elasticsearch-head-master

安装

npm install
npm run start

开启跨域支持，并且让所有人可以访问

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

通过ES head访问

访问http://localhost:9200/

{
  "name" : "DESKTOP-VEJU22Q",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "-YdADrcDTWyFTiy8kDA5Hg",
  "version" : {
 "number" : "7.6.1",
 "build_flavor" : "default",
 "build_type" : "zip",
 "build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
 "build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
 "build_snapshot" : false,
 "lucene_version" : "8.4.0",
 "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
 "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

访问http://localhost:9100/

说明

es-head插件功能包括概览、索引、数据浏览、基本查询、复合查询。head作为数据展示工具还可以，但后面所有的查询都是基于kibana来做。

ELK

ELK是ElasticSearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母的大写简写。ELK主要做日志分析，其次还支持其他任何数据分析和收集的场景。如下图所示：数据收集和分析场景.png

Kibana

Kibana是一个开源的分析与可视化平台，设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜索、查看存放在Elasticsearch中的数据。Kibana与Elasticsearch的交互方式是各种不同的图表、表格、地图等，直观的展示数据，从而达到高级的数据分析与可视化的目的。 Elasticsearch、Logstash和Kibana这三个技术就是我们常说的ELK技术栈，可以说这三个技术的组合是大数据领域中一个很巧妙的设计。一种很典型的MVC思想，模型持久层，视图层和控制层。Logstash担任控制层的角色，负责搜集和过滤数据。Elasticsearch担任数据持久层的角色，负责储存数据。而我们这章的主题Kibana担任视图层角色，拥有各种维度的查询和分析，并使用图形化的界面展示存放在Elasticsearch中的数据。 Kibana版本要和Es版本一致！