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ELK日志分析

2021-09-27 18:31:43  阅读:155  来源: 互联网

标签:分析 ELK Kibana 索引 Elasticsearch 分片 日志


目录

1.ELK概述

在规模较大的企业场景中,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问。
  所以企业中都会建立日志服务器,调高安全性、集中化管理,但是相应的大量的日志文件导致对日志分析困难。而今天介绍的ELK就是为了解决这一问题。

1.1 ELK日志分析系统

ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kiban三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下,故有此简称。

1.2 ELK中日志处理步骤


第一步:将日志进行集中化管理(beats)
第二步:将日志格式化(Logstash),然后将格式化后的数据输出到Elasticsearch
第三步:对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)
第四步:前端数据的展示(Kibana)

1.3 Elasticsearch概述

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它基于RESTful
web接口提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
  Elasticsearch是用Java开发的,并作为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。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
(1)Elasticsearch的特性

接近实时的搜索
集群
节点
索引
    索引(库)→类型(表)→文档(记录)
分片和副本

(2)分片和副本

在上述特性中,最重要的就是分片和副本,也是让es数据库(Elasticsearch)成为百度这些主流搜索引擎的主要原因,理论上能提升4倍的性能。
结合实际情况分析:索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制,如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上,或者从单个节点搜索请求太慢了,为了解决这个问题,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。每个分片就是一个全功能的独立索引,可以位于集群中任何节点上。

分片的特点:

水平分割扩展,增大存储量
分布式并行跨分片操作,提供性能和吞吐量

  分布式分片的机制和搜索请求的文档如何汇总完全是有elasticsearch控制的,这些对用户而言是透明的

  网络问题等等其他问题可以在任何时候不期而至,为了健壮性,强烈建议要有个故障切换机制,无论何种故障以防止分片或者节点不可用,为此,elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份,称为分片副本或副本

副本的特点:

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
性能加强,增加吞吐量,搜索可以并行在所有副本上执行

1.4 LogStash概述

一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、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
常用插件:Input、Filter Plugin、Output
    Input:收集源数据(访问日志、错误日志等)
    Filter Plugin:用于过滤日志和格式处理
    Output:输出日志

1.5 Kibana概述

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
通过各种图表进行高级数据分析及展示
Kibana主要功能
    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。
    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。
    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。
    让更多团队成员收益
        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。
    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。
    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。
    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。
    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。

2.搭建部署ELK

2.1 拓扑图

Node1 192.168.0.7 Elasticsearch、Kibana
Node2 192.168.0.8 Elasticsearch
Apache 192.168.0.9 Logstash

2.2ELK Elasticsearch 集群部署(在Node1、Node2节点上操作)

1.环境准备
① 配置域名解析

② 修改主机名


③ 查看java版本

2.部署 Elasticsearch 软件
① 安装elasticsearch—rpm包

② 加载系统服务

③ 修改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node1和node2节点信息


⑦ 检查群集状态信息


3.安装 Elasticsearch-head 插件
① 放入安装包并解压

② 编译安装node


③ 安装 phantomjs


④ 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具


⑤ 修改 Elasticsearch 主配置文件vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

⑥ 启动 elasticsearch-head 服务

⑦ 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

⑧ 插入索引

⑨ 访问测试

ELK Logstash 部署(apache)

1.更改主机名

2.安装Apahce服务(httpd)


3.安装Java环境

4.安装logstash

5.测试 Logstash
① 定义输入和输出流:输入采用标准输入,输出采用标准输出(类似管道)

② 定义输入和输出流:使用 rubydebug 输出详细格式显示,codec 为一种编解码器

③ 定义输入和输出流:使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

④ 浏览器访问 http://192.168.80.10:9100/ 查看索引信息和数据浏览

6.定义 logstash配置文件
①修改配置



7.浏览器访问查看索引信息
① 查看索引是否创建

② 查看索引对应的日志文件

ELK Kiabana 部署(在 Node1 节点上操作)

1.安装 Kiabana

2.设置 Kibana 的主配置文件vim /etc/kibana/kibana.yml

3.启动 Kibana 服务

4.验证 Kibana
① 添加system索引

② 单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息

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
① 创建apache_log.conf文件

② 启动添加到 Elasticsearch

6.浏览器访问http://192.168.0.7:5601 登录 Kibana测试
① 使用宿主机进行访问,为了产生访问日志

② 创建apache_access索引日志


③ 创建apache_error索引日志

④ 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。

Filebeat+ELK 部署

1.安装 Filebeat //在 Node1 节点上操作


2.设置 Kibana 的主配置文件 //在 Node1 节点上操作
① 修改配置参数

② 注释Elasticsearch output并指定 logstash 的 IP 和端口

③ 启动 filebeat

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

使用logstash -f logstash.conf命令进行启动。

浏览器访问 http://192.168.0.7:5601 登录 Kibana测试

标签:分析,ELK,Kibana,索引,Elasticsearch,分片,日志
来源: https://www.cnblogs.com/guohaojun/p/15331159.html

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