常用的日志平台
在常用的日志平台有以下几个：
1. Elasticsearch：是一个开源的分布式搜索和分析引擎，可以用于存储和分析大规模的日志数据。
2. Logstash：是一个开源的数据收集引擎，可以从各种来源收集日志数据，并将其发送到Elasticsearch等目标存储。
3. Kibana：是一个开源的数据可视化平台，可以与Elasticsearch集成，用于实时分析和可视化日志数据。
4. Splunk：是一种商业化的日志管理和分析平台，提供了强大的搜索、分析和可视化功能。
5. Graylog：是一个开源的日志管理平台，提供了日志收集、存储、搜索和分析等功能。
这些平台都可以帮助组织和管理大量的日志数据，并提供搜索、分析和可视化等功能，以便进行故障排查、性能监控和安全分析等工作。选择适合自己需求的平台需要考虑数据量、功能需求、可扩展性和预算等因素。
elasticsearch多实例怎么配置
用电脑配置。
什么的功能是对日志进行收集，过滤并将其存储
用于对日志进行收集、过滤，对数据进行格式化处理，并将所搜集的日志传输到相关系统进行存储。Logstash是用Ruby语言开发的，由数据输入端、过滤器和输出端3部分组成。其中数据输入端可以从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka等；过滤器是数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式；数据输出端是将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
es和solr使用场景对比
1. es和solr都是搜索引擎，但在使用场景上有所不同。
2. es（Elasticsearch）适用于大规模数据的全文搜索和分析，具有高可扩展性和高性能。
它可以处理大量的实时数据，并支持复杂的查询和聚合操作。
因此，es常用于日志分析、实时监控、搜索引擎等场景。
solr则更适合于传统的文档检索场景，如电子商务网站的商品搜索、新闻网站的文章搜索等。
solr提供了丰富的文档处理功能和可定制的搜索结果排名算法，同时也支持分布式部署和高可用性。
3. 除了上述的主要应用场景外，es和solr还可以结合使用。
例如，可以使用es进行实时数据的索引和分析，然后将结果存储到solr中进行文档检索。
这样可以充分发挥两者的优势，满足不同的需求。
另外，es和solr都是开源软件，拥有活跃的社区支持和丰富的插件生态系统，可以根据具体需求进行扩展和定制。
从用户需求角度出发，es和solr有不同的使用场景。
1. ES（Elasticsearch）主要用于全文搜索和分析，特别擅长大规模数据的实时搜索和分析。
它支持实时索引和分布式搜索，适用于需要快速搜索和聚合大量文本数据的场景，例如日志分析、电商商品搜索等。
其强大的分布式能力和高性能使得它在大规模数据处理和搜索引擎领域得到广泛应用。
2. Solr是一个强大的开源搜索平台，是基于Apache Lucene构建的。
相比于ES，Solr在传统搜索领域更受欢迎，特别适合需要强大的高级搜索功能和复杂查询的场景。
Solr可以根据各种标准和自定义规则进行文本处理、排序、过滤和分组，适用于需要具备高度定制化的搜索需求，例如电商网站的筛选、过滤和排序功能。
总结起来，ES适用于大规模数据的实时搜索和分析，而Solr则更适合需要高级搜索功能和定制化的场景。
具体选择哪个，还需根据具体项目需求和实际情况来综合考虑。
到此，以上就是小编对于elastic查看日志的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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