ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)

文章目录

    • 一、ELK
      • 1、组件介绍
        • (1)Elasticsearch
        • (2)Logstash
      • (3)Kibana
      • 2、环境介绍
      • 3、版本说明
    • 二、ELK 实施部署
      • 1、 Elasticsearch部署
        • (1)安装配置jdk8
        • (2)安装配置ES
        • (3)系统优化
        • (4)启动ES
      • 2、安装配置head监控插件(Web前端)
      • (1)安装nodejs
      • (2)安装git
      • (3)下载及安装head插件
      • (4)配置elasticsearch,允许head插件访问
      • (5)测试
      • 3、 Kibana部署
        • (1)安装
        • (2)配置
        • (3)启动
        • (4)安装配置Nginx反向代理
      • 4、 Logstash部署
        • (1)安装配置jdk8
        • (2)安装logstash
        • (3)配置
        • (4)扩展:收集Tomcat日志
    • 三、Kafka部署
      • 1、简介
        • (1)kafka
        • (2)zookeeper
      • 2、搭建架构
      • 3、部署实战
        • 1.安装配置jdk8
        • 2.安装配置ZK
        • 3.配置Kafka
        • 4.其他节点配置
        • 5.启动、验证ZK集群
        • 6.启动、验证Kafka
    • 四、Filebeat
      • 1、简介
      • 2、部署实战
        • (1)下载
        • (2)解压
        • (3)修改配置
        • (4)启动

一、ELK

ELK:日志搜集平台

ELK由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源工具组成:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6eVWCDtE-1632320822537)(assets/1565095105964.png)]

1、组件介绍

(1)Elasticsearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志

特点:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,多数据源等。它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。
在elasticsearch集群中,所有节点的数据是均等的。

索引:

索引(库)–>类型(表)–>文档/日志(记录)

(2)Logstash

Logstash是一个完全开源工具,可以对你的日志进行收集、过滤、分析,并将其存储供以后使用(如,搜索),logstash带有一个web界面,搜索和展示所有日志。 只收集和过滤日志,和改格式

简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端;与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。

Logstash的事件(logstash将数据流中等每一条数据称之为一个事件)处理流水线有三个主要角色完成:inputs –> filters –> outputs:

logstash整个工作流程分为三个阶段:输入、过滤、输出。每个阶段都有强大的插件提供支持

Input 必须,负责产生事件(Inputs generate events),常用的插件有

  • file 从文件系统收集数据
  • syslog 从syslog日志收集数据
  • redis 从redis收集日志
  • beats 从beats family收集日志(如:Filebeats)

Filter常用的插件,负责数据处理与转换(filters modify them)

  • grok是logstash中最常用的日志解释和结构化插件。:grok是一种采用组合多个预定义的正则表达式,用来匹配分割文本并映射到关键字的工具。
  • mutate 支持事件的变换,例如重命名、移除、替换、修改等
  • drop 完全丢弃事件
  • clone 克隆事件

output 输出,必须,负责数据输出(outputs ship them elsewhere),常用的插件有

  • elasticsearch 把数据输出到elasticsearch
  • file 把数据输出为普通的文件

(3)Kibana

Kibana 是一个基于浏览器页面的Elasticsearch前端展示工具,也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮你汇总、分析和搜索重要数据日志。

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第1张图片

2、环境介绍

安装软件 主机名 IP地址 系统版本
Elasticsearch/ mes-1-zk 192.168.246.234 centos7.4–3G
zookeeper/kafka/Logstash es-2-zk-log 192.168.246.231 centos7.4–2G
head/Kibana es-3-head-kib-zk-File 192.168.246.235 centos7.4—2G

所有机器关闭防火墙,selinux

3、版本说明

Elasticsearch: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.5.4.tar.gz
Logstash: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-6.5.4.tar.gz
Kibana: 6.5.4  #https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz
Kafka: 2.11-2.1  #https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz
Filebeat: 6.5.4
相应的版本最好下载对应的插件

相关地址:

官网地址:https://www.elastic.co

官网搭建:https://www.elastic.co/guide/index.html

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第2张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第3张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第4张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第5张图片

二、ELK 实施部署

1、 Elasticsearch部署

系统类型:Centos7.5
节点IP:172.16.246.234
软件版本:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz、elasticsearch-6.5.4.tar.gz
示例节点:172.16.246.234

(1)安装配置jdk8

ES运行依赖jdk8 -----三台机器都操作,先上传jdk1.8

[root@mes-1 ~]# tar xzf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/
[root@mes-1 local]# mv jdk1.8.0_191/ java
[root@mes-1 local]# echo '
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
' >>/etc/profile
[root@mes-1 ~]# source /etc/profile
[root@mes-1  local]# java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

(2)安装配置ES

1、创建运行ES的普通用户

[root@mes-1 ~]# useradd elsearch
[root@mes-1 ~]# echo "123456" | passwd --stdin "elsearch"

2、安装配置ES

[root@mes-1 ~]# tar xzf elasticsearch-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/
[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/
[root@mes-1 config]# ls
elasticsearch.yml  log4j2.properties  roles.yml  users_roles
jvm.options        role_mapping.yml   users
[root@mes-1 config]# cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak
[root@mes-1 config]# vim elasticsearch.yml    ----找个地方添加如下内容
cluster.name: elk
node.name: elk01
node.master: true
node.data: true
path.data: /data/elasticsearch/data
path.logs: /data/elasticsearch/logs
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.246.234", "192.168.246.231","192.168.246.235"]
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
#discovery.zen.ping_timeout: 150s
#discovery.zen.fd.ping_retries: 10
#client.transport.ping_timeout: 60s
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

配置项含义:

cluster.name        集群名称,各节点配成相同的集群名称。
node.name       节点名称,各节点配置不同。
node.master     指示某个节点是否符合成为主节点的条件。
node.data       指示节点是否为数据节点。数据节点包含并管理索引的一部分。
path.data       数据存储目录。
path.logs       日志存储目录。
bootstrap.memory_lock       内存锁定,是否禁用交换。
bootstrap.system_call_filter    系统调用过滤器。
network.host    绑定节点IP。
http.port       端口。
discovery.zen.ping.unicast.hosts    提供其他 Elasticsearch 服务节点的单点广播发现功能。
discovery.zen.minimum_master_nodes  集群中可工作的具有Master节点资格的最小数量,官方的推荐值是(N/2)+1,其中N是具有master资格的节点的数量。
discovery.zen.ping_timeout      节点在发现过程中的等待时间。
discovery.zen.fd.ping_retries        节点发现重试次数。
http.cors.enabled               是否允许跨源 REST 请求,用于允许head插件访问ES。
http.cors.allow-origin              允许的源地址。

3、设置JVM堆大小

[root@mes-1 config]# vim jvm.options     ----将
-Xms1g    ----修改成 -Xms2g
-Xmx1g    ----修改成 -Xms2g

或者:
推荐设置为4G,请注意下面的说明:
sed -i 's/-Xms1g/-Xms4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
sed -i 's/-Xmx1g/-Xmx4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options

注意:
确保堆内存最小值(Xms)与最大值(Xmx)的大小相同,防止程序在运行时改变堆内存大小。
堆内存大小不要超过系统内存的50%

4、创建ES数据及日志存储目录

[root@mes-1 ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/data       (/data/elasticsearch)
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/logs       (/log/elasticsearch)

5、修改安装目录及存储目录权限

[root@mes-1 ~]# chown -R elsearch:elsearch /data/elasticsearch
[root@mes-1 ~]# chown -R elsearch:elsearch /usr/local/elasticsearch-6.5.4

(3)系统优化

1、增加最大文件打开数

永久生效方法:

echo "* - nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf

2、增加最大进程数

[root@mes-1 ~]# vim /etc/security/limits.conf    ---在文件最后面添加如下内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096
更多的参数调整可以直接用这个

解释:
soft  xxx  : 代表警告的设定,可以超过这个设定值,但是超过后会有警告。
hard  xxx  : 代表严格的设定,不允许超过这个设定的值。
nofile : 是每个进程可以打开的文件数的限制
nproc  : 是操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制

3、增加最大内存映射数(调整使用交换分区的策略)

[root@mes-1 ~]# vim /etc/sysctl.conf   ---添加如下
vm.max_map_count=262144
vm.swappiness=0
[root@mes-1 ~]# sysctl -p
解释:在内存不足的情况下,使用交换空间。


[root@mes-1 ~]# sysctl -w vm.max_map_count=262144
增大用户使用内存的空间(临时)

启动如果报下列错误

memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
elasticsearch.yml文件
bootstrap.memory_lock : false
/etc/sysctl.conf文件
vm.swappiness=0

错误:
max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]

意思是elasticsearch用户拥有的客串建文件描述的权限太低,知道需要65536个

解决:

切换到root用户下面,

vim   /etc/security/limits.conf

在最后添加
* hard nofile 65536
* hard nofile 65536
重新启动elasticsearch,还是无效?
必须重新登录启动elasticsearch的账户才可以,例如我的账户名是elasticsearch,退出重新登录。
另外*也可以换为启动elasticsearch的账户也可以,* 代表所有,其实比较不合适

启动还会遇到另外一个问题,就是
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
意思是:elasticsearch用户拥有的内存权限太小了,至少需要262114。这个比较简单,也不需要重启,直接执行
# sysctl -w vm.max_map_count=262144
就可以了

(4)启动ES

[root@mes-1 ~]# su - elsearch
Last login: Sat Aug  3 19:48:59 CST 2019 on pts/0
[root@mes-1 ~]$ cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4/
[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ ./bin/elasticsearch #先启动看看报错不,需要多等一会
终止之后
[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ nohup ./bin/elasticsearch &  #放后台启动
[1] 11462
nohup: ignoring input and appending output to ‘nohup.out’
[root@mes-1 elasticsearch-6.5.4]$ tail -f nohup.out   #看一下是否启动
或者:
su - elsearch -c "cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4 && nohup bin/elasticsearch &"

测试:浏览器访问http://192.168.246.234:9200
ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第6张图片

2、安装配置head监控插件(Web前端)

只需要安装一台就可以了。192.168.246.235

前提: head插件是Nodejs实现的,所以需要先安装Nodejs。

(1)安装nodejs

nodejs官方下载地址:https://nodejs.org/

下载linux64位:

[root@es-3-head-kib ~]# wget https://nodejs.org/dist/v14.17.6/node-v14.17.6-linux-x64.tar.xz
[root@es-3-head-kib ~]# tar xf node-v14.17.6-linux-x64.tar.xz -C /usr/local/
[root@localhost nodejs]# vim /etc/profile
# 添加 如下配置
NODE_HOME=/usr/local/node-v14.17.6-linux-x64
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$NODE_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
#由于我这里,ES也装在了此台机器上,所以环境变量这样配置;不能删除jdk的配置
[root@es-3-head-kib ~]# source /etc/profile
[root@es-3-head-kib ~]# node --version
v14.17.6
[root@es-3-head-kib ~]# npm -v
6.14.15

npm 是随同NodeJS一起安装的包管理工具,能解决NodeJS代码部署上的很多问题。

(2)安装git

需要使用git方式下载head插件,下面安装git:

[root@es-3-head-kib local]# yum install -y git
[root@es-3-head-kib local]# git --version
git version 1.8.3.1

(3)下载及安装head插件

[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/
[root@es-3-head-kib local]# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
[root@es-3-head-kib local]# cd elasticsearch-head/
[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install   #注意:这里直接安装,可能会失败,如果你的网络没问题,才能下载成功
#也可以将npm源设置为国内淘宝的,确保能下载成功
[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# npm install #报错,不用管它

修改地址:如果你的head插件和ES没在一台机器上,需要进行如下2处修改,在一台机器,不修改即可

[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# vim Gruntfile.js

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第7张图片

[root@es-3-head-kib elasticsearch-head]# vim _site/app.js #配置连接es的ip和port

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第8张图片

(4)配置elasticsearch,允许head插件访问

[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/elasticsearch.yml
在配置最后面,加2行

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tnpJfy0R-1632321342369)(assets/image-20210916162555873.png)]

然后,重启elasticsearch

(5)测试

进入到head目录,执行npm run start

[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/elasticsearch-head/
[root@es elasticsearch-head]# nohup npm  run start &

启动成功后,在浏览器访问:http://192.168.153.190:9100/ ,内部输入 http://192.168.153.190:9200/ 点击连接测试,输出黄色背景字体说明配置OK。

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第9张图片

3、 Kibana部署

系统类型:Centos7.5
节点IP: 192.168.246.235
软件版本:nginx-1.14.2、kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz

(1)安装

[root@es-3-head-kib ~]# tar zvxf kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/

(2)配置

[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/kibana-6.5.4-linux-x86_64/config/
[root@es-3-head-kib config]# vim kibana.yml
server.port: 5601
server.host: "192.168.246.235"     #kibana本机的地址
elasticsearch.url: "http://192.168.246.234:9200"	#ES主节点地址+端口
kibana.index: ".kibana"

配置项含义:

server.port kibana 服务端口,默认5601
server.host kibana 主机IP地址,默认localhost
elasticsearch.url  用来做查询的ES节点的URL,默认http://localhost:9200
kibana.index       kibana在Elasticsearch中使用索引来存储保存的searches, visualizations和dashboards,默认.kibana

其他配置项可参考:
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.5/settings.html

(3)启动

[root@es-3-head-kib config]# cd ..
[root@es-3-head-kib kibana-6.5.4-linux-x86_64]# nohup ./bin/kibana & 
[1] 12054
[root@es-3-head-kib kibana-6.5.4-linux-x86_64]# nohup: ignoring input and appending output to ‘nohup.out’

(4)安装配置Nginx反向代理

1、配置YUM源:

[root@es-3-head-kib ~]# rpm -ivh http://nginx.org/packages/centos/7/noarch/RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm

2、安装:

[root@es-3-head-kib ~]# yum install -y nginx 

3、配置反向代理

[root@es-3-head-kib ~]# cd /etc/nginx/conf.d/
[root@es-3-head-kib conf.d]# cp default.conf nginx.conf
[root@es-3-head-kib conf.d]# mv default.conf default.conf.bak
[root@es-3-head-kib conf.d]# vim nginx.conf
server {
     
        listen       80;
        server_name  192.168.246.235;

        #charset koi8-r;

       # access_log  /var/log/nginx/host.access.log  main;
       # access_log off;

         location / {
       
             proxy_pass http://192.168.246.235:5601;
             proxy_set_header Host $host:5601;  
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;  
             proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;  
             proxy_set_header Via "nginx";
                     }
         location /status {
      
             stub_status on; #开启网站监控状态 
             access_log /var/log/nginx/kibana_status.log; #监控日志 
             auth_basic "NginxStatus"; }

         location /head/{
     
             proxy_pass http://192.168.246.235:9100;
             proxy_set_header Host $host:9100;
             proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
             proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
             proxy_set_header Via "nginx";
                         }  
}

4、配置Nginx

1.将原来的log_format注释掉,添加json格式的配置信息,如下:
[root@es-3-head-kib conf.d]# vim /etc/nginx/nginx.conf
log_format  json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
                           '"@version":"1",'
                           '"client":"$remote_addr",'
                           '"url":"$uri",'
                           '"status":"$status",'
                           '"domain":"$host",'
                           '"host":"$server_addr",'
                           '"size":$body_bytes_sent,'
                           '"responsetime":$request_time,'
                           '"referer": "$http_referer",'
                           '"ua": "$http_user_agent"'
               '}';
2.引用定义的json格式的日志:
access_log  /var/log/nginx/access_json.log  json;

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第10张图片

5、启动Nginx

root@es-3-head-kib ~]# systemctl start nginx

浏览器访问http://192.168.246.235 刚开始没有任何数据,会提示你创建新的索引。

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第11张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第12张图片

4、 Logstash部署

192.168.246.231

系统类型:Centos7.5
节点IP:192.168.246.231
软件版本:jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、logstash-6.5.4.tar.gz

(1)安装配置jdk8

Logstash运行同样依赖jdk,本次为节省资源,故将Logstash安装在了kafka244.231节点。

[root@es-2-zk-log ~]# tar -xvzf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz  -C /usr/local/
[root@es-2-zk-log ~]# cd /usr/local/
[root@es-2-zk-log ~]# mv jdk1.8.0_211/ java
[root@es-2-zk-log ~]# vim /etc/profile
[root@es-2-zk-log elk_packages]# tail -3 /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH

[root@es-2-zk-log local]# source /etc/profile
[root@es-2-zk-log local]# java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

(2)安装logstash

[root@es-2-zk-log ~]# tar xvzf logstash-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/

(3)配置

创建目录,我们将所有input、filter、output配置文件全部放到该目录中。

1.安装nginx:
[root@es-2-zk-log ~]# rpm -ivh http://nginx.org/packages/centos/7/noarch/RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm
[root@es-2-zk-log ~]# yum install -y nginx
将原来的日志格式注释掉定义成json格式:
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim /etc/nginx/nginx.conf
log_format  json '{"@timestamp":"$time_iso8601",'
                           '"@version":"1",'
                           '"client":"$remote_addr",'
                           '"url":"$uri",'
                           '"status":"$status",'
                           '"domain":"$host",'
                           '"host":"$server_addr",'
                           '"size":$body_bytes_sent,'
                           '"responsetime":$request_time,'
                           '"referer": "$http_referer",'
                           '"ua": "$http_user_agent"'
               '}';
2.引用定义的json格式的日志:
access_log  /var/log/nginx/access_json.log  json;

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第13张图片

[root@es-2-zk-log ~]# systemctl start nginx 
[root@es-2-zk-log ~]# systemctl enable nginx
浏览器多访问几次
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d
[root@es-2-zk-log ~]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d/       
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim input.conf       #---在下面添加
input {
                             #让logstash可以读取特定的事件源。
    file {
                                            #从文件读取
    path => ["/var/log/nginx/access_json.log"]        #要输入的文件路径
#   code => "json"               #定义编码,用什么格式输入和输出,由于日志就是json格式,这里不用再写

        type => "shopweb"                       #定义一个类型,通用选项. 用于激活过滤器

    }
}


[root@es-2-zk-log conf.d]# vim output.conf
output {
                #输出插件,将事件发送到特定目标
    elasticsearch {
                 #输出到es
    hosts => ["192.168.246.234:9200"]       #指定es服务的ip加端口
    index => ["%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"]     #引用input中的type名称,定义输出的格式
    }
}

启动:
[root@es-2-zk-log conf.d]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/
[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# nohup bin/logstash -f etc/conf.d/  --config.reload.automatic &

查看日志出现:

[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# tail -f nohup.out
[2019-08-04T01:39:24,671][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch] Attempting to install template {
     :manage_template=>{
     "template"=>"logstash-*", "version"=>60001, "settings"=>{
     "index.refresh_interval"=>"5s"}, "mappings"=>{
     "_default_"=>{
     "dynamic_templates"=>[{
     "message_field"=>{
     "path_match"=>"message", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{
     "type"=>"text", "norms"=>false}}}, {
     "string_fields"=>{
     "match"=>"*", "match_mapping_type"=>"string", "mapping"=>{
     "type"=>"text", "norms"=>false, "fields"=>{
     "keyword"=>{
     "type"=>"keyword", "ignore_above"=>256}}}}}], "properties"=>{
     "@timestamp"=>{
     "type"=>"date"}, "@version"=>{
     "type"=>"keyword"}, "geoip"=>{
     "dynamic"=>true, "properties"=>{
     "ip"=>{
     "type"=>"ip"}, "location"=>{
     "type"=>"geo_point"}, "latitude"=>{
     "type"=>"half_float"}, "longitude"=>{
     "type"=>"half_float"}}}}}}}}

在浏览器中访问本机的nginx网站

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第14张图片

然后去head插件页面查看是否有shopweb索引出现

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第15张图片

发现之后,去配置kibanna添加索引

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第16张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第17张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第18张图片

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ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第20张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第21张图片

可以根据某个特定的值,来查看记录,比如

多刷新几次本机的nginx页面,可以看到相应的日志记录

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第22张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第23张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第24张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第25张图片

(4)扩展:收集Tomcat日志

配置文件已提供:

[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# cat etc/conf.d/tomcat.conf 
input {
     
    file {
     
      path => "/apps/tomcat/logs/localhost_access_log*.txt"
      type => "tomcat"
#      start_position => "beginning"
#      stat_interval => "2"
    }
}

output {
     
    elasticsearch {
     
      hosts => ["192.168.1.121:9200"]
      index => ["%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"]
    }
}

做出来应该是以下效果:

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第26张图片

注意:如果进程关闭,页面将会访问失败,需要重启head,kibana,logstash

注意:如果出不来通过界面提示打开时间管理器,设置时间为本星期

过程: 通过nginx的访问日志获取日志—>传输到logstach ----传输到–elasticsearch–传输到—kibana (通过nginix反代)

注意:如果出现问题

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第27张图片

从上面截图可以看出存在5个unassigned的分片,新建索引blog5的时候,分片数为5,副本数为1,新建之后集群状态成为yellow,其根本原因是因为集群存在没有启用的副本分片,我们先来看一下官网给出的副本分片的介绍:

副本分片的主要目的就是为了故障转移,正如在 集群内的原理 中讨论的:如果持有主分片的节点挂掉了,一个副本分片就会晋升为主分片的角色。

那么可以看出来副本分片和主分片是不能放到一个节点上面的,可是在只有一个节点的集群里,副本分片没有办法分配到其他的节点上,所以出现所有副本分片都unassigned得情况。因为只有一个节点,如果存在主分片节点挂掉了,那么整个集群理应就挂掉了,不存在副本分片升为主分片的情况。

解决办法就是,在单节点的elasticsearch集群,删除存在副本分片的索引,新建索引的副本都设为0。然后再查看集群状态

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第28张图片

三、Kafka部署

1、简介

(1)kafka

​ 数据缓冲队列(消息队列)。同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力,使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力,而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批量处理系统、低延迟的实时系统、web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

Kafka的特性:

  • 高吞吐量:kafka每秒可以处理几十万条消息。

  • 可扩展性:kafka集群支持热扩展- 持久性、

  • 可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失

  • 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败)

  • 高并发:支持数千个客户端同时读写

    它主要包括以下组件

    话题(Topic):是特定类型的消息流。(每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别,即 kafka 是面向 topic 的)
    生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象(发布消息到 kafka 集群的终端或服务).
    消费者(Consumer):可以订阅一个或多个话题,从而消费这些已发布的消息。
    服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称为代理(Broker)或Kafka集群。
    partition(区):每个 topic 包含一个或多个 partition。
    replication:partition 的副本,保障 partition 的高可用。
    leader:replica 中的一个角色, producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
    follower:replica 中的一个角色,从 leader 中复制数据。
    zookeeper:kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 信息。
    

(2)zookeeper

ZooKeeper是一个分布式协调服务,它的主要作用是为分布式系统提供一致性服务,提供的功能包括:配置维护、分布式同步等。Kafka的运行依赖ZooKeeper。

ZooKeeper用于分布式系统的协调,Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因。ZooKeeper主要用来协调Kafka的各个broker,不仅可以实现broker的负载均衡,而且当增加了broker或者某个broker故障了,ZooKeeper将会通知生产者和消费者,这样可以保证整个系统正常运转。

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的分布情况与消费者当前消费的状态信息都会保存在ZooKeeper中。

2、搭建架构

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第29张图片

Filebeat安装在要收集日志的应用服务器中,Filebeat收集到日志之后传输到kafka中,logstash通过kafka拿到日志,在由logstash传给后面的es,es将日志传给后面的kibana,最后通过kibana展示出来。

系统类型:Centos7.5
节点IP:192.168.246.234,192.168.246.231、192.168.246.235
软件版本:jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、kafka_2.11-2.1.0.tgz
示例节点:172.16.246.231

3、部署实战

1.安装配置jdk8

Kafka、Zookeeper(简称:ZK)运行依赖jdk8

tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
echo '
JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
' >>/etc/profile
source /etc/profile

2.安装配置ZK

Kafka运行依赖ZK,Kafka官网提供的tar包中,已经包含了ZK,这里不再额下载ZK程序。

配置相互解析—三台机器

[root@es-2-zk-log ~]# vim /etc/hosts
192.168.246.234 mes-1
192.168.246.231 es-2-zk-log
192.168.246.235 es-3-head-kib

(1)安装

[root@es-2-zk-log ~]# tar xzvf kafka_2.11-2.1.0.tgz -C /usr/local/

(2)配置

[root@mes-1 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@mes-1 ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties  #添加如下配置
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.246.231:2888:3888             #kafka集群IP:Port
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@mes-1 ~]# echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid     #myid号按顺序排
[root@es-2-zk-log ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@es-2-zk-log ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.246.231:2888:3888
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@es-2-zk-log ~]# echo 2 > /opt/data/zookeeper/data/myid
[root@es-3 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20
syncLimit=10
server.1=192.168.246.231:2888:3888
server.2=192.168.246.234:2888:3888
server.3=192.168.246.235:2888:3888
#创建data、log目录
[root@es-3-head-kib ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
[root@es-3-head-kib ~]# echo 3 > /opt/data/zookeeper/data/myid

配置项含义:

  • dataDir ZK数据存放目录。
  • dataLogDir ZK日志存放目录。
  • clientPort 客户端连接ZK服务的端口。
  • tickTime ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
  • initLimit 允许follower连接并同步到Leader的初始化连接时间,当初始化连接时间超过该值,则表示连接失败。
  • syncLimit Leader与Follower之间发送消息时如果follower在设置时间内不能与leader通信,那么此follower将会被丢弃。
  • server.1=172.16.244.31:2888:3888 2888是follower与leader交换信息的端口,3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3.配置Kafka

(1)配置

[root@mes-1 ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@mes-1 ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties  #在最后添加
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.231:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@mes-1 ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs
[root@es-2-zk-log ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@es-2-zk-log ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.234:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@es-2-zk-log ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs
[root@es-3-head-kib ~]# sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
[root@es-3-head-kib ~]# vim /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/server.properties
broker.id=3
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.235:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.246.231:2181,192.168.246.234:2181,192.168.246.235:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@es-3-head-kib ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

配置项含义:

#每个server需要单独配置broker id,如果不配置系统会自动配置。
broker.id  

#监听地址,格式PLAINTEXT://IP:端口。
listeners  

#处理网络请求的线程数量,也就是接收消息的线程数。
num.network.threads	

#消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。
num.io.threads	

#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes 

#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
socket.receive.buffer.bytes	

服务器将接受的请求的最大大小(防止OOM)
socket.request.max.bytes  

日志文件目录。
log.dirs    

#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions

#用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir 


offsets.topic.replication.factor

#超时将被删除
log.retention.hours

#日志文件中每个segment的大小,默认为1G
log.segment.bytes

#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G,那么
#就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G,
#多长时间去检查一次,就需要设置一个周期性检查文件大小
#的时间(单位是毫秒)
log.retention.check.interval.ms 

#ZK主机地址,如果zookeeper是集群则以逗号隔开
zookeeper.connect  

#连接到Zookeeper的超时时间。
zookeeper.connection.timeout.ms     

4.其他节点配置

只需把配置好的安装包直接分发到其他节点,Kafka的broker.id和listeners就可以了。

5.启动、验证ZK集群

(1)启动

在三个节点依次执行:

[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

(2)验证

查看端口

[root@mes-1 ~]# netstat -lntp | grep 2181
tcp6       0      0 :::2181                 :::*                    LISTEN      1226/java

6.启动、验证Kafka

(1)启动

在三个节点依次执行:

[root@mes-1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

(2)验证

在192.168.246.231上创建topic

[root@es-2-zk-log kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
Created topic "testtopic".

在246.235上面查询192.168.246.231上的topic

[root@es-3-head-kib kafka_2.11-2.1.0]# 
testtopic

模拟消息生产和消费
发送消息到192.168.246.231

[root@mes-1 kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.246.231:9092 --topic testtopic
>hello

从192.168.246.234接受消息

[root@es-2-zk-log kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  192.168.246.234:9092 --topic testtopic --from-beginning
hello
kafka没有问题之后,回到logstash服务器:
#安装完kafka之后的操作:
[root@es-2-zk-log ~]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/etc/conf.d/
[root@es-2-zk-log conf.d]# cp input.conf input.conf.bak
[root@es-2-zk-log conf.d]# vim input.conf
input {
     
kafka {
                    #指定kafka服务
    type => "nginx_log"
    codec => "json"        #通用选项,用于输入数据的编解码器
    topics => "nginx"        #这里定义的topic
    decorate_events => true  #此属性会将当前topic、group、partition等信息也带到message中
    bootstrap_servers => "192.168.246.234:9092, 192.168.246.231:9092, 192.168.246.235:9092"
  }
}
启动 logstash
[root@es-2-zk-log conf.d]# cd /usr/local/logstash-6.5.4/
[root@es-2-zk-log logstash-6.5.4]# nohup bin/logstash -f etc/conf.d/  --config.reload.automatic &

四、Filebeat

1、简介

​ 隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择,目前Beats包含四种工具:

  • 1.Packetbeat(搜集网络流量数据)
  • 2.Metricbeat(搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据。)
  • 3.Filebeat(搜集文件数据)
  • 4.Winlogbeat(搜集 Windows 日志数据)

为什么用 Filebeat ,而不用原来的 Logstash 呢?

原因很简单,资源消耗比较大。

由于 Logstash 是跑在 JVM 上面,资源消耗比较大,后来作者用 GO 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 Agent 叫 Logstash-forwarder。后来作者加入 elastic.co 公司, Logstash-forwarder 的开发工作给公司内部 GO 团队来搞,最后命名为 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每台应用服务器上。

2、部署实战

(1)下载

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz

(2)解压

[root@es-3-head-kib ~]# tar xzvf filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
[root@es-3-head-kib ~]# cd /usr/local/
[root@es-3-head-kib local]# mv filebeat-6.5.4-linux-x86_64 filebeat
[root@es-3-head-kib local]# cd filebeat/

(3)修改配置

修改 Filebeat 配置,支持收集本地目录日志,并输出日志到 Kafka 集群中

[root@es-3-head-kib filebeat]# mv filebeat.yml filebeat.yml.bak
[root@es-3-head-kib filebeat]# vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- input_type: log        #指定输入的类型
  paths:
    -  /var/log/nginx/*.log      #日志的路径
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true
  json.message_key: log

output.kafka:
  hosts: ["192.168.246.234:9092","192.168.246.231:9092","192.168.246.235:9092"]   #kafka服务器
  topic: 'nginx'        #输出到kafka中的topic
  
注释:
下面三行配置,只针对于收集json格式的日志,如收集的不是json格式,可以擦除
json.keys_under_root: true #keys_under_root可以让字段位于根节点,默认为false
json.add_error_key: true #将解析错误的消息记录储存在error.message字段中
json.message_key: log #message_key是用来合并多行json日志使用的

Filebeat 6.0 之后一些配置参数变动比较大,比如 document_type 就不支持,需要用 fields 来代替等等。

(4)启动

[root@es-3-head-kib filebeat]# nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml &
[root@es-3-head-kib filebeat]# tail -f nohup.out
2019-08-04T16:55:54.708+0800	INFO	kafka/log.go:53	kafka message: client/metadata found some partitions to be leaderless
2019-08-04T16:55:54.708+0800	INFO	kafka/log.go:53	client/metadata retrying after 250ms... (2 attempts remaining)
...

验证kafka是否生成topic
[root@es-3-head-kib filebeat]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
[root@es-3-head-kib kafka_2.11-2.1.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.246.231:2181 --list
__consumer_offsets
nginx     #已经生成topic
testtopic

现在我们去编辑logstach连接kafka的输出文件

配置完kafka之后查看

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第30张图片

登录到kibana

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第31张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第32张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第33张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第34张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第35张图片

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第36张图片

配置文件详细解释
    https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/59077189
用于测试
bin/logstash -e 'input { stdin{} } output {  elasticsearch { hosts => ["192.168.246.231:9200"]} }'

ELK终极版

ELK+Kafka+Filebeat 企业内部日志分析系统(版本6.5.4)_第37张图片

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