ELK 日志分析系统和部署
目录
前言
一、日志分析
1.1 我们需要收集哪些日志
1.2 日志收集后，如何展示（可视化）
1.3 日志收集展示出来后，怎么使用
1.4 我们要怎么收集日志
二、ELK 日志分析系统简介
2.1 ElasticSearch 介绍
2.2 ElasticSearch核心概念
2.2.1 接近实时 （NRT）
2.2.2 集群 (cluster)
2.2.3 节点 ( node)
2.2.4 索引(index)
2.2.5 类型( type)
2.2.6 文档( document)
2.2.7 分片和副本(shards & replicas)
2.3 扩展
三、 Logstash 日志收集
3.1 Logstash 介绍
3.2 Logstash主要组件
3.3 logstash 配置文件
3.4 Filebeat
3.5 filebeat 结合 logstash 带来好处
3.6 Fluentd
3.7 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）
3.8 完整日志系统基本特征
四、Kibana
4.1 Kibana 介绍
4.2 Kibana主要功能
五、ELK 的工作原理
5.1 ELK架构选型
六、为什么要使用 ELK
七、ELK日志分析系统集群部署
7.1 ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
7.1.1 环境准备
7.1.2 部署 Elasticsearch 软件
7.2 安装 Elasticsearch-head 插件
7.3 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）
7.3.1 安装Logstash
7.3.2 测试 Logstash（Apache）与elasticsearch（node）功能是否正常，做对接
7.3.3 定义 logstash配置文件
7.4 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）
八、Filebeat+ELK 部署
九、总结
前言
在日常工作中会面临很多问题，一般通过工作经验和软件自带的日志或者系统日志来解决问题，如果1台或者几台服务器，我们可以通过 linux命令，tail、cat通过grep、awk等过滤去查询定位日志查问题，如果有几十台几百台的话这样的操作太繁琐效率低也不现实。所以建立出了一套集中式的方法
一、日志分析
1.1 我们需要收集哪些日志
1. 收集**系统日志**：为监控做准备，要收集tomcat系统日志，tomcat所在节点的日志
2. 收集**服务日志**：比如数据库mysql，收集慢查询日志、错误日志、普通日志，要收集tomcat服务日志。
3. 收集**业务日志**（业务日志必须收集）：业务口子日志在log4j，log4j是由java环境开发的，跑在tomcat上
1.2 日志收集后，如何展示（可视化）
- kibana
- grafana:可以以地图的方式展示，功能更全面一些，界面会好看一些
1.3 日志收集展示出来后，怎么使用
- 用于给大数据分析，作为立体化展示的一个数据源
- 给研发去使用（排障、解决bug等）
- 统计数据流量，作为分析报告的数据源
1.4 我们要怎么收集日志
- 我们需要有针对性的去收集日志
- 日志收集是根据我们设置的日志级别来看的，对于不是很重要的日志，日志级别调高一点。比如error的时候报给我，普通日志不用报。这样可以有效降低日志量。像这种业务日志，我们不适合调error级别，我们需要调成warning级别。
二、ELK 日志分析系统简介
ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kibana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
- Logstash（日志收集）：主要用于收集、输出、格式化数据
- Elasticsearch（日志存储和搜索）：用于建立索引，因为它的副本和分片，他的搜索能力很强。
- Kibana（展示）：作为展示用的，展示的话在于日志收集后、由es创建建立索引，并且最后传给kibana，通过kiabana展现出来。他的兼容性特别好。
2.1 ElasticSearch 介绍
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
Elasticsearch是用Java开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与Elasticsearch通信
Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
2.2 ElasticSearch核心概念
2.2.1 接近实时 （NRT）
ElasticSearch是一个接近实时的搜索平台
这就是说，我们从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒)
2.2.2 集群 (cluster)
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个节点为主节点，
这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，
集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。一个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。
es具有集群机制，节点通过集群名称加入到集群中，同时在集群中的节点会有一个自己的唯一身份标识（自己的名称)
2.2.3 节点 ( node)
节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，
默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然，你可以自己定义。该名字也很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点。
节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。
2.2.4 索引(index)
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的)，并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行系引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，如果你想，可以定义任意多的索引。
索引相当于关系型数据的库
2.2.5 类型( type)
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/f分区，其语意完全由你来定。通常会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。
在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
类型相当于关系型数据的表
2.2.6 文档( document)
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。
文档以JSON 格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。 在一个index/type里面，只要你想，你可以存储任意多的文档。
注意，虽然一个文档在物理上位于一个索引中，实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型。
2.2.7 分片和副本(shards & replicas)
默认情况下是5个分片、1个副本，这意味着，如果你的集群至少有两个节点，你的索引将会有5个分片和另外5个副本。
在正常情况下，单个节点的存储和索引以及I/O读写效率是很容易遇到瓶颈的。为了提高瓶颈上限，所以在这里，对于存储进行一个分布式，多个节点做一个任务。可以提高存储上线，可以提高搜索上限，同时可以减轻压力均摊。
elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。
- 分片的两个最主要原因: a．提高了扩展能力、b、提高了单机存存储上限，c．分布式并行跨分片操作，提高性能和吞吐量
- 分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是由elasticsearch控制的，这些对用户而言是透明的。
- 网络问题等等其它问题可以在任何时候不期而至，为了健壮性，强烈建议要有一个故障切换机制，无论何种故障以防止分片或者节点不可用。
- 副本也有两个最主要原因:a．高可用性，以应对分片或者节点故障。出于这个原因，分片副本要在不同的节点上。b. 增加了读写性能，增大吞吐量。搜索可以并行在所有副本上执行。
2.3 扩展
Elasticsearch可以划分为三种：主节点、数据节点和客户端节点
1、master主节点：
elasticsearch.yml:
node.master:true
node.data:false
主要功能：维护元数据，管理集群节点状态；不负责数据写入和查询
配置要点：内存可以相对小一些，但是机器一定要稳定，最好是独占的机器
2、data数据节点 ：
elasticsearch.yml:
node.master:false
node.data:true
主要功能：负责数据的写入与查询，压力大
配置要点：大内存，最好是独占的机器
3、client客户端节点
elasticsearch.yml:
node.master:true
node.data:true
主要功能：综合上述三个节点的功能。
配置要点：大内存，最好是独占的机器。
特别说明：不建议这种配置，节点容易挂掉 4、一般配置主节点3台服务器，数据节点与客户端节点配置比例一般在3:1左右，根据实际情况调节
三、 Logstash 日志收集
Logstash 作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置，一般会发送给Elasticsearch
Logstash 由 JRuby 语言编写，运行在Java虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash具有强大的插件功能，常用于日志处理
3.1 Logstash 介绍
- 一款强大的数据处理工具
- 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出
- 数据输入、数据加工(如过滤，改写等)以及数据输出
3.2 Logstash主要组件
Shipper：日志收集者
负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常，远程代理端（agent）只需要运行这个组件即可。
Indexer：日志存储
负责接受日志并写入到本地文件。
Broker：日志hub
负责链接多个shipper和对应数目的indexer。
Search and Storage：允许对事件进行搜索和存储。
Web Interface：基于web的展示界面。
以上组件在Logstash架构中可以独立部署，因此提供了很好的集群扩展性
3.3 logstash 配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：Input、Output、Filter Plugin
- input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
- filter：表示数据处理层，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
- output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到 Elasticsearch。
3.4 Filebeat
轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。
3.5 filebeat 结合 logstash 带来好处
- 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
- 从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
- 将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
- 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
3.6 Fluentd
一个流行的开源数据收集器。
由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。
相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。
3.7 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）
可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。
3.8 完整日志系统基本特征
收集：能够采集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持 UI 分析
警告：能够提供错误报告，监控机制
四、Kibana
4.1 Kibana 介绍
Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
- 一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台；
- 搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据；
- 通过各种图标进行高级数据分析及展示；
- 让海量数据更容易理解；
- 操作简单，基于浏览器地用户界面就可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态；
- 设置安装Kibana非常简单，无需编写代码，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch监测。
4.2 Kibana主要功能
（1）Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
（2）整合数据：Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
（3）复杂数据分析：Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
（4）让更多团队成员受益：强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
（5）接口灵活，分享更容易：使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
（6）配置简单：Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
（7）可视化多数据源：Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、Fluentd等。
（8）简单数据导出：Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。
五、ELK 的工作原理
（1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
（4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
总结：logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。
5.1 ELK架构选型
六、为什么要使用 ELK
（1）日志主要包括系统日志，应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及。错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误
（2）往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样感觉很繁琐和效率低下
（3）当务之急我们使用集中化的日志管理，例如∶开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心
（4）一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率
七、ELK日志分析系统集群部署
环境配置：
|
服务器类型 |
系统和IP地址 |
需要安装的组件 |
硬件方面 |
|
Node1节点 |
CentOS7.4(64 位) 192.168.111.20 |
Elasticsearch 、 Kibana |
2核4G |
|
Node2节点 |
CentOS7.4(64 位) 192.168.111.30 |
Elasticsearch |
2核4G |
|
Apache节点 |
CentOS7.4(64 位) 192.168.111.40 |
Logstash Apache |
2核4G |
7.1 ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
7.1.1 环境准备
#更改主机名
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2#配置域名解析
vim /etc/hosts
192.168.111.20 node1
192.168.111.30 node2#查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java
java -version （1）更改主机名
（2）配置域名解析（在两台node上都配置）
（3）查看Java环境
7.1.2 部署 Elasticsearch 软件
（1）#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm （2）#加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service（3）#修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]#查看主配置文件
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml#将node1的配置文件拷贝一份在node2上并去node2上修改
scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml node2:/etc/elasticsearch/
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node2（4）#创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/（5）#启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200（6）#查看节点信息
浏览器访问 ，查看节点 Node1、Node2 的信息
http://192.168.111.20:9200 http://192.168.111.30:9200 浏览器访问 http://192.168.111.20:9200/_cluster/health?pretty http://192.168.111.30:9200/_cluster/health?pretty
查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。浏览器访问 http://192.168.111.20:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
####### 使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理 #####
（1）上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
（2）加载系统服务
（3）修改nade 节点的elasticsearch主配置文件
4）创建数据存放路径并授权
（5）启动elasticsearch是否成功开启
6）查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.111.20:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
7.2 安装 Elasticsearch-head 插件
Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
- node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
- phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。
（1）#编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -ycd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gzcd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install（2）#安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin（3）#安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install（4）#修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true #开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*" #指定跨域访问允许的域名地址为所有systemctl restart elasticsearch（5）#启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt serverRunning "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100（6）#通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息通过浏览器访问 http://192.168.111.20:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。访问有问题 可以将localhost 改成ip地址
（7）#插入索引
##登录192.168.111.20 node1主机##### 索引为index-demo,类型为test,可以看到成功创建
[root@node1 ~]# curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
{"_index" : "index-demo","_type" : "test","_id" : "1","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 2,"failed" : 0},"created" : true
}####在192.168.91.100 刷新浏览器输入看索引信息###
node1信息动作 01234
node2信息动作 01234
●上面图可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本点击数据浏览--会发现在node1上创建的索引为index-demo,类型为test, 相关的信息
1）编译安装 node，这边只演示node1上，node2上的操作相同
2）#安装 phantomjs （前端的框架）
3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
4）修改 Elasticsearch 主配置文件(这边展示node1的，node2与之相同)
在末行添加
5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
查看监听端口 注：#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息通过浏览器访问 http://192.168.111.20:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。
7）插入索引 （在node1，上添加进行验证）
#通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息
7.3 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）
7.3.1 安装Logstash
（1）#修改主机名
hostnamectl set-hostname apache
su（2）#安装httpd并启动
yum -y install httpd
systemctl start httpd（3）#安装java环境
yum -y install java
java -version（4）#安装logstash
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service
cd /usr/share/logstash/
ls
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
（1）#修改主机名
2）#安装httpd并启动
3）#安装java环境
4）#安装logstash
7.3.2 测试 Logstash（Apache）与elasticsearch（node）功能是否正常，做对接
Logstash这个命令测试
常用命令选项：
- -f 通过这个选项可以指定logstash的配置文件，根据配置文件配置logstash
- -e 后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置（如果是“空”则默认使用stdin做为输入、stdout作为输出）
- -t 测试配置文件是否正确，然后退出
logstash -f 配置文件名字 去连接elasticsearch （1）#输入采用标准输入 输出采用标准输出---登录192.168.111.20
在Apache服务器上
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'16:45:21.422 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Pipeline main started
16:45:21.645 [Api Webserver] INFO logstash.agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
www.baidu.com ##需要手动输入
2021-12-16T08:46:14.041Z apache www.baidu.com
www.sina.com ##需要手动输入
2021-12-16T08:46:23.548Z apache www.sina.com
（2）#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'16:51:13.127 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>250}
16:51:13.174 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
16:51:13.205 [Api Webserver] INFO logstash.agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
www.baidu.com ##需要手动输入
{"@timestamp" => 2021-12-16T08:52:22.528Z,"@version" => "1","host" => "apache","message" => "www.baidu.com"
}
（3）##使用logstash将信息写入elasticsearch中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.59.115:9200"] } }'
结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.111.20:9100/ 查看索引信息和数据浏览。
7.3.3 定义 logstash配置文件
Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
- input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
- filter：表示数据处理层，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
- output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。
#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}#在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：
input {file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
(1)#给日志目录可读权限
chmod o+r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
（2）#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
vim /etc/logstash/conf.d/system.confinput {file{path =>"/var/log/messages" #指定要收集的日志的位置type =>"system" #自定义日志类型标识start_position =>"beginning" #表示从开始处收集}
}
output {elasticsearch { #输出到 elasticsearchhosts => ["192.168.111.20:9200"] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" #指定输出到 elasticsearch 的索引格式}
}（4）#重启服务
systemctl restart logstash(5)#登录192.168.59.116 真机
打开浏览器 输入http://192.168.59.115:9100/ 查看索引信息###多出 system-xxxx(1)#给日志目录可读权限
2）#修改 Logstash 配置文件
（4）#重启服务
(5)浏览器访问 http://192.168.111.20:9100/ 查看索引信息
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果
7.4 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）
（1）#安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm（2）#设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "http://192.168.59.115:9200"
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"（3）#启动 Kibana 服务
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
netstat -natp | grep 5601（4）#验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.111.20:5601第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果（5）#将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {file{path => "/etc/httpd/logs/access_log"type => "access"start_position => "beginning"}file{path => "/etc/httpd/logs/error_log"type => "error"start_position => "beginning"}
}
output {if [type] == "access" {elasticsearch {hosts => ["192.168.111.20:9200"]index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"}}if [type] == "error" {elasticsearch {hosts => ["192.168.111.20:9200"]index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"}}cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf6.#浏览器访问http://192.168.111.20:9100/测试，查看索引信息能发现
apache_error-2019.04.16 apache_access-2019.04.16 #浏览器访问http://192.168.111.20:5601
点击左下角有个management选项---index patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引 （1）#安装 Kiabana
（2）#设置 Kibana 的主配置文件
备份文件
（3）#启动 Kibana 服务
4）#验证 Kibana，浏览器访问 http://192.168.111.20:5601
（5）#将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
#浏览器访问http://192.168.111.20:9100/测试，查看索引信息能发现两个日志
浏览器访问 http://192.168.111.20:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。
八、Filebeat+ELK 部署
Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.10.13 Elasticsearch Kibana
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.10.14 Elasticsearch
Apache节点：apache/192.168.10.15 Logstash Apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.10.16 Filebeat//在 Node1 节点上操作
1．安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.2.4-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.2.4-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeatvim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log #指定 log 类型，从日志文件中读取消息enabled: truepaths:- /var/log/messages #指定监控的日志文件- /var/log/*.logfields: #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中service_name: filebeatlog_type: logservice_id: 192.168.10.16--------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)----------------Logstash output---------------------
output.logstash:hosts: ["192.168.10.15:5044"] #指定 logstash 的 IP 和端口#启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml4．在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.dvim logstash.conf
input {beats {port => "5044"}
}
output {elasticsearch {hosts => ["192.168.10.13:9200"]index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"}stdout {codec => rubydebug}
}#启动 logstash
logstash -f logstash.conf5．浏览器访问 http://192.168.10.13:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”，单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。九、总结
1、ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合；APPServer集群→logstash Agent采集器→ElasticSearch Cluster→Kibana Server→Browser。
2、Elasticsearch：提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎；是一个基于Lucene的搜索服务器；基于restful web接口；使用java开发；作为apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的企业搜索引擎；被设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装实用方便的需求。
3、Logstash：一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出；工作思路：数据输入（collect）、数据加工（如过滤、改写等enrich）以及数据输出（transport）；由LRuby语言编写，基于消息（message-based）的简单架构，并运行在Java虚拟机（JVM）上；不同于分离的代理端（agent）或主机端（server），Logstash可配置单一的代理端（agent）与其他开源软件结合，以实现不同的功能。
4、Kibana：一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台；搜索、查看存储在Elasticsearch索引中的数据；通过各种图标进行高级数据分析及展示；让海量数据更容易理解；操作简单，基于浏览器地用户界面就可以快速创建仪表板（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态；设置安装Kibana非常简单，无需编写代码，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch监测。
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