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Elastic Stack学习--logstash入门

    logstash是基于实时管道的数据收集引擎。它像一根处理数据的管道,收集分散的数据,进行汇总处理后输出给下游进行数据分析和展现。     logstash可以配合Beats组件或者其它第三方组件进行数据收集,数据经过处理后存放到elasticsearch中进行检索和分析。     除了对接beats以外,logstash有着丰富的组件,能够支持各种数据源接入。包括jdbc、kafka、http等。     logstash是基于pipeline方式进行数据处理的,pipeline可以理解为数据处理流程的抽象。在一条pipeline数据经过上游数据源汇总到消息队列中,然后由多个工作线程进行数据的转换处理,最后输出到下游组件。一个logstash中可以包含多个pipeline。 基本概念 pipeline:一条数据处理流程的逻辑抽象,类似于一条管道,数据从一端流入,经过处理后,从另一端流出;一个pipeline包括输入、过滤、输出3个部分,其中输入和输出部分是必选组件,过滤是可选组件; instance:一个logstash实例,可以包含多条数据处理流程,即多个pipeline;...

阿里云流计算中维表join VS 流join

最近业务上使用blink进行清洗数据,使用到了双流join和维表join,今天有同学问我流join和维表join有什么区别。在此我做个简单的说明,描述不对的地方,欢迎大家纠正,后面补充。 流式计算过程中常见的需求是为数据流去补充字段。我们需要补充字段通常会在另一个流中,或者在一个动态表中(一张不断变化的表,静态表可以理解为它的特例)。在另一个流中,这个比较适合于使用流join,例于补齐包裹表中的包裹明细信息。在一个静态表中,使用维表join要更好些,例如包裹明细关联商品明细表去得到商品体积和重量。 流join 流join比较简单,它是两个流之间的join,和传统批上join一样,都是两张表之间的join(table a join table b on a.x=b.x)。具体如何流join语法,这里不做细说,可以查看官方文档。这里主要从下面几个问题进行说明。 1、我们在对A 和 B 进行join时,经常会有这样的疑惑。如果A中的数据先到达,B中的数据后到达,会不会形成堵塞,不会的话又是怎样操作的?这个是不会的,在对A进行JOIN B时,如果B中的数据没有达到,会先把A中的数据保存到che...

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