最近学了点solr，然后有听说了ElasticSearch，就想着也学一下ElasticSearch，然后看见了ElasticSearch用于日志的收集的分析，这里就来学习一下。

百度一下ElasticSearch 日志这个关键词组，会出现一下的搜索结果：

1. ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台
2. Flume+Elasticsearch搭建实时日志分析系统
3. 基于 Kafka 和 ElasticSearch，LinkedIn是如何构建实时日志分析系统的?
4. 用Kibana和logstash快速搭建实时日志查询、收集与分析系统
5. 开源实时日志分析ELK平台部署
6. 用ElasticSearch存储日志
7. 使用Elasticsearch + Logstash + Kibana搭建日志集中分析平台实践
8. Logstash+ElasticSearch+Kibana4日志分析系统安装详解
9. elasticsearch logstash kibana日志分析监控套件部署使用
10. 开源分布式搜索平台ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)入门学习资源索引

就直接从博客开始学习，看下别人是怎么用这玩意儿的。

之前处理日志的有Log4j+Kafka，然后又出来了一个叫ELK的，也就是ElasticSearch，Logstash和Kibana的结合。

日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。平常用System.out.println的我忍不住捂脸，涉及到日志的处理少，主要是看控制台。但是其实日志的作用很大的：

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。

其实，日志还有一个作用啊，比如说你在处理数据的时候，由于某些原因，导致了和你预期冲突的事件发生，导致数据遗失，这时候还可以通过日志找回来，几乎是最后一种方法了。

日志是很重要的，但是不就是输出了“几行”信息么，需要花这么大力气去搜索和分析日志？其实这个不是别人问的，正是我啊！因为没接触过淘宝京东那么大的系统，也没有经历过在小一点的公司工作的经历，所以对日志的印象还停留在一个比较初级的阶段（我归结为环境陷阱，没有参考别的，这个是我自创的，表述的含义是：因为没经历过，所以认知和境界没达到）。

但是事实上，在稍具规模的系统中，日志都是分散在不同的设备当中（Thinking about that you start up a five tomcats cluster，这他妈就有五个地方出日志，不要信我，我猜的）。再拓展一下，假如你要管理数十台乃至上百台的服务器，除了问题，你还得一台一台地去找，这得多麻（要）烦（命）啊。

问题一：我们要对日志的管理集中化

此外，当日志进行集中化处理之后就是查找分析，linux玩的很溜的你说，尼玛，这不简单，linux那么多好用的命令，譬如三贱客，哦不，三剑客grep，sed和awk，随你用啊。你说啥，不会用？滚一边玩蛋去（某明经常搞这句，反正别人看不到）。呵呵呵，突然来一个10G的PV（就是pageview，经常看见PV这个简写，以为有多高大上）的日志，来来来（此处应有MMP）看你的命令用的多熟！其实说了这么多要引出的就是，以前的方法已经玩不溜的（怕玩的溜的打我的脸），我们要有新工具了。

问题二：要有高效的工具完成日志的：统计、检索和排序

当，当，当，那么是“当，当，当”呢，就是今天要学习的ELK。

下面的介绍是借（潮）鉴（汐）的：

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。

Kibana 也是一个开源和免费的工具，它（Kibana）可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

来丰富一下词汇量：

1. elastic：弹性的，可伸缩的，灵活的
2. stash：隐（贮）藏物; （旧） 藏身处
3. Kibana：野蛮人（来自google翻译的）

Logstash和ElasticSearch我觉得都还好理解，Logstash就像一个漏斗一样收集来自不同地方放的日志，ElasticSearch刚好可以来对日志进行检索，但是Kibana（基巴拉，我自己翻译的，这个锅就不给google了，想歪了的自己敲100遍hello world）是来干哈的？

这个图画得比较清晰，也很好理解，原图在这儿。
P. S. 我知道盗图可耻，但是画图真的费时间

如图：Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ES集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。

我觉得这个架构看上去还挺简单的，继续看吧。

ELK平台搭建
系统环境
System: CentOS 版本暂定
ElasticSearch: 2.1.0
Logstash: 2.1.1
Kibana: 4.3.0
Java: openjdk version 版本暂定

注：由于Logstash的运行依赖于Java环境， 而Logstash 1.5以上版本不低于java 1.7，因此推荐使用最新版本的Java。因为我们只需要Java的运行环境，所以可以只安装JRE，不过这里我依然使用JDK，请自行搜索安装。

啥时候给整出了一套意见部署安装的脚本再PO上来，我表示干这种事还挺有趣。

原文地址：

ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台

P. S. 字放大一点，免得被人说~