大数据一锅端

Logstash Input 插件对比，拆解 JDBC Input 与 Syslog 采集链路的技术差异、适用场景与关键配置。JDBC 通过 JDBC 驱动连接 MySQL 等关系型数据库

先用 stdin{} + stdout{codec=>rubydebug} 验证 pipeline 运行链路，再切到 file{} 监听真实日志文件，解释 sincedb 如何记录读取偏移

索引时生成的磁盘列式数据结构，面向排序、聚合与脚本取值优化；多数支持类型默认开启，text 字段默认不提供 doc values，需通过 keyword 子字段或启用 fielddata 才能聚合

Elasticsearch 并发冲突（库存扣减的读-改-写）拆解“写覆盖”成因，并用 ES 的乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control, OCC）给出可复现的工程解法

Elasticsearch 倒排索引 的核心数据结构展开：Terms Dictionary（词典）、Posting List（倒排表）、以及 Lucene 的 FST（有限状态转换器） 与 Skip

解释 refresh 导致小段增多、段合并如何在后台把小段并入大段并清理已删除文档，为什么段过多会带来句柄/内存/CPU与查询开销。工程侧给出 merge 相关配置点：merge scheduler

Lucene Segment、Memory Buffer、File System Cache、Refresh、Flush 以及 Translog（事务日志）几个核心组件展开，解释为什么 Elastic

Elasticsearch 中倒排索引（Inverted Index）的原理与实现，从正向索引 vs 倒排索引的差异入手，结合分词流程、Term Dictionary、Posting List 等核心

elasticsearch-rest-high-level-client 实现索引和文档的增删改查，包括：通过 JSON 与 XContentBuilder 两种方式创建索引、配置分片与副本、删除索引

覆盖指标聚合 Metrics Aggregations 与桶聚合 Bucket Aggregations 的完整实践，适用于 2025 年常见的 Elasticsearch 7.x / 8.x 版本。

过滤查询与普通 query 查询的区别：Filter DSL 不参与相关度评分，只负责高效筛选，是日志分析、数据分类等场景的首选。文章通过 bool + filter + range 的组合示例

term-level queries 在实战中的完整用法，包括 term、terms、range、exists、prefix、regexp、fuzzy、ids 以及 bool 复合查询。

DSL 的核心用法，重点拆解 match、match_phrase、query_string、multi_match 等全文检索语句在真实业务中的差异和坑位。通过完整的索引 mapping 配置

基于 7.x/8.x 版本环境，覆盖索引与字段映射创建、一次性建立索引+映射、映射属性（type、index、store、analyzer）、以及文档新增（手动指定 id、自动生成 id）、查询（单条

Elasticsearch 的索引创建、存在性判断（单/多/全量）、打开/关闭/删除与健康度排查，以及 IK 分词器 的安装、ik_max_word / ik_smart 分析与 远程扩展词典/停用词

Elasticsearch-Head 插件 与 Kibana 7.3.0 的安装与连通性要点，覆盖 Chrome 扩展快速接入、ES 集群健康与分片可视化、REST API 调试、Kibana

Elasticsearch 7.3.0 的可落地流程：创建 /opt/servers/es/{data,logs} 目录并授权 es_server，设置 vm.max_map_count=65536

Elasticsearch（ES 7.x/8.x）最小示例：创建索引、插入文档、按 ID 查询、更新与 _search 搜索流程，配合返回样例与截图，帮助读者在 3–10 分钟内完成「索引/文档

Elasticsearch 8.x、Logstash 8.x、Kibana 8.x 的核心能力与常见实践，覆盖集中式日志系统的采集、传输、索引、分片/副本、查询 DSL、聚合与 ILM 生命周期管理等

Kafka→Kylin 的实时 OLAP 链路，面向 2025 年常见业务（电商交易、用户行为、IoT 监控）提供分钟级聚合查询。核心做法：使用 TimedJsonStreamParser 解析三段式