1.Canal-adapter1.1.4集成Elasticsearch7.8.0排坑指南及在本地环境运行canal-adapter项目
2.docker-compose快速部署elasticsearch-8.x集群+kibana
3.CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统
4.使用 Elasticsearch 和 LlamaIndex 进行高级文本检索：句子窗口检索

Canal-adapter1.1.4集成Elasticsearch7.8.0排坑指南及在本地环境运行canal-adapter项目

       在集成canal的源码过程中，我遇到了众多问题，讲解尽管网上有诸多解答，源码但质量不尽如人意。讲解于是源码，我下载源码进行本地编译，讲解新版矿机源码逐一排查，源码总结出以下要点：

       以下是讲解常见问题：

       1、如何使canal-adapter1.1.4支持ES7系列？

       2、源码常见错误信息

       3、讲解canal-adapter1.1.4支持的源码具体版本号范围

       问题一：让canal-adapter支持ES7系列

       首先，下载canal对应版本的讲解源码到本地，使用编码工具打开。源码由于canal1.1.4最高支持的讲解版本是6.4.3，在canal-adapter的源码elasticsearch模块中，引用的ES版本号为6.4.3，因此需要将ES的依赖版本号升起来。

       修改完毕后，重新编译项目，会发现有几处代码编译报错。因为不同版本的ES的代码语法有所不同，只需要稍作改动即可。

       代码编译通过后，修改canal-adapter下的gdal源码编译launcher模块中的application.yml文件，修改后的示例如下：

       修改完配置文件后，接下来配置数据库与ES索引的对应关系。位于elasticsearch模块下的资源文件目录下的es文件夹下，默认有3个文件。为了方便演示，先删除了两个文件。

       然后在ES中创建相应的mapping结构，用于将数据库数据同步到ES中。

       完成上述步骤后，即可启动canal-adapter本地项目。

       问题二：关于常见的报错信息

       canal-adapter在使用过程中，通常会遇到很多报错。以下逐一为大家解答：

       采坑点之一：在本地运行前一定先在maven的root模块下安装，安装完毕后再运行CanalAdapterApplication启动类。

       如果没有先安装直接运行，会出现报错，提示找不到OuterAdapter类的实现类。

       通过报错信息可以发现，当前提示是ESAdapter这个类找不到。根据抛出异常代码所在行通过源码打断点进一步排查，发现找不到target目录下的plugin目录下面的jar包。

       有两种方式可以解决这个问题，第一种是golang http源码在canal-adapter项目的launcher模块下的main方法下面新建文件夹canal-adapter/plugin，将编译后的es的jar包放进去，然后修改源码中关于本地文件加载的路径。

       另外一种方法就是，运行前还是先使用maven的install安装一下。

       采坑点之二：报错信息Config dir not found

       在本地调试过程中，发现有报错Config dir not found。通过报错行打断点进一步排查，发现是项目启动完毕后在执行数据初始化阶段没有找到配置文件所导致的异常。

       这个问题也比较好解决，我们可以在canal-adapter的launcher模块的配置文件中新建一个叫es的文件夹，把elasticsearch模块下的es文件夹拷贝过来，即可解决这个问题。

       采坑点之三：报错Elasticsearch exception [type=index_not_found_exception, reason=no such index [XXXX]]

       这个问题，大家可以检查一下ES里面对应的索引名称是否存在，索引的mapping结构是否已经创建；当然，可能还有其他情况下导致出现这个问题，暂时没有遇到。

       采坑点之四：报错Not found the mapping info of index: XXX

       这个问题从报错信息来看，总感觉像是ES中索引的Mapping结构没有创建好。我用多种方式进行mapping结构的创建，可一直报错。

       根据报错堆栈信息，通过打断点的requirejs 源码大小方式进一步排查，我们会看到在ESConnection类的行有这样一些被注释了的代码。

       这也正是canal-adapter1.1.4为什么不支持ES7以上的版本了。我们只需要将这些被注释的代码打开即可解决这个问题。

       通过上述代码的改造，我们可以对改完后的内容进行测试，全量同步数据和增量同步数据。

       canal-adapter为我们提供了全量同步数据的接口，我们在canal-adapter的launcher模块的com.alibaba.otter.canal.adapter.launcher.rest目录下可以看到有一个类叫做CommonRest，其里面提供全量同步数据的方法和条件同步数据的方法。

       直接使用postman发送如下请求即可完成数据的全量同步，效果如下，同时，如果数据库当前表的数据发生变更，canal-adapter也能及时监听到并同步到ES中。

       关于canal-adapter配置文件的，大家可以参考一下官网文档：github.com/alibaba/cana...

       另外还有一个网上经常提到的name: es6和es7，通过观察源码，在adapter1.1.4版本中，直接使用es即可。

       如上，canal-adapter1.1.4在本地运行起来了，并且全量同步数据和增量同步数据都已触发并生效。

       通过kibana也可以查询到对应的libpcap源码安装数据了。

       最后，这个项目在本地编译后在target目录下会生成一个canal-adapter的文件夹，这个文件夹可以拷贝出来直接运行。

       在windos和linux都可以运行。我这边编译后，在本地直接运行bat文件，程序正常并且可以正常全量同步数据和增量同步数据。

       不过遇到很奇怪的一个问题，将编译后的文件放在linux系统运行，则会不同的刷错误日志如下。

       暂时还未解决当前问题。不过我这边在目前的实际应用场景中，使用不到adapter，因为它的使用场景比较有效，对数据有较高的要求。

       这个问题在github上提了issues。

       地址：canal-adapter在本地环境可正常运行，编译后在服务器上运行出错；· Issue # · alibaba/canal

docker-compose快速部署elasticsearch-8.x集群+kibana

       在GitHub上，你可以找到我的资源库，那里详细整理了我欣宸的所有原创作品，包括配套的源码：github.com/zq/blog...

       本文将引导你通过docker-compose快速部署Elasticsearch 8.x版本的集群，并配合Kibana使用。特别提示，如果你使用的是Linux系统，请注意配置文件的编写。接下来，我们将一步步启动应用并进行验证，包括设置不带密码的集群和确保其正常运行。

       在学习的道路上，你并不孤单，欣宸原创的内容将全程陪伴你。让我们一起探索和实践，让技术助力你的成长。

CentOS7搭建企业级ELK日志分析系统

       部署Elasticsearch

       在部署Elasticsearch之前，请确保已部署好JDK环境。

       部署方式包括：使用yum、rpm、离线安装。离线安装部署过程如下：

       下载离线安装包

       解压并创建data和logs目录

       修改配置文件

       使用vim命令编辑elasticsearch.yml文件。

       JVM配置

       根据需求修改JVM属性，在elasticsearch-env文件中编辑。

       ES_JAVA_HOME配置

       确保ES可以正确识别Java环境。

       创建elk用户

       避免使用root用户启动ES，新建一个elk用户。

       启动elasticsearch

       执行启动命令，注意处理可能出现的报错并查看机器限制，修改限制后再次启动。

       浏览器验证

       切换elk用户启动ES后，在浏览器中输入[nodeip]:验证，显示集群健康检查结果表示成功。

       部署head插件

       通过GitHub下载Elasticsearch-head，给es用户elk目录权限，完成配置、安装和启动。

       索引管理

       通过Head插件可以查看和操作索引信息，包括关闭/开启索引，创建新索引等操作。

       数据管理

       使用RESTful接口管理索引

       PUT或POST方法创建索引，GET方法查询文档，PUT方法更新文档，DELETE方法删除文档。

       示例操作

       创建歌曲索引，查询、更新和删除歌曲信息。

       数据浏览

       使用Head插件查看索引、类型、字段和数据信息。

       部署logstash

       部署在被收集日志的服务器上，使用yum、rpm或离线包安装。

       部署kibana

       使用yum、rpm或离线安装kibana，配置环境变量，通过浏览器访问验证。

       实战演示elk-logstash收集nginx日志

       部署软件，配置启动文件和pipelines，访问生成日志，查看日志内容。

       实战演示filebeat采集多个日志

       使用filebeat采集并发送日志至ES或logstash，配置并启动服务，验证传输。

       部署metricbeats

       通过yum、rpm或源码包安装metricbeats，监控服务器性能数据。

       启用xpack安全验证、部署cerebro可视化界面

       生成证书、配置节点、启动集群，设置用户密码，通过cerebro界面进行可视化管理。

使用 Elasticsearch 和 LlamaIndex 进行高级文本检索：句子窗口检索

       在年，RAG技术及其应用如火如荼，特别是在构建Q/A聊天机器人和上下文驱动的代理方面，LlamaIndex和开源框架Langchain的兴起极大地推动了开发者构建复杂应用的能力。本文将深入探讨一种名为句子窗口检索（SWR）的高级RAG技术，它通过在定制知识库中选择性地提供上下文，提升了文本检索的质量和效率。

       LlamaIndex作为一个强大的数据框架，专为LLM应用程序设计，支持私有或特定领域的数据处理。它开源且可广泛应用于各种场景，想要了解更多，可以访问GitHub项目。

       句子窗口检索的核心是围绕查询选择性地获取上下文，然后在生成文本时整合更丰富的上下文。它通过限定在特定句子（“窗口上下文”）范围内，增强了信息提取的精确性和相关性。然而，选择合适的上下文窗口大小至关重要，以避免关键信息遗漏。

       本文将指导如何利用Elasticsearch作为向量数据库，结合LlamaIndex设置SWR管道。首先，通过Docker启动单节点Elasticsearch实例。接下来，我们使用Jupyter Notebook设计应用，安装Python依赖，包括在pdf文件中使用LlamaIndex进行数据加载和处理。构建句子窗口索引和查询引擎是关键步骤，包括Node Parser、Service Context、Storage Context的创建，以及后处理器的定义，如SentenceTransformerRerank。

       通过Kibana可视化结果，你可以尝试使用这个框架，甚至可以下载源代码进行自定义和比较性能。源码链接和更多相关信息可以在相关文档中找到。本文旨在提供详细的实践指导，欢迎探索并应用到你的项目中。