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    　　ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 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。

    　　1、ELK组件

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    　　●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 Ruby 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。

    　　●ElasticSearch：是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。

    　　Elasticsearch WPS office的官网最新下载的网站 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。

    　　●Kiabana：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。

    　　1.1 其他组件

    　　●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。

    　　●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。

    　　●Fluentd：是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，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。

    　　2、为什么要使用 ELK

    　　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。

    　　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分析，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。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。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。

    　　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。

    　　3、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
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    　　警告：能够提供错误报告，监控机制

    　　（1）在所有需要收集日志的服务wps office的免费版下载地方是什么(金山wps官网最新首页下载)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。

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    　　需求描述：配置ELK日志分析群集、使用Logstash收集日志、使用Kibana查看分析日志

    　　节点ip组件nginx192.168.210.101nginx，logstashnode01192.168.210.102Elasticsearchnode02192.168.210.103Elasticsearchnode03192.168.210.104Elasticsearchfilebeat192.168.210.105Filebeat，nginx

    　　1、环境准备

    　　2、部署 Elasticsearch 软件(node节点)

    　　2.1 安装elasticsearch—rpm包

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    　　2.2 修改elasticsearch主配置文件

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    　　2.3 es性能调优参数

    　　2.3.1.针对用户级别的性能参数配置

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    　　2.3.2.设置系统级别的性能参数

    　　

    　　2.3.3.优化elasticsearch用户拥有的内存权限

    　　​ 由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据，以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的，并且不可变，对于OS来说，能够很友好地将索引文件保持在cache中，以便快速访问；

    　　​ wps的官网下载的入口是什么 因此，我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES（JVM heap )。所以， 在ES内存设置方面，可以遵循以下原则：

    　　​ 1.当机器内存小于64G时，遵循通用的原则，50%给ES，50%留给操作系统，供lucene使用

    　　​ 2.当机器内存大于64G时，遵循原则：建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可，其它内存留给操作系统，供lucene使用

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    　　2.4 启动elasticsearch是否成功开启

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    　　2.5 查看节点信息

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    　　3、安装 Elasticsearch-head 插件(node01节点)

    　　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。

    　　3.1 编译安装 node

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    　　3.2 安装 phantomjs

    　　3.3 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

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    　　3.4 修改 Elasticsearch 主配置文件(所有node节点)

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    　　3.5 启动 elasticsearch-head 服务

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    　　3.6 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

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    　　3.7 插入索引

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    　　3.8 Elasticsearch索引管理

    　　(1) 创建索引

    　　(2) 查看索引配置

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    　　(3) 修改索引配置

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    　　(4) 创建索引别名

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    　　(5) 删除索引别名

    　　(6) 删除索引

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    　　Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

    　　1、关闭防火墙和selinux

    　　2、安装Nginx服务

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    　　3、安装logstash

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    　　4、测试 Logstash

    　　4.1 Logstash 命令常用选项

    　　选项功能-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 的输入和输出流。-e从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。-t测试配置文件是否正确，然后退出。-w指定filter线程数量，默认线程数是5-l指定日志文件名称

    　　4.2 定义输入和输出流

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    　　5、定义 logstash配置文件

    　　5.1 logstash的组成

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    　　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）wps官网下载的地方怎么找(wps下载电脑版方式)。

    　　●input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等

    　　可以从file beats kafka redis stdin里采集数据

    　　●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

    　　常见插件

    　　模块功能grok对若干个大文本字段进行再分割成一些小字段 (?<字段名>正则表达式) 字段名: 正则表达式匹配到的内容date对数据中的时间格式进行统一和格式化mutate对一些无用的字段进行剔除，或增加字段mutiline对多行数据进行统一编排，多行合并或拆分

    　　●output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

    　　elasticsearch stdout

    　　5.2 修改 Logstash 配置文件，收集系统日志

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    　　5.3 浏览器访问

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    　　1、安装 Kiabana

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    　　2、设置 Kibana 的主配置文件

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    　　3、创建日志文件，启动 Kibana 服务

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    　　4、验证 Kibana

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    　　5、将nginx服务器的日志添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示(nginx节点操作)

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    　　6、浏览器访问

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    　　1、安装 Filebeat和nginx

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    　　2、设置 filebeat 的主配置文件

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    　　3、在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件

    　　4、启动服务

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    　　5、浏览器访问

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