ELK+Filebead+zookeeper+kafka部署

目录

一、为什么要做日志分析平台？

二、ELK+Filebeat+Kafka+Zookeeper架构

三、搭建ELK+Filebeat+Kafka+Zookeeper

1、3台机子安装zookeeper  192.168.100.14/15/16

1.1 解压安装zookeeper软件包

1.2 修改Zookeeper配置配置文件

1.3 设置myid号以及启动脚本

1.4 3台机器启动zookeeper

2、安装kafka  192.168.100.14/15/16

2.1 安装 kafka（3台机子都要操作）

2.2 修改配置文件

2.3 将相关命令加入到系统环境当中

2.4 启动kafka

Kafka 命令行操作

2.5 创建topic

2.6 测试topic

3、配置数据采集层filebeat（192.168.100.17）

3.1 定制日志格式

3.2 上传、解压安装包

3.3 修改配置文件filebeat.yml

3.4 启动filebeat

4、所有组件部署完成之后，开始配置部署

4.1 在kafka上创建一个话题nginx-es

4.2 修改logstash的配置文件

4.3 验证网页

4.4 Kibana上创建索引

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一、为什么要做日志分析平台？

随着业务量的增长，每天业务服务器将会产生上亿条的日志，单个日志文件达几个GB，这时我们发现用Linux自带工具，cat grep awk 分析越来越力不从心了，而且除了服务器日志，还有程序报错日志，分布在不同的服务器，查阅繁琐。

待解决的问题:

① 大量不同种类的日志成为了运维人员的负担，不方便管理;
② 单个日志文件巨大，无法使用常用的文本工具分析，检索困难;
③ 日志分布在多台不同的服务器上，业务一旦出现故障，需要一台台查看日志。

二、ELK+Filebeat+Kafka+Zookeeper架构

整体的架构如上图所示

这个架构图从左到右，总共分为5层，每层实现的功能和含义分别介绍如下：

第一层、数据采集层
数据采集层位于最左边的业务服务器集群上，在每个业务服务器上面安装了filebeat做日志收集，然后把采集到的原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上。

第二层、消息队列层
原始日志发送到Kafka+zookeeper集群上后，会进行集中存储，此时，filbeat是消息的生产者，存储的消息可以随时被消费。

第三层、数据分析层
Logstash作为消费者，会去Kafka+zookeeper集群节点实时拉取原始日志，然后将获取到的原始日志根据规则进行分析、清洗、过滤，最后将清洗好的日志转发至Elasticsearch集群。

第四层、数据持久化存储
Elasticsearch集群在接收到logstash发送过来的数据后，执行写磁盘，建索引库等操作，最后将结构化的数据存储到Elasticsearch集群上。

第五层、数据查询、展示层
Kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，然后进行可视化出图和多维度分析。

三、搭建ELK+Filebeat+Kafka+Zookeeper

ip地址	所属集群	安装软件包
192.168.100.11	Elasticsearch	Elasticsearch集群
192.168.100.12	Elasticsearch	Elasticsearch集群
192.168.100.13	Logstash	数据转发
192.168.100.14	kafka+zookeeper	kafka+zookeeper
192.168.100.15	kafka+zookeeper	kafka+zookeeper
192.168.100.16	kafka+zookeeper	kafka+zookeeper
192.168.100.17	filebeat	配置数据采集层

本实验基于ELK已经搭好的情况下

1、3台机子安装zookeeper  192.168.100.14/15/16

Zookpeer下载地址:apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz

1.1 解压安装zookeeper软件包

cd /opt

上传apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz包

tar zxf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz  解包
mv apache-zookeeper-3.7.1-bin /usr/local/zookeeper-3.7.1 #将解压的目录剪切到/usr/local/
cd /usr/local/zookeeper-3.7.1/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg  备份复制模板配置文件为zoo.cfg

1.2 修改Zookeeper配置配置文件

cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf    #进入zookeeper配置文件汇总

ls 后可以看到zoo_sample.cfg模板配置文件

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 复制模板配置文件为zoo.cfg

vim zoo.cfg
tickTime=2000     
#通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10      
#Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数( tickTime的数量)，这里表示为10*2s 
syncLimit=5     
#Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.7.1/data       
#●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.7.1/1ogs    
#●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181      #客户端连接端口

#添加集群信息
server.1=192.168.100.14:3188:3288
server.2=192.168.100.15:3188:3288
server.3=192.168.100.16:3188:3288

把配置好的文件发送给另外2台机器

scp zoo.cfg [email protected]:/usr/local/zookeeper-3.5.7/conf

scp zoo.cfg [email protected]:/usr/local/zookeeper-3.5.7/conf

创建数据目录和日志目录

mkdir /usr/local/zookeeper-3.7.1/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.7.1/logs

ls /usr/local/zookeeper-3.7.1/ 查看是否创建

1.3 设置myid号以及启动脚本

到这里就不要设置同步了，下面的操作，做好一台机器一台机器的配置。

echo 1 >/usr/local/zookeeper-3.7.1/data/myid
# node1上配置

echo 2 >/usr/local/zookeeper-3.7.1/data/myid
#node2上配置

echo 3 >/usr/local/zookeeper-3.7.1/data/myid
#node3上配置

1.4 3台机器启动zookeeper

3台节点需要执行的脚本

#//配置启动脚本，脚本在开启启动执行的目录中创建
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
    echo "----------zookeeper启动----------"
    $ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
    echo "---------- zookeeper停止-----------"
    $ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)
    echo "---------- zookeeper 重启------------"
    $ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
    echo "---------- zookeeper 状态------------"
    $ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

cd /usr/local/zookeeper-3.7.1/bin

在节点1服务操作

chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper   #加入到系统管理

service zookeeper start  启动服务

service zookeeper status  查看状态后 是 follower
 

在节点2服务操作

chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper   #加入到系统管理

service zookeeper start  启动服务

service zookeeper status  查看状态后 是 leader     第二台启动的，他是leader

在节点3服务操作

chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper   #加入到系统管理

service zookeeper start  启动服务

service zookeeper status  查看状态后 是 follower

2、安装kafka  192.168.100.14/15/16

2.1 安装 kafka（3台机子都要操作）

上传kafka_2.13-2.7.1.tgz到/opt

tar zxf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

2.2 修改配置文件

cd /usr/local/kafka/config/

cp server.properties server.properties.bak
vim server.properties

192.168.100.14配置

21行 broker.id=0

31行 listeners=PLAINTEXT://192.168.100.14:9092

123行 zookeeper.connect=192.168.100.14:2181,192.168.100.15:2181,192.168.100.16:2181

192.168.100.15配置

21行 broker.id=1

31行 listeners=PLAINTEXT://192.168.100.15:9092

123行 zookeeper.connect=192.168.100.14:2181,192.168.100.15:2181,192.168.100.16:2181

192.168.100.16配置

21行 broker.id=2

31行 listeners=PLAINTEXT://192.168.100.16:9092

123行 zookeeper.connect=192.168.100.14:2181,192.168.100.15:2181,192.168.100.16:2181

2.3 将相关命令加入到系统环境当中

vim /etc/profile   末行加入
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

source /etc/profile

2.4 启动kafka

cd /usr/local/kafka/config/
kafka-server-start.sh -daemon server.properties
netstat -antp | grep 9092

Kafka 命令行操作

创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.121.10:2181,192.168.121.12:2181,192.168.121.14:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
–zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
–replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2
–partitions：定义分区数
–topic：定义 topic 名称
查看当前服务器中的所有 topic

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.121.10:2181,192.168.121.12:2181,192.168.121.14:2181
查看某个 topic 的详情

kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.121.10:2181,192.168.121.12:2181,192.168.121.14:2181
发布消息

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.121.10:9092,192.168.121.12:9092,192.168.121.14:9092  --topic test
消费消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.121.10:9092,192.168.121.12:9092,192.168.121.14:9092 --topic test --from-beginning
 

–from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来

修改分区数

kafka-topics.sh 
--zookeeper 192.168.80.10:2181,192.168.80.11:2181,192.168.80.12:2181 --alter --topic test --partitions 6

删除 topic

kafka-topics.sh 
--delete --zookeeper 192.168.80.10:2181,192.168.80.11:2181,192.168.80.12:2181 --topic test

2.5 创建topic

[root@localhost bin]# pwd
/usr/local/kafka/bin
[root@localhost bin]# kafka-topics.sh --create --zookeeper \
> 192.168.100.14:2181,192.168.100.15:2181,192.168.100.16:2181 \
> --partitions 3 \
> --replication-factor 2 \
> --topic test
Created topic test.
[root@localhost bin]# kafka-topics.sh 
--describe --zookeeper 192.168.100.14:2181

2.6 测试topic

发布消息

kafka-console-producer.sh 
--broker-list 192.168.100.14:9092,192.168.100.15:9092,192.168.100.16:9092 --topic test

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.100.15:9092 --topic test

消费消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.100.15.9092 –topic test --from-beginning

zhangsan

a

v

3、配置数据采集层filebeat（192.168.100.17）

3.1 定制日志格式

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"'
               '}';

    access_log  /var/log/nginx/access.log  json;

3.2 上传、解压安装包

cd /opt  上传包
tar zxf filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz  解压
mv filebeat-6.5.4-linux-x86_64 /usr/local/filebeat   剪切位置

ls /usr/local 

3.3 修改配置文件filebeat.yml

cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml

- type: log   ##21行，指定log类型，从日志文件中读取消息
  enabled: true   ##24行，开启日志收集功能，默认为false
  paths:   #27行

  - /var/log/httpd/access_log   ##28行，指定监控的日志文件

tags:["access"] #29行

fields:    #31行
   enable   #32行 
paths:              #33行 
  - /var/log/httpd/error_log  #34行

tags: ["error"]  #35行

output.kafka:   #153行

enable: true #154行

hosts: ["192.168.100.14:9092,192.168.100.15:9092,192.168.100.16:9092"]

3.4 启动filebeat

./filebeat -c filebeat.yml &  后台启动
netstat -natp | grep filebeat

4、所有组件部署完成之后，开始配置部署

4.1 在kafka上创建一个话题nginx-es

kafka-topics.sh --create --zookeeper 
192.168.100.14:2181,192.168.100.15:2181,192.168.100.16:2181 
--replication-factor 1 --partitions 1 –topic nginx-es

4.2 修改logstash的配置文件

vim /etc/logstash/conf.d/nginxlog.conf

input{

kafka{

    topics=>"nginx-es"

   #codex=>"json"

  decorate_events=>true

 bootstrap_servers=>"192.168.100.14:9092,192.168.100.15:9092,192.168.100.16:9092"

}

}

output {

 elasticsearch {

 hosts=>["192.168.100.11:9200"]

 index=>'nginx-%{+YYYY-MM-dd}'

}

}

systemctl restart logstash

4.3 验证网页

4.4 Kibana上创建索引