elk日志系统部署实现(代码片段)

关键词：

文章目录

• • 1. 前言
  • 2. ELK 服务安装部署
  • • 2.1 Log4j 配置
    • 2.2 Filebeat 配置
    • • 2.2.1 Filebeat 数据流转
      • 2.2.2 Filebeat 部署运行
    • 2.3 Kafka 配置
    • • 2.3.1 Kafka 与 Zookeeper
      • 2.3.2 Zookeeper 的作用
      • 2.3.3 Kafka 数据流转
      • 2.3.4 Kafka 安装部署
      • 2.3.5 Kafka 优化
    • 2.4 Logstash 配置与数据流转
    • • 2.4.1 Logstash 数据流转
      • 2.4.2 Logstash 部署运行
    • 2.5 ElasticSearch 配置与数据流转
    • • 2.5.1 ElasticSearch 数据流转
      • 2.5.2 ElasticSearch 部署运行
    • 2.6 Kibana 配置与数据流转
    • • 2.6.1 Kibana 数据流转
      • 2.6.2 Kibana 部署运行

1. 前言

ELK 全家桶官网: elastic.co/cn
ELK 日志系统的常见解决方案：
    通常的产品或项目部署至服务器，运行服务后会生成日志文件。
    通过 Filebeat 监控相关文件夹，当有新日志产生，就读取新日志，将日志输送到 Kafka 中。经由 Logstash 消费 Kafka 生产的数据，进行加工过滤后输出到 ElasticSearch 进行日志数据的存储与全文检索。使用 Kibana 对日志数据进行可视化操作。

2. ELK 服务安装部署

2.1 Log4j 配置

<1> Log4j 安装

• Linux版安装包下载
  wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/logging/log4j/2.11.1/apache-log4j-2.11.1-src.tar.gz
• 解压
  应用安装路径/opt/elkf/apache-log4j
  tar apache-log4j-2.11.1-src.tar.gz
mv apache-log4j-2.11.1-src apache-log4j

<2> Log4j 配置
    服务器新建log4j-server.properties配置文件
    接收应用端日志并保存至指定路径下/opt/elkf/root-log-folder/
示例配置:

#Define a narrow log category. A category like debug will produce some extra logs also from server itself
log4j.rootLogger=DEBUG,A4,file,D,E
log4j.category.org.apache.log4j.net=INFO

# Log Factor 5 Appender     
log4j.appender.LF5_APPENDER = org.apache.log4j.lf5.LF5Appender     
log4j.appender.LF5_APPENDER.MaxNumberOfRecords = 2000

#Define how the socket server should store the log events
log4j.appender.file=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.file.File=/opt/elkf/root-log-folder/RollingFile.log
log4j.appender.file.MaxFileSize=1MB
log4j.appender.file.MaxBackupIndex=50
log4j.appender.file.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.file.layout.ConversionPattern=/n/n[%-5p] %dyyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS method:%l%n%m%n

log4j.logger.com.Test= DEBUG, test
log4j.additivity.test=false
log4j.appender.test=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.test.File=/opt/root-log-folder/test.log
log4j.appender.test.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.test.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

log4j.appender.A4=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.A4.file=/opt/elkf/root-log-folder/DailyRollingFile.log
log4j.appender.A4.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.A4.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.A4.layout.ConversionPattern=/n/n[%-5p] %dyyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS method:%l%n%m%n

log4j.appender.D = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.D.File = /opt/elkf/root-log-folder/Debug.log
log4j.appender.D.Append = true
log4j.appender.D.Threshold = DEBUG

<3> 服务启动

• 启动命令
  java -classpath log4j-1.2.17.jar org.apache.log4j.net.SimpleSocketServer 4712 log4j-server.properties
• 若4712端口未开放,需要开启端口并重启防火墙
  firewall-cmd --zone=public --add-port=4712/tcp --permanent

2.2 Filebeat 配置

2.2.1 Filebeat 数据流转

<1> 数据流转说明

    Filebeat 作为轻量级日志收集工具, 可收集服务器存储的日志文件信息; 根据日志来源区分日志type, document_type, log level等; 高版本Filebeat不支持多个输出, 此处配置Filebeat 数据输出到Kafka节点.
<2> 应用配置说明
    在filebeat的安装路径的下编辑配置文件filebeat.yml添加output到Kafka, 支持多个prospectors, 仅支持一个output.

filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /opt/elkf/root-log-folder/*.log
  encoding: utf-8
  fields:
    document_type: root_log_folder 
output.kafka:
  hosts: ["192.168.200.81:8081"]
  enabled: true
  topic: logstash-kafka-topic

2.2.2 Filebeat 部署运行

<1> Filebeat 安装

• 产品官方地址
  https://www.elastic.co/downloads/beats/filebeat
• 应用安装路径
  /opt/elkf/filebeat
• 安装命令
  下载安装包
  wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.5.3-linux-x86_64.tar.gz
  解压安装包
  tar -zxvf filebeat-6.5.3-linux-x86_64.tar.gz

<2> Filebeat的配置
    编辑安装路径下配置文件filebeat_kafka.yml
cp filebeat.yml filebeat_kafka.yml
    配置收集日志filebeat.prospectors 的日志类型,日志文件存放路径; filebeat 高版本不支持多个输出, 此处配置output.kafka, 指明输出到具体的topic主题.

filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /opt/elkf/filebeat-6.5.3/log/*.log
  encoding: utf-8
  fields:
    document_type: serverLog
# 从nginx日志输入
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /opt/elkf/nginx/logs/access.log
  encoding: utf-8
  fields:
    document_type: nginxLog
# 从root-log-folder输入
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /opt/elkf/root-log-folder/*.log
  encoding: utf-8
  fields:
    document_type: root_log_folder 
output.kafka:
  hosts: ["192.168.200.81:8081"]
  enabled: true
  topic: logstash-kafka-topic

<3> Filebeat运行
    在应用安装路径下运行启动命令.

• 应用安装路径
  /opt/elkf/filebeat
• 运行命令
  ./filebeat -e -c filebeat_kafka.yml -d "publish"

2.3 Kafka 配置

2.3.1 Kafka 与 Zookeeper

2.3.2 Zookeeper 的作用

• Broker注册
  Broker在zookeeper中保存为一个临时节点
• Topic注册
  在kafka中,一个topic会被分成多个区并被分到多个broker上，分区的信息以及broker的分布情况都保存在zookeeper中
• 生产者负载均衡
  当Broker启动时，会注册该Broker的信息，以及可订阅的topic信息。生产者通过注册在Broker以及Topic上的watcher动态的感知Broker以及Topic的分区情况，从而将Topic的分区动态的分配到broker上.
• 消费者与分区的对应关系
  对于每个消费者分组，kafka都会为其分配一个全局唯一的Group ID,分组内的所有消费者会共享该ID,kafka还会为每个消费者分配一个consumer ID,通常采用hostname:uuid的形式。在kafka的设计中规定，对于topic的每个分区，最多只能被一个消费者进行消费，也就是消费者与分区的关系是一对多的关系。
• 消费者负载均衡
  消费者服务启动时，会创建一个属于消费者节点的临时节点，节点的路径为 /consumers/[group_id]/ids/[consumer_id],该节点的内容是该消费者订阅的Topic信息。每个消费者会对/consumers/[group_id]/ids节点注册Watcher监听器，一旦消费者的数量增加或减少就会触发消费者的负载均衡
• 消费者
  kafka有消费者分组的概念，每个分组中可以包含多个消费者，每条消息只会发给分组中的一个消费者，且每个分组之间是相互独立互不影响的。
• 消费者的offset
  在kafka的消费者API分为两种(1)High Level Api：由zookeeper维护消费者的offset (2) Low Level API,自己的代码实现对offset的维护。由于自己维护offset往往比较复杂，所以多数情况下都是使用High Level的APIoffset

2.3.3 Kafka 数据流转

<1>数据来源

• Filebeat，Filebeat 将数据输送到 Kafka
• Log4j，Log4j 使用 appender 将数据推送到 Kafka

<2>数据流向

• 使用 Logstash 中的 Kafka input 插件，将数据直接输送到 Logstash 中进行过滤筛选，再将处理后的数据推送到 ElasticSearch 中去。

2.3.4 Kafka 安装部署

<1> Zookeeper 介绍

• 软件版本
  Zookeeper 3.4.10
• 链接
  http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz
• 介绍
  ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务， 是 Google的Chubby一个开源的实现

<2> Zookeeper 安装
解压软件包至路径下/opt/elkf/
tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz
修改配置文件
(1)修改文件名称
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
修改zoo.cfg 设置dataDir , dataLog
(2)设置zookeeper节点的id,即在dataDir指定的目录下建立myid文件，设置id（在终端执行echo “1” >> myid）,这个需要在每个zookeeper节点中执行，且id需要不一样。
(3)修改配置文件zoo.cfg在配置文件中添加

     server.1=x.x.x.x:2888:3888
     server.2=x.x.x.x:2888:3888
     .........
     Server.n=x.x.x.x:2888:3888

1,2是设置的zookeeper的id,2888是节点间通信的TCP端口，3888是用于首领选举的TCP端口

<3> Kafka 介绍

• 软件版本
  Kafka 2.12
• 链接
  http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.12-2.1.0.tgz
• 介绍
  分布式流平台

<4> Kafka 安装
解压软件包至路径/opt/elkf/下
tar -zxvf kafka_2.12-2.1.0.tgz -C /opt/elkf
修改配置文件 server.properties
(1)broker.id=x(x是整数) ，代表的是 kafka broker 的 id，集群中不同的kafka broker的broker.id 必须不同
(2)设置 log.dirs，这个目录是 kafka 数据存放的目录，多个地址的话用逗号分割，多个目录分布在不同磁盘上可以提高读写性能
(3)设置 listeners=PLAINTEXT://172.16.2.15:9092 , 172.16.2.15 是 ip，这个 ip地址一定要与你的访问 kafka 时的地址一样，否则无法访问。9092 是 kafka 的端口。
(4)设置 zookeeper.connect=127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182,127.0.0.1:2183，
这个是 zookeeper 的 ip地址与端口号。当有多个 zookeeper 时，即使用 zookeeper 集群时，这时候有多个 zookeeper，这时候不同的 zookeeper 的 ip 与端口需要使用逗号分割

<5> 服务运行与停止

• Zookeeper运行
  进入zookeeper目录(包含了bin,conf,lib等文件夹)，执行./bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg，这个命令会将zookeeper放在后台执行
• 终止zookeeper
  ./bin/zkServer.sh stop
• 运行Kafka
  进入kafka目录（包含了bin,config,libs等文件夹）,执行./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties, 注意需要添加-daemon参数，这个参数是将kafka当作守护进程来运行，从而不需要其他的命令来辅助。
  网上的运行方式是 nohup ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & ， 这样会生成一个额外的文件，既然它本就支持在后台运行，那么就用它自带的。而且自带的启动方式不会从zookeeper上掉线
• 终止kafka
  ./bin/kafka-server-stop.sh

2.3.5 Kafka 优化

<1>操作系统方面

• 设置vm.swappines=1,这个表示尽可能的去使用物理内存，而尽可能的避免使用虚拟内存。因为Linux使用磁盘作为虚拟内存，在速度方面要慢于物理内存.
• 设置vm.dirty_background_ratio与vm.dirty_ratio 前者表示定了当文件系统缓存脏页数量达到系统内存百分之多少时（如5%）就会触发pdflush/flush/kdmflush等后台回写进程运行，将一定缓存的脏页异步地刷入外存；后者表示当文件系统缓存脏页数量达到系统内存百分之多少时（如10%），系统不得不开始处理缓存脏页（因为此时脏页数量已经比较多，为了避免数据丢失需要将一定脏页刷入外存）（这两个选项的值需要进行测试才能确定）
• 对linux系统的网络栈进行调优，如
  net.core.wmem_default,net.core.rmem_default,net.core_wmem_max,net.core.rmem_max,net.ipv4.tcp_wmem,net.ipv4.tcp_rmem,net.core.wmem_max,net.core.rmem_max,net.ipv4.tcp_window_scaling等。
• 对磁盘进行优化，在这里是对文件系统进行选择

<2>kafka软件方面的优化

• 垃圾回收器选项 使用G1垃圾收集器，G1会自动根据工作负荷情况进行自我调节，而且他的停顿时间是恒定的，可以在kafka的启动脚本里添加一行: export KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server -XX:+UseG1GC
  -XX:MaxGCPauseMillis=20
  -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35
  -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true"
• 数据中心布局 即最好将集群的broker安装在不同的机架上，至少不要让他们共享可能出现单点故障的基础设施，比如电源和网络
• 共享zookeeper，即使用最新版的kafka，让消费者将偏移量提交到kafka服务器上，避免提交到zookeeper上，减少对zookeeper的流量。

2.4 Logstash 配置与数据流转

2.4.1 Logstash 数据流转

<1> 数据流转说明
    日志信息经 Kafka 缓冲后批量提交数据，Logstash 配置 Data Input Source 为 Kafka，获取数据后支持过滤解析日志信息，再将数据输出到ElasticSearch进行存储。
<2> 应用配置说明
    在 Logstash 的安装路径的 config/ 新建文件 logstash_kafka.conf.c 来配置 Logstash 的数据流通,数据过滤及数据流出
<3> Logstash 内部数据流转

    Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。

• 数据流流入
  在ELK系统中我们接入了kafka作为消息队列。这时kafka就相当于上图中的Data Source(也就是数据源)，在logstash的启动配置文件中我们设置了kafka集群的IP地址以及端口号。Logstash的管道口已经为kafka打开，当kafka中有数据时，logstash就会接收其数据
• 数据内部流转
  当数据从logstash的input插件进入时，logstash就开始了数据的内部处理，也就是上图中Filter插件，在本系统中，我们使用了grok插件操作input中的message，将从kafka中传过来的项目名做了一个提取，应用到output插件中es插件的动态索引，以便于开发或者运维人员在kibana上的方便区分。
• 数据流出
  当在内部处理完成以后，logstash会通过其输出插件将数据转发到下一个数据源接收点（es），这时es就作为上图中的Data Destination（数据目的地），在es插件中我们也设置了es集群所在服务器的IP地址及端口号以及登录es的账户名和密码，图中的index就是输出到es的动态索引，以logs-开头，拼接上Filter过滤器中提取出来的项目名，再拼接上一个日期。

2.4.2 Logstash 部署运行

<1> Logstash安装

• 官网下载新版本logstash6.5.X
  https://www.elastic.co/downloads/logstash
• 解压软件包
  tar -zxvf logstash-6.5.1.tar.gz
• 安装X-pack
  cd logstash-6.5.1
./bin/logstash-pulgin install x-pack

<2> Logstash 配置

input 
       kafka 
           bootstrap_servers => ["192.168.200.81:8081"]
           client_id => "logstash83"
           group_id => "logstash"
           auto_offset_reset => "latest"
           consumer_threads => 2
           decorate_events => true
           topics => ["logstash-kafka-topic"]
           type => "bhy"
           codec => "json"
       

filter
        grok
            patterns_dir => ["./pattern"]
            match => "message" => "%PROJECT_NAME:ProjectName" 
        
        mutate
            lowercase => ["ProjectName"]
        

output 
        elasticsearch 
                user => "elastic"
                password => "niaonao"
                  hosts => ["192.168.200.81:9200","192.168.200.83:9200"]
                        index => "logs-%[ProjectName]-%+YYYY.MM.dd"
                        manage_template => false
                        template_name => "logs.template"

        

<3> 配置详细说明
(1) input为输入模块，此处指定了接收kafka的端口号

• client_id :发出请求时传递给服务器的id字符串
• group_id:此使用者所属的组的标识符,主题中的消息将分发到具有相同的所有Logstash实例
• auto_offset_reset=>”latest”:从最新偏移量开始消费
• consumer_threads=>”2”:理想状态下多实例logstash线程数总和应该与分区数量一样多 以实现完美平衡，若线程多余则会出现某些线程处于空闲状态。
• docorate_events=>true:此属性会将当前topic、offset、group、patition等信息也带到 message中。
• topics =>[“logstash-kafka-topic”]:配置的topic，可配置多个
• type=>”bhy”:所有插件通用属性，尤其在input里面配置多个数据源
• codec=>”json”:该编解码器用于编码解码完整的json信息
  (2) filter为过滤模块，为输入模块中的信息进行过滤
• grok:正则匹配解析操作message
• patterns_dir => ["./pattern"]是在logstash目录下建的一个patterns文件夹，里面建的一个文件是以key value形式的正则表达式(PROJECT_NAME 正则表达式)
• match属性作用是从message中把项目名称字段抠出来并赋值给另一字段ProjectName
  mutate:对字段做处理，比如重命名，删除，替换，大小写等
  (3) Output为输出模块这里使用elasticsearch将日志输出到ElasticSearch
• stdoutcodec =>rubydebug:此为logstash标准输出
• Elasticsearch中：
  设置es的user以及password、es的端口号这里需要注意的是，index为logstash创建index的规则，这里每天创建一个index，以日期结尾；templat_name为之前创建的模板名

<4> Logstash运行
运行命令如下
./bin/logstash -f ./config/logstash_kafka.conf.c

2.5 ElasticSearch 配置与数据流转

2.5.1 ElasticSearch 数据流转

<1> 数据流转说明
    数据经 Logstash 解析过滤后流向 ElasticSearch 节点进行存储。Kibana配置 ElasticSearch 单节点的url，或者配置 ElasticSearch 集群中的 master node。
<2> 应用配置说明
    在logstash的安装路径的config下新建配置文件logstash_kafka.conf添加output到ElasticSearch

output 
        elasticsearch 
                user => "elastic"
                password => "niaonao"
                  hosts => ["192.168.200.81:9200","192.168.200.83:9200"]
                        index => "logs-%[ProjectName]-%+YYYY.MM.dd"
                        manage_template => false
                        template_name => "logs.template"
        

    在elasticsearch安装路径的config下配置elasticsearch的Network

# ---------------------------------- Network ---------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 192.168.200.81
http.port: 9200

    在 Kibana.yml 配置 ElasticSearch 的 url

# If your Elasticsearch is protected with basic authentication, these settings provide
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "niaonao"

# The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries.
elasticsearch.url: "http://192.168.200.81:9200"

2.5.2 ElasticSearch 部署运行

<1> ES 安装

• 产品官方地址
  https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
• 应用安装路径
  /opt/elkf/elasticsearch
• 安装命令
  下载安装包
  wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.3.tar.gz
  解压安装包
  tar -zxvf elasticsearch-6.5.3.tar.gz

<2> ES 配置
    编辑安装目录下config/elasticsearch.yml
    此处以192.168.200.81服务器node-1节点配置为例;此节点在集群设计中配置为主节点
    192.168.200.83服务器的node-2需要配置node.name为node-2, 此节点配置为非主节点node.master为false, network.host为192.168.200.81

# ---------------------------------- Cluster ----------------------------------#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: niaonao_elk
#
# ------------------------------------ Node ---------------------------------#
# Use a descriptive name for the node:
#
node.master: false
node.name: node-1
# ----------------------------------- Paths ----------------------------------
#
# Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma):
#
path.data: /opt/elkf/esData/data
path.logs: /opt/elkf/esData/logs
# ----------------------------------- Memory --------------------------------
#
# Lock the memory on startup:
#
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# ---------------------------------- Network ---------------------------------
network.host: 192.168.200.81
http.port: 9200
# 配置集群自动发现节点 
discovery.zen.ping.unicast.hosts:["192.168.200.81", "192.168.200.83"] 
# 配置最大master节点数目 
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#  解决bootstrap启动问题
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false

<3> ES 运行
    要求使用非root用户,在应用安装路径下运行启动命令.
    应用安装路径/opt/elkf/elasticsearch, 运行命令./bin/elasticsearch –d
<4> 生成相关密码
    手动输入生成密码，支持生成elastic、kibana、logstash-system三个用户和密码，在elasticsearch文件夹下执行 ./bin/x-pack/setup-passwords interactive
（Interactive表示手动输入密码，auto表示自动生成密码，在这里选择手动）手动输入为这三个用户设置的密码: 如图

<5> 运行失败问题处理

• 问题一:
  max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
  修改/etc 路径下的sysctl.conf文件配置

vm.max_map_count=262144

• 问题二:
  max file descriptors [65535] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
  修改/etc/security路径下的limits.conf文件配置

* soft nofile 65536 
* hard nofile 65536

2.6 Kibana 配置与数据流转

2.6.1 Kibana 数据流转

<1> 数据流转说明

    Kibana配置ElasticSearch单节点的url来获取ElasticSearch的数据, ElasticSearch集群环境下Kibana只需配置ElasticSearch集群中的主节点url即可.
<2> 应用配置说明
    在elasticsearch安装路径的config下配置elasticsearch.yml
    集群环境下配置一个ElasticSearch主节点.

node.master: true
node.name: node-1
# ---------------------------------- Network ---------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 192.168.200.81
http.port: 9200

    node.master默认为true, 其他节点配置为false

node.master: false
node.name: node-2
# ---------------------------------- Network ---------------------------------
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
network.host: 192.168.200.83
http.port: 9200

    在Kibana.yml配置ElasticSearch集群环境中主节点的url

# If your Elasticsearch is protected with basic authentication, these settings provide
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "niaonao"

# The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries.
elasticsearch.url: "http://192.168.200.81:9200"

2.6.2 Kibana 部署运行

<1> Kibana安装

• 产品官方地址
  https://www.elastic.co/downloads/kibana
• 应用安装路径
  /opt/elkf/kibana
• 安装命令
  下载安装包
  wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.3-linux-x86_64.tar.gz
  解压安装包
  tar -zxvf elasticsearch-6.5.3.tar.gz

<2> Kibana 配置
    编辑安装目录下config/kibana.yml配置文件

# Kibana is served by a back end server. This setting specifies the port to use.
server.port: 5601

# To allow connections from remote users, set this parameter to a non-loopback address.
server.host: "192.168.200.81"

# The URL of the Elasticsearch instance to use for all your queries.
elasticsearch.url: "http://192.168.200.81:9200"

# the username and password that the Kibana server uses to perform maintenance on the Kibana
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "niaonao"

<3> Kibana 运行
    在应用安装路径下运行以下命令, 在浏览器访问http://192.168.200.81:5601验证安装是否成功.
    应用安装路径/opt/elkf/kibana, 运行命令./bin/kibana -d 即可启用 Kibana.

参考文章
ELK日志系统设计方案-Filebeat日志收集推送Kafka
ELK日志系统设计方案-Log4j日志直推Kafka
ELK日志系统设计方案-集群扩展
ELK日志系统部署实现
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elk日志系统部署实现(代码片段)

...据流转2.6.2Kibana部署运行1.前言ELK全家桶官网:elastic.co/cnELK日志系统的常见解决方案：    通常的产品或项目部署至服务器，运行服务后会生成日志文件。    通过Filebeat监控相关文件夹，当有新日志产生，就读... 查看详情

elk企业级日志分析系统概述及部署(代码片段)

ELK企业级日志分析系统概述及部署一、ELK日志分析系统概述1、ELK简介2、为什么要使用ELK？3、完整日志系统基本特征4、ELK的工作原理5、ELK日志处理步骤二、Elasticsearch概述1、Elasticsearch特性三、LogStash概述1、LogStash主要组件四... 查看详情

elk企业级日志分析系统(代码片段)

ELK企业级日志分析系统一、ELK日志分析系统简介二、使用ELK的原因三、完整日志系统基本特征四、ELK的工作原理五、ELK日志分析系统集群部署5.1ELKElasticsearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）5.1ELKElasticsearch集群部署具... 查看详情

elk企业级日志分析系统(代码片段)

ELK企业级日志分析系统ELK概述ELK简介ELK的作用完整日志系统基本特征ELK的工作原理ELK集群部署ELKElasticsearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）ELKLogstash部署（在Apache节点上操作）ELKKiabana部署（在Node1节点上操... 查看详情

elk企业级日志分析系统(代码片段)

ELK企业级日志分析系统ELK概述ELK简介ELK的作用完整日志系统基本特征ELK的工作原理ELK集群部署ELKElasticsearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）ELKLogstash部署（在Apache节点上操作）ELKKiabana部署（在Node1节点上操... 查看详情

elk日志分析系统（企业级）(代码片段)

目录一.ELK概述1.ELK简介2.使用ELK原因3.完整日志系统基本特征4.ELK的工作原理二.ELK日志分析系统部署节点部署信息1.ELKElasticsearch集群部署（==在Node1、Node2节点上操作==）①环境准备②部署Elasticsearch软件③安装Ela... 查看详情

elk日志分析系统（企业级）(代码片段)

目录一.ELK概述1.ELK简介2.使用ELK原因3.完整日志系统基本特征4.ELK的工作原理二.ELK日志分析系统部署节点部署信息1.ELKElasticsearch集群部署（==在Node1、Node2节点上操作==）①环境准备②部署Elasticsearch软件③安装Ela... 查看详情

elk日志分析系统(代码片段)

ELK日志分析系统一、概述1.简介2.组件二、使用原因三、完整日志系统基本特征四、ELK的工作原理五、ELKElasticsearch集群部署1.环境准备2.部署Elasticsearch软件3.安装Elasticsearch-head插件六、ELKLogstash部署1.更改主机名2.安装Apahce服务࿰... 查看详情

elk日志分析系统（理论+部署）(代码片段)

ELK日志分析系统简介日志服务器提高安全性集中存放日志缺陷对日志的分析困难ELK日志分析系统ElasticsearchLogstashKibana日志处理步骤将日志进行集中化管理将日志格式化(Logstash)并输出到Elasticsearch对格式化后的数据进行索弓|和存储... 查看详情

日志分析系统elk！(代码片段)

...LKELK基础知识ELK组成ELK处理步骤Elasticsearch核心知识部署ELK日志分析系统配置ES环境部署apache服务器，安装Logstash部署KibanaELK基础知识概述：ELK是一种开源的实时日志分析系统，它能通过日志分析来帮助发现问题，解... 查看详情

日志分析系统elk！(代码片段)

...LKELK基础知识ELK组成ELK处理步骤Elasticsearch核心知识部署ELK日志分析系统配置ES环境部署apache服务器，安装Logstash部署KibanaELK基础知识概述：ELK是一种开源的实时日志分析系统，它能通过日志分析来帮助发现问题，解... 查看详情

部署elk+kafka+filebeat日志收集分析系统(代码片段)

ELK+Kafka+Filebeat日志系统文章目录ELK+Kafka+Filebeat日志系统1.环境规划2.部署elasticsearch集群2.1.配置es-1节点2.2.配置es-2节点2.3.配置es-3节点2.4.使用es-head插件查看集群状态3.部署kibana4.部署zookeeper4.1.配置zookeeper-1节点4.2.配置zo... 查看详情

centos7部署elk日志系统(代码片段)

ELK（elasticsearch、logstash、kibana）可以作为日志收集及分析的一整套系统，通过阿里的普及也有越来越多的公司在使用，使用下来功能还可以，这里整理记录一个部署手册。 为了方便，将ELK都部署在一台os里。一、环境准备&nbs... 查看详情

elk部署elk+filebeat日志收集分析系统(代码片段)

说明：此安装流程只适用于8.0.0以下的版本1.ElasticSearch部署1.1下载ElasticSearch的wget指令：wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.13.4-linux-x86_64.tar.gz1.2解压安装包到指定目录指定解压缩到/usr/ 查看详情

elk服务部署—企业级的日志分析系统(代码片段)

ELK一、概述1.1ELKELK1.2作用1.3完整日志系统基本特征1.4工作原理二、服务部署2.1准备工作2.2环境准备（node）部署Elasticsearch软件安装Elasticsearch-head插件2.3ELKLogstash部署（Apache节点）2.4ELKKiabana部署（Node1）2.5F 查看详情

elk服务部署—企业级的日志分析系统(代码片段)

ELK一、概述1.1ELKELK1.2作用1.3完整日志系统基本特征1.4工作原理二、服务部署2.1准备工作2.2环境准备（node）部署Elasticsearch软件安装Elasticsearch-head插件2.3ELKLogstash部署（Apache节点）2.4ELKKiabana部署（Node1）2.5F 查看详情

强大的日志查询和统计等需求---＞elk企业级日志分析系统(代码片段)

ELK企业级日志分析系统一.ELK概述1.ELK简介2.为什么要使用ELK3.完整日志系统基本特征4.ELK的工作原理二.ELKElasticsearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）三.ELKLogstash部署（在Apache节点上操作）四.ELKKiabana部署（在... 查看详情

日志分析系统elk之elasticsearch(代码片段)

Elasticsearch什么是ELKElasticsearchElasticsearch基础模块elasticsearch应用场景Elasticsearch单节点部署Elasticsearch集群的部署集群简介elasticsearch节点角色集群部署可视化工具cerebro可视化工具elasticsearch-head插件索引、分片和副本Elasticsearch节点优... 查看详情