大数据实战之Logstash采集->Kafka->ElasticSearch检索

 1. Logstash概述

 　Logstash的官网地址为：https://www.elastic.co/cn/products/logstash，以下是官方对Logstash的描述。

　Logstash是与Flume类似，也是一种数据采集工具，区别在于组件和特性两大方面。常用的数据采集工具有Sqoop、Flume、Logstash，计划将单独写一篇博文论述它们之间的区别，所以这里就不赘述，感兴趣可关注后期的博文。

2. Kafka概述

 　Kafka的官网是：http://kafka.apache.org/，官方的介绍如下图：

　　总结来说，Kafka是一个分布式消息队列，具有生产者和消费者的功能，它依赖Zookeeper集群来保存meta数据，根据Topic来归类存储的消息，Kafka集群由多个实例组成，每个实例称为broker。

3. ElasticSearch概述

　ElasticSearch是一个分布式的搜索和数据分析引擎。它的官网是：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch，官方对ElasticSearch的描述如下，通过官方的描述能够对ElasticSearch有一个整体的了解。

3. 编程实战

 3.1 小项目介绍

　在VM的linux本地logserver目录下存有模拟数据data.log，启动一个logstash监视Linux的logserver目录的data.log日志文件，当日志文件发生了修改，将日志文件采集到Kafka消息队列的名为logs的Topic中，另启动一个logstash将Kafka的消息采集到ElashticSearch，使用ElasticSearch检索数据。

　　

 3.2 开发环境

　系统环境： VM中存在三台Linux机器（bigdata12，bigdata14，bigdata15）

　软件环境：kafka_2.11-0.9.0.1、zookeeper-3.4.10、elasticsearch-2.4.4、logstash-2.3.1

 3.3 环境准备

　1. 首先在三台机器开启zookeeper，各机器运行zkServer.sh start，Linux下查看是否有然后使用zkServer.sh status查看zookeeper的状态，如果看到leader和follower角色的出现就代表运行正常。 

　2. 三台启动Kafka，到kafka目录下，运行 nohup bin/kafka-server-start.sh conf/serverproperties.conf。使用

　3. 使用非root用户启动elasticsearch，使用非root用户进入elasticsearch目录执行： bin/elasticsearch -d

　【注意】，必须是非root用户，否则会报错。如果没有，就创建一个用户。

    例如创建一个用户为zhou的话，执行：

　 (1) 添加用户：useradd bigdata，

　 (2) 为用户添加密码 ：echo 123456 | passwd --stdin zhou，

　 (3) 将zhou添加到sudoers： echo "bigdata ALL = (root) NOPASSWD:ALL" | tee /etc/sudoers.d/zhou

　 (4) 修改权限： chmod 0440 /etc/sudoers.d/zhou

　 (5) 从root切换成zhou： su - zhou 

　 (6) 然后再执行启动elasticsearch命令

　4. 检查进程运行情况

　 在Linux环境下执行jps命令查看进程是否正常启动，每台机器查看是否有以下进程

　 

　在elasticsearch安装了head的前提下，在windows环境开启浏览器，在地址栏输入http://ip地址:9200/_plugin/head ，例如，根据我的配置，输入了http://192.168.243.11:9200/_plugin/head。出现以下界面，表示Elasticsearch启动正常

　

　在以上环节确认后，就代表环境启动运行正常，可以进行正常开发程序。

 3.4 开发

 3.4.1 编写logstash配置

　在bigdata12机器中进入logstash的conf目录：

　vi dataTokafka.conf

 1 input {
 2   file {
 3         codec => plain {
 4         charset => "UTF-8"
 5     }
 6     path => "/root/logserver/supernova.log"
 7     discover_interval => 5
 8     start_position => "beginning"
 9   }
10 }
11 
12 output {
13     kafka {
14           topic_id => "supernova"
15           codec => plain {
16           format => "%{message}"
17           charset => "UTF-8"
18       }
19           bootstrap_servers => "bigdata12:9092,bigdata14:9092,bigdata15:9092"
20     }
21 }

　在bigdata14机器中进入logstash的conf目录：

　 vi dataToElastic.conf

input {
  kafka {
    type => "supernova"
    auto_offset_reset => "smallest"
    codec => "plain"
    group_id => "elas2"
    topic_id => "supernova"
    zk_connect => "bigdata12:2181,bigdata14:2181,bigdata15:2181"
  }
}
filter {
  if [type] == "supernova" {
    mutate {
      split => { "message" => "|" }
      add_field => {
                "id" => "%{message[0]}"
                "time" => "%{message[1]}"
                "ip" => "%{message[2]}"
                "user" => "%{message[3]}"
     }
     remove_field => [ "message" ]
   }
  }
}
output {
  if [type] == "supernova" {
    elasticsearch {
      index => "supernova"
      codec => plain {
        charset => "UTF-16BE"
      }
      hosts => ["bigdata12:9200", "bigdata14:9200", "bigdata15:9200"]
    }
  }
}

　3.4.2 运行

　(1) 在bigdata12机器中，使用3.4.1中的dataTokakfa.conf启动logstash。执行：bin/logstash -f conf/dataTokakfa.conf，监听supernova.log文件

　(2) 在bigdata14机器中，使用3.4.1中的dataToElastic.conf启动logstach。执行：bin/logstash -f conf/dataToElastic.conf，将Kafka数据采集到Elasticsearch。

　(3) 为了便于观察，在bigdata15机器中，启动kafka消费者，查看Topic中的数据。执行：bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper bigdata11:2181 --from-beginning --topic logs，用于消费Kafka中Topic名为logs的消息。

　(4) 编辑修改Logstash监听的supernova.log文件。

　启动】：

 

 【修改】在bigdata15中修改了数据（右下角窗口）

　

【监视过程】：bigdata15中（右上），kafka的consumer消费到了supernova.log文件中的数据，在bigdata14中，可以看到将数据传至ElasticSearch的数据（左下）

【ElasticSeach结果】

 　可以看到Elastic集群中，产生了一个supernova的type（类似关系数据库中的database）

 

 【查看ElasticSearch数据】

　3.4.2 ElasticSearch检索

    使用Junit单元测试的方法来编写测试方法，代码如下:

　EalsticSearch.java

package novaself;

import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.Client;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.net.InetAddress;
import java.util.Iterator;

/**
 * @author Supernova
 * @date 2018/06/22
 */
public class ElasticSearch  {

    private Client client;

    /**
     * 获取客户端
     */
    @Before
    public void getClient() throws Exception {
        // ElasticSearch服务默认端口9300
        Settings settings = Settings.settingsBuilder()
                .put("cluster.name", "bigdata").build();
        client = TransportClient.builder().settings(settings).build()
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(
                        InetAddress.getByName("bigdata12"), 9300))
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(
                        InetAddress.getByName("bigdata14"), 9300))
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(
                        InetAddress.getByName("bigdata15"), 9300));
    }

    /**
     * 词条查询: 用户名中有"新"字的数据
     */
    @Test
    public void testTermQuery(){
        /*
         * termQuery词条查询: 只匹配指定字段中含有该词条的文档
         * 查询user字段为超新星的记录
         */
        SearchResponse response = client.prepareSearch("supernova")
                .setTypes("supernova")
                .setQuery(QueryBuilders.termQuery("user","新"))
                .get();

        // 获取结果集对象、命中数
        SearchHits hits = response.getHits();
        // 使用迭代器遍历数据
        Iterator iter = hits.iterator();
        while(iter.hasNext()){
            SearchHit hit = iter.next();
            // 以Json格式输出
            String result = hit.getSourceAsString();
            System.out.println(result);
        }

        //关闭客户端
        client.close();
    }
    /**
     * 模糊查询: 星期四的数据
     */
    @Test
    public void testWildcardQuery() throws Exception{
        /*
         * wildcardQuery模糊查询,time字段中包含"四"的数据
         */
        SearchResponse response = client.prepareSearch("supernova")
                .setTypes("supernova")
                .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("time","四"))
                .get();


        // 获取结果集对象、命中数
        SearchHits hits = response.getHits();
        // 使用迭代器遍历数据
        Iterator iter = hits.iterator();
        while(iter.hasNext()){
            SearchHit hit = iter.next();
            // 以Json格式输出
            String result = hit.getSourceAsString();
            System.out.println(result);
        }

        //关闭客户端
        client.close();
    }
}

【检索结果】：

  词条查询：testTermQuery( )方法的运行结果：

　模糊查询：testWildcardQuery ( )方法的运行结果：