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如何通過elk檢索出錯誤日志并實時報警？
1、假設(shè)已經(jīng)安裝了MinGW，安裝目錄：C:/MinGW，將C:/MinGW/bin添加到系統(tǒng)環(huán)境變量中。如果閑下載安裝MinGW麻煩，可以直接下載一個Dev-CPP或許Code::Blocks開發(fā)環(huán)境，這兩個IDE中都是自帶MinGW的。
2、下載eclipse-cpp-helios-SR2-win32.zip
3、安裝opencv，假設(shè)安裝目錄為：C:/OpenCV
4、解壓eclipse-cpp-helios-SR2-win32.zip，啟動eclipse.exe
新建C++項目->可執(zhí)行程序->Hello World C++ Project
5、添加頭文件和庫文件
右鍵項目選擇“屬性”->C/C++ Build->Settings。
Tool Settings 標簽頁，GCC C++ Compiler->Includes中添加OpenCV的頭文件目錄，MinGW C++ Linker->Libraries中添加OpenCV的庫文件目錄以及相應(yīng)的庫文件名稱（注意：這里的庫文件不加后綴名）
efk和elk的區(qū)別？
ELK 是現(xiàn)階段眾多企業(yè)單位都在使用的一種日志分析系統(tǒng)，它能夠方便的為我們收集你想要的日志并且展示出來
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的簡稱，這三者都是開源軟件，通常配合使用。
Elasticsearch -->存儲數(shù)據(jù)
是一個實時的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，結(jié)構(gòu)化搜索以及分析。它是一個建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基礎(chǔ)上的搜索引擎，使用 Java 語言編寫，能對大容量的數(shù)據(jù)進行接近實時的存儲、搜索和分析操作。
Logstash --> 收集數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)收集引擎。它支持動態(tài)的從各種數(shù)據(jù)源搜集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行過濾、分析、豐富、統(tǒng)一格式等操作，然后存儲到用戶指定的位置。
Kibana --> 展示數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分析和可視化平臺。通常與 Elasticsearch 配合使用，對其中數(shù)據(jù)進行搜索、分析和以統(tǒng)計圖表的方式展示。
EFK是ELK日志分析系統(tǒng)的一個變種，加入了filebeat 可以更好的收集到資源日志 來為我們的日志分析做好準備工作
EFK和ELK都是用于日志管理和分析的開源工具棧。EFK由Elasticsearch、Fluentd和Kibana組成，而ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana組成。
主要區(qū)別在于Fluentd和Logstash。Fluentd是一個輕量級的日志收集器，具有高度可擴展性和靈活性，可以從多種來源收集日志。而Logstash是一個功能強大的數(shù)據(jù)處理管道，可以從多種來源收集、轉(zhuǎn)換和發(fā)送日志。
另一個區(qū)別是它們的生態(tài)系統(tǒng)。ELK是較早出現(xiàn)的工具棧，擁有更廣泛的社區(qū)支持和插件生態(tài)系統(tǒng)。而EFK是ELK的一個變種，專注于更輕量級和高性能的解決方案。
選擇EFK還是ELK取決于具體需求。如果需要更輕量級和高性能的解決方案，可以選擇EFK。如果需要更成熟和廣泛支持的解決方案，可以選擇ELK。EFK和ELK都是用于日志管理和分析的開源工具棧。EFK由Elasticsearch、Fluentd和Kibana組成，而ELK由Elasticsearch、Logstash和Kibana組成。
主要區(qū)別在于Fluentd和Logstash。Fluentd是一個輕量級的日志收集器，具有高度可擴展性和靈活性，可以從多個來源收集和傳輸日志。而Logstash是一個功能強大的數(shù)據(jù)處理管道，可以從多個來源收集、轉(zhuǎn)換和傳輸數(shù)據(jù)。
另外，ELK在過去較為流行，但隨著時間的推移，EFK逐漸嶄露頭角。EFK相對于ELK來說更加輕量級，性能更好，并且更容易部署和管理。此外，F(xiàn)luentd的配置也更加簡單直觀。
總的來說，EFK和ELK都是強大的日志管理和分析工具，選擇哪個取決于具體需求和個人偏好。
到此，以上就是小編對于windows測試環(huán)境搭建的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
當前題目：如何通過elk檢索出錯誤日志并實時報警？（elkwindows環(huán)境測試）
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