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EFK教程 - 基于多节点ES的EFK安装部署配置

通过部署elasticsearch(三节点)+filebeat+kibana快速入门EFK,并搭建起可用的demo环境测试效果 作者:“发颠的小狼”,欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途▪ 实验架构▪ EFK软件安装▪ elasticsearch配置▪ filebeat配置▪ kibana配置▪ 启动服务▪ kibana界面配置▪ 测试▪ 后续文章 用途 ▷ 通过filebeat实时收集nginx访问日志、传输至elasticsearch集群▷ filebeat将收集的日志传输至elasticsearch集群▷ 通过kibana展示日志 实验架构 ▷ 服务器配置 ▷ 架构图 EFK软件安装 版本说明 ▷ elasticsearch 7.3.2▷ filebeat 7.3.2▷ kibana 7.3.2 注意事项 ▷ 三个组件版本必须一致▷ elasticsearch必须3台以上且总数量为单数 安装路径 ▷ /opt/elasticsearch▷ /opt/filebeat▷ /opt/kibana elasticsearch安装:3台es均执行相同的安装步骤 mkdir -p /opt/so...

如何在Spark中实现Count Distinct重聚合

背景 Count Distinct是SQL查询中经常使用的聚合统计方式,用于计算非重复结果的数目。由于需要去除重复结果,Count Distinct的计算通常非常耗时。 以如下查询为例,Count Distinct的实现方式主要有两种: SELECT region, COUNT(DISTINCT userId) FROM orders GROUP BY region 对订单表的数据按照region进行shuffle分区,在每个分区中使用一个类似HashTable的数据结构,存储所有的非重复userId的值,最后统计所有key的数量。 对表t的数据按照(region, userId)进行shuffle分区,第一步的结果即为非重复的(region, userId)对,对于第一步的结果再按照region分区,统计每个分区中的Row数量。 第一种方式

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