elk怎么恢复被删数据

恢复被删数据方法：

输入指令，curl-XPOST >

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。

Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby和许多其他语言中都是可用的。

根据DB-Engines的排名显示，Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基于Lucene。

软件简介：

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。

Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

在平常处理JAVA系统日志，或者其他日志的时候，我们一般是按照log4j 或者logback 进行日志的记录。  在收集到elasticsearch之后，方便查询或统计。

定义日志格式，首先在收集的时候就要处理好。如，利用logstash的 grok插件进行切割。将日志记录按需求分成数据库字段一样的。然后存储到elasticsearch中，这样在kibana中就可以方便的按照字段统计、查询等了。

具体的 *** 作方式，你可以看下这个链接，看是不是你要的

网页链接

Linux云计算提供了哪些服务

场景1：游戏，lol、csgo、和平精英等基于云计算平台并且动态扩容保持稳定的。

场景2：区块链

区块链技术在国内处于发展阶段，目前最主要就是区块链网站架构的安全，也是云计算的核心。

场景3：智能家居

华为、小米各大厂商的智能家居背后拥有海量数据，需要用处理分析的结果来用保障用户最好的体验并满足用户需求，业务数据处理支撑的背后就有分布式的存储和大数据的分析。

场景4：网络直播

B站直播、抖音直播、淘宝直播各种直播与直播带货背后都是千台到万台服务器支撑，批量维护升级，流量控制，自动化管理。

场景5：网络安全

之前我们的安全都是通过硬件防火墙，开源防火墙实现，在日益强大的互联网背景下，大流量和高并发场景是安全的新难题，我们需要云计算分流与行为检测，最终保证安全。

场景6：5G通讯

之前4G时代互联网网站和传统PC网站是类似的，到了5G时代，网站要应对大流量访问、各种缓存、消息队列，CDN架构等问题，必须用云计算来解决此类问题。

场景7：云手机，云电脑

从2020年火爆的云手机，云电脑从根本上解决每个人手机,电脑性能不统一的问题。你只需要一台可以上网的"显示器"，去连接使用云手机/云电脑，云手机/云电脑背后核 心技术就是云计算。

场景8：物联网架构

IoT (Internet of Things) 物联网，让万物通过网络连接，智能家居，无人驾驶，这些物联网的架构，其背后的平台都是云计算平台和云服务器。

推荐理由1：国家大力支持

自 2017 年工信部《云计算发展三年行动计划（2017-2019 年）》发布后，地方政府不断出台政策积极推动企业上云，企业对于云计算的需求规模将快速扩大，有利于云计算的快速发展。

国家层面：2020 年全国新增上云企业 100 万家

地方层面：2020 年 19 个省市新增上云企业 1303 万家

推荐理由2：岗位重要、不可或缺

2010年1月12日上午7点百度的服务器被攻击，五个小时损失超过1个亿，在这次长达5小时的被黑事件中，对数十万的百度企业客户造成心理上的负面影响，甚至在被黑客连续的攻击下无法持续经营，破产关门。

2017年12月7日11时左右,美团服务器出现大面积崩溃,包括外卖、团购在内的业务均受到影响，仅仅十分钟左右损失1200万。

推荐理由顺3：顺应时代发展背景

计算机发展到现在先后经历了硬件时代----网络时代----应用软件时代----移动互联网时代----互联网+时代----大数据时代，目前已经进入云计算、人工智能、5G、物联网、信息安全时代。

linux属于大数据，5G、人工智能、物联网的基础架构，也是信息安全系统的重要保障，互联网浪潮一波又一波走向成熟，但始终没有撼动Linux的核心位置。

推荐理由4：竞争小、工资高

截止2020年底，全国共有普通高等院校2688所，高等教育在学4002万。其中在学博士4242万，在学硕士24395万，普通本专科在校生303153万，五年制专科46万，专升本3175万，成人专本科，自考，网络教育，开放教育共计606万左右。

几乎每所大学都有开设计算机相关专业，计算机专业必学开发语言，语言以C,C++,JAVA，网络技术为主，Python主要以选修课的方式存在，Linux科目在大学计算机系无论计算机科学与技术，软件工程，计算机网络，信息管理与信息系统均没设置Linux的专业， 大部分人都集中在高手如云的开发领域工作，竞争激烈。

Linux由于稀缺性，人才少，岗位重要，企业在招聘难，为了招到专业性人才，不得不降低学历要求，提高待遇。这也是IT行业为数不少的不看重学历看中技能的岗位，当然，大公司或者从事技术管理类型的岗位，学历也要求越来越高了。

推荐理由5：上手容易，能快速掌握

作为IT工作的从事者，我们的终极目标是CTO或者架构师的岗位，作为一个合格的架构师，开发和Linux运维都是必不可缺少的技能，先学习开发后学习运维，对于高学历和计算机专业人士，适合爬这样的陡坡，对于低学历和转行的朋友，先运维后开发，适合爬这样的缓坡，平稳过渡。

众所周知，开发需要良好的英语和逻辑能力，加减乘除与或非，矩阵，排列，组合，线性代数，统计学都少不了。但是Linux常见的命令200个左右，更多的是以技术解决方案为导向去实 *** ，容易记忆掌握。

IT行业我们可以理解为一个大的超市，我们的目标都是想要进入这个超市，做开发就是走前门，人员多，不容易进入。

做Linux就是从后门进，人少，更容易进入。等进入IT行业之后我们可以凭借自己的优势，盘点自己的资源，选好方向进一步提高自己，相信每个人都会得到自己想要的结果。

推荐理由6：职业路径广

职业路径1：Linux运维-Linux高级运维工程师-DBA-DBA专家-DBA大师

职业路径2：Linux运维-Linux高级运维工程师-Linux云计算高级运维工程师-网站架构师-CTO

职业路径3：Linux运维-Linux高级运维工程师-自动化运维工程师-自动化开发工程师（需要会Python）

职业路径4：Linux运维-安全运维工程师-安全运维管理岗-企业IT安全顾问

掌握以下技术就可以做

若要从事Linux相关的工作，需要掌握以下知识结构

Linux基础命令

Linux基础服务

Linux web服务

Linux web服务深入

大规模服务器自动化

消息队列

ELK日志中心

数据库DBA内容

分布式版本控制Git

公有云运维技术

私有云技术Openstack

Ceph分布式存储技术

Zabbix+Grafana监控项目

k8s及安全

python自动化开发

总结：只要是有服务器的公司都离不开Linux运维，小到几人的公司，大到百度，腾讯，阿里，滴滴，美团、中国银行、太平洋保险等大型公司，运维在IT部门的作用是无法替代的。他们保障着服务器，系统，数据库，云计算的平台安全、稳定、可靠的运行，是值得尊敬的幕后的英雄。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

4、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

ELK 由三部分组成elasticsearch、logstash、kibana，elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。

应用程序的日志大部分都是输出在服务器的日志文件中，这些日志大多数都是开发人员来看，然后开发却没有登陆服务器的权限，如果开发人员需要查看日志就需要到服务器来拿日志，然后交给开发；试想下，一个公司有10个开发，一个开发每天找运维拿一次日志，对运维人员来说就是一个不小的工作量，这样大大影响了运维的工作效率，部署ELKstack之后，开发任意就可以直接登陆到Kibana中进行日志的查看，就不需要通过运维查看日志，这样就减轻了运维的工作。

日志种类多，且分散在不同的位置难以查找：如LAMP/LNMP网站出现访问故障，这个时候可能就需要通过查询日志来进行分析故障原因，如果需要查看apache的错误日志，就需要登陆到Apache服务器查看，如果查看数据库错误日志就需要登陆到数据库查询，试想一下，如果是一个集群环境几十台主机呢？这时如果部署了ELKstack就可以登陆到Kibana页面进行查看日志，查看不同类型的日志只需要电动鼠标切换一下索引即可。

Logstash：日志收集工具，可以从本地磁盘，网络服务（自己监听端口，接受用户日志），消息队列中收集各种各样的日志，然后进行过滤分析，并将日志输出到Elasticsearch中。

Elasticsearch：日志分布式存储/搜索工具，原生支持集群功能，可以将指定时间的日志生成一个索引，加快日志查询和访问。

Kibana：可视化日志Web展示工具，对Elasticsearch中存储的日志进行展示，还可以生成炫丽的仪表盘。

elk用于解决hadoopHadoop实现了一个分布式文件系统，设计用来部署在低廉的硬件上；而且提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词，即使很多人实际上不需要Hadoop，他们也愿意穿上“紧身衣”。 一、如果我的数据量是几百兆，Excel可能没法加载它 对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据，其实还有其它极好的工具可以使用。

核心架构：

Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

华为企业云企业级大数据整体解决方案通过发掘数据深层次价值,共享行业经验,帮助各大小企业发掘数据价值！ELK是一个亮点。现阶段，全民都在大数据，而数据如何治理，如何发觉价值是最为重要的变现手段。而ELK这个组件相当于可以合成原有客户的数据存储模式，而在OLAP这一方面有很大优势。还有就是，建议如果有具体的业务场景，这样才能更好匹配到华为FI的亮点。

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