当前位置: 首页 > article >正文

推荐给 Easysearch 新用户的几个 Elasticsearch 可视化工具

Easysearch 作为国产化的 Elasticsearch(ES)替代方案,兼容 Elasticsearch 生态系统中的多种工具。本文将介绍几款适合 Easysearch 用户的可视化工具,帮助您更高效地管理和查询数据。

1. Elasticsearch Head 插件

在ES培训经常提到的Elasticsearch Head 是一款基于浏览器的插件,适合不想部署 Kibana 等复杂工具的用户。它提供了简洁的界面,方便用户查看集群状态、索引分布、分片信息等。

主要功能:
  • 索引分布查看
    image-20250220212800529

  • 索引详细信息
    image-20250220214716206

  • 分片信息查看
    image-20250220214729464

  • DSL 查询

2. Elasticvue 插件

Elasticvue 是一款高评分、高颜值的 Chrome 插件,功能全面,适合需要更丰富功能的用户。

主要功能:
  • 节点信息查看

  • 索引查看
    image-20250220214619935

  • DSL 查询
    image-20250220214557277

  • 快照存储库管理
    image-20250220214520263

3. Cerebro

Cerebro 是一款需要自行部署的工具,建议使用 Docker 进行安装。为了避免端口冲突和 TLS 认证错误,可以通过 Gateway 进行转发。

部署步骤:
docker run -p 9100:9000 lmenezes/cerebro
主要功能:
  • 集群管理
    image-20250220214359979

  • 网络请求处理
    Cerebro 有自己的后端服务,请求并非直接从浏览器发出。因此,启动 Docker 容器时,避免连接 localhost,以免进入容器内部。
    image-20250220213719116

查看索引信息:

在这里插入图片描述

可视化功能一览:

image-20250220215239365

4. 认证与安全

对于需要密码认证的连接,可以使用以下两种方式:

  1. 直接连接
    https://admin:xxxxx@localhost:9200/

  2. Base64 编码凭证
    可以使用 Postman 或其他工具生成 Base64 编码的凭证,并在请求头中传递。

import requests

url = "https://localhost:9200"
payload = ""
headers = {
  'Authorization': 'Basic YWRtaW46NzllYTM4MzMwMmM2OGZiYWM0MDc='
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

总结

以上工具各有特色,用户可以根据自己的需求选择合适的工具。无论是简单的浏览器插件,还是功能更强大的 Cerebro,都能帮助您更好地管理和查询 Easysearch 集群。


http://www.kler.cn/a/559314.html

相关文章:

  • 【多模态大模型】端侧语音大模型minicpm-o:手机上的 GPT-4o 级多模态大模型
  • 淘系图搜API接入与使用全解析
  • vscode代码补全 main
  • ARM-Linux 基础项目篇——简单的视频监控
  • 路由基本配置
  • 深度学习学习笔记(34周)
  • IDEA中查询Maven项目的依赖树
  • 计算机网络:应用层 —— 域名系统 DNS
  • 【Java并发】CAS原理
  • Spring Boot日志配置与环境切换实战
  • Chrome 浏览器(版本号49之后)‌解决跨域问题
  • 分布式ID介绍实现方案总结
  • C++ 互斥锁的使用
  • Mybatis相关知识(学习自用)
  • Linux《权限》
  • 流浪 ArchLinux 后续: 修复 fstrim USB SSD
  • P9631 [ICPC 2020 Nanjing R] Just Another Game of Stones Solution
  • 使用BaseTypeHandler双向转换器进行加密解密
  • mybatis从接口直接跳到xml的插件
  • 计算机专业知识【数据库完整性约束:数据质量的坚固防线】