HighLevelRestClient(HLRC)）的支持，从而替换为推荐使用的JavaAPIClient8.x查看SpringBoot2.6.4的依赖，其中es的版本仅为7.15.2org.springframework.bootspring-boot-starter-data-elasticsearch7.15.2因此这里我就按照官方文档使用了推荐的co.elastic.clientselasticsearch-java8.1.0鉴于es8.x的资料文档目前并不是很齐全，本文中如有错误，欢迎各位
Springboot常用于spring-cloud中，大家在使用spring-cloud多服务的时候常常会存在一个问题，就是某个服务报错了，去捞日志的时候要一个一个服务去监控或者捞日志排查错误信息，这样很耗时耗力，Elasticsearch查询数据非常方便，如果能够将日志保存到Elasticsearch中，出现问题时根据相关关键字和时间对查询日志会节省大量时间，通过Kibana或者head插件通过浏览器查询，不需要登录到服务端，操作简单方便，本文实现了springboot+log4j2+ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)将日志集成到Elasticsearch中
前言近期笔者在学习web渗透测试的相关内容，主要是为了公司之后的安全产品服务。渗透测试本身在学习过程中还是很有意思的，有一种学习到了之前想学但是没学的黑客技术的感觉，并且对笔者已掌握的许多知识做了有益的补充。要学习渗透测试，首先需要明白什么是渗透测试，以及如何进行渗透测试，这其中很多资料可以在网上找到。什么是渗透测试渗透测试是一项在计算机系统上进行的授权模拟攻击，旨在对其安全性进行评估。渗透测试人员使用与攻击者相同的工具、技术和流程，来查找和展示系统弱点对业务带来的影响。渗透测试通常会模拟各种可能威胁您业务的攻击。渗透测试可以检查系统是否足够稳定，能否抵抗来自经过认证和未经认证的攻击，以及一系
写在前面本文看下es的mapping的设置。es支持两种mapping，一种式dynamicmapping，另外一种是显式的mapping设置。分别来看下。在正式开始之前我们需要先看下es提供的字段数据类型:1：dynamicmapping我们在使用关系型数据库的时候必须先建表，并指定有哪些字段，什么数据类型，否则将不能保存数据，但是在es中这个建表，并指定有哪些字段，什么数据类型的过程es可以自动的帮助我们完成，就叫做dynamicmapping，具体是这样子的：当我们向一个不存在的index插入数据的时候，es会自动的根据我们所插入的数据信息，反推出字段信息，并通过dynamicmappi
1.背景介绍在大规模分布式系统中，数据的可靠性、安全性和性能是非常重要的。为了确保系统的正常运行和数据的完整性，我们需要对系统进行监控和审计。ElasticSearch是一个高性能、分布式、可扩展的搜索引擎，它在大量应用中被广泛使用。在这篇文章中，我们将讨论ElasticSearch的数据审计与监控，以及如何实现它们。1.背景介绍ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索引擎，它可以实现实时搜索和分析。它具有高性能、可扩展性和易用性，因此在许多应用中被广泛使用。然而，在大规模分布式系统中，数据的可靠性、安全性和性能是非常重要的。为了确保系统的正常运行和数据的完整性，我们需要对系统进
Iceberg从入门到精通系列之二十四：SparkStructuredStreaming一、StreamingReads二、StreamingWrites三、Partitionedtable四、流表的维护Iceberg使用ApacheSpark的DataSourceV2API来实现数据源和目录。SparkDSv2是一个不断发展的API，在Spark版本中提供不同级别的支持。一、StreamingReadsIceberg支持处理从历史时间戳开始的Spark结构化流作业中的增量数据：valdf=spark.readStream.format("iceberg").option("stream-fr
导言随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。Logstash作为Elasticsearch生态系统中重要的数据处理管道，为提供了强大的数据收集、转换和输出功能。其中，Logstash的日期过滤器（DateFilter）能够帮助识别并删除旧数据。在本文中，将详细探讨如何使用Logstash的日期过滤器来删除Elasticsearch中的旧数据。01Logst
文章目录系统环境1.Windows安装Elasticsearch2.本地访问Elasticsearch3.Windows安装Cpolar4.创建Elasticsearch公网访问地址5.远程访问Elasticsearch6.设置固定二级子域名Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索和分析引擎，它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎，具有HTTPWeb接口和无模式JSON文档,同时也是是一个非常强大的工具，可以用于各种用途，例如日志分析、搜索引擎、安全分析等等。远程连接的好处在于可以让用户从远程位置访问Elasticsearch集群，这样可以方便地进行数据查询和管理。具体
