ELK【elasticsearch+logstash+kibana】企业级日志分析系统
目录
一、ELK概述
1.1 ELK简介
1.1-1 ElasticSearch
1.1-2 Logstash
1.1-3 Kiabana
1.1-4 Filebeat
1.1-5 缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）
1.1-6 Fluentd
1.2 为什么要用ELK（思考一下）
1.3 完整日志系统的基本特征
1.4 ELK的工作原理
二、Elasticsearch的介绍
三、Logstash
3.1 Logstash简介
3.2 Logstash主机类型
四、Kibana
五、部署ELK日志分析系统
5.1 服务器配置
5.2 关闭防火墙
5.3 ElasticSearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
5.3.1 环境准备
5.3.2 部署 Elasticsearch 软件
5.3.3 安装 Elasticsearch-head 插件
5.4 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）
1.安装Logstash
2.测试 Logstash（Apache）与elasticsearch（node）功能是否正常，做对接
3.定义 logstash配置文件
5.5 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）
5.6 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
5.7 创建 apache 的 access 和 error 日志索引
一、ELK概述
1.1 ELK简介
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，完成更加强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
ELK --> ELFK --> ELFK+MQ
1.1-1 ElasticSearch
- 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 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。
1.1-2 Logstash
- 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。
1.1-3 Kiabana
- 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。
- input：设置数据来源。
- filter：可以对数据进行加工处理过滤，可以做复杂的处理逻辑。这个步骤不是必须的。
- output：设置输出目标,如elasticSearch等。
1.1-4 Filebeat
- Filebeat 是一款轻量级的开源日志文件数据搜索器。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 ES 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 Logstash 优势明显，是对它的替代。
filebeat 结合 logstash 带来好处
- 通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
- 从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
- 将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
- 使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
日志的集中化管理 beats 包括四种工具
- Packetbeat（搜索网络流量数据）
- Topbeat（搜索系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
- Filebeat（搜集文件数据）
- Winlogbeat（搜集 Windows 时间日志数据）
1.1-5 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。
1.1-6 Fluentd
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，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，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。
1.2 为什么要用ELK（思考一下）
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。
1.3 完整日志系统的基本特征
- 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
- 警告：能够提供错误报告，监控机制
1.4 ELK的工作原理
- AppServer是一个类似于Nginx、Apache的集群，其日志信息由Logstash来收集
- 往往为了减少网络问题所带来的瓶颈，会把Logstash服务放入前者的集群内，减少网络的消耗
- Logstash把收集到的日志数据格式化后输出转存至ES数据库内（这是一个日志进行集中化管理的过程）
- 随后，Kibana对ES数据库内格式化日志数据信息进行索引和存储
- 最后，Kibana把其展示给客户端
总结：lohstash作为日志收集器，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。
二、Elasticsearch的介绍
提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎
Elasticsearch的核心:
1、接近实时（NRT）
- Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台，这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒）
2、集群（cluster）
- 一个集群就是由一个或者多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索功能。
- 集群有一个唯一性标示的名字，默认是Elasticsearch，集群的名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到集群中的。因此，确保在不同的环境中使用不同的集群名字。
- 一个集群可以只有一个节点，建议在配置Elasticsearch时，配置成集群模式。
- Elasticsearch具有集群机制，节点通过集群名称加入到集群中，同时在集群中的节点会有一个自己唯一的身份标识（自己的名称）
3、节点（node）
- 节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。也可自己定义，名字很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点
- 节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况下，每个节点被设置成加入到Elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为Elasticsearch的集群
4、索引（index）
- 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。
- 一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候。都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。
5、类型（type）
- 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。
- 通常会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。
6、文档（document）
- 一个文档是一个可被索引的基础信息单元
- 在一个index/type里面，只要你想，你可以存储任意多的文档。注意，虽然一个文档在物理上位于一个索引中，实际上一个文档必须在一个索引内被索引和分配一个类型
7、分片和副本（shards & replicas）也是es作为搜索引擎比较快的原因
实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。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，可以定义想要的分片数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。
分片的主要原因：
- 水平分割扩展，增大存储量
- 分布式并跨越分片操作，提高性能和吞吐量
- 分布式分片机制和搜索请求的文档如何火鬃完全是由Elasticsearch控制的，这些对用户是完全透明的。
- 为了健壮性，建议有一个故障切换机制，为此，Elasticsearch让我们将索引分片复制一份或多份，称之为分片副本。
分片副本的原因：
- 高可用性，以应对分片或者节点故障。处于这个原因，分片副本要在不同的节点上
- 增大吞吐量，搜索可以并行在所有副本上执行
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引可以被复制0次或者多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片 （作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和副本的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在指定任何时候动态的改变副本的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个副本，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外的5个副本分片（一个完全拷贝），这样的话每个索引总共有10个分片。
8、相关概念在关系型数据库和ElasticSearch中的对应关系
三、Logstash
3.1 Logstash简介
Logstash由JRuby语言编写，基于消息（message-based）的简单架构，并运行在java虚拟机（JVM）上。不同于分离的代理端（agent）或主机端（server），Logstash可配置单一的代理端与其他开源软件结合，以实现不同的功能。
- 是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：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
3.2 Logstash主机类型
- 代理主机（agent host）：作为事件的传递者（Shipper），将各种日志数据发送至中心主机，只需运行Logstash代理程序
- 中心主机（central host）：可运行包括中间转发器（Broker）、索引器（Indexer）、搜索和存储器（Search and Storage）、Web界面端（Web Interface）在内的各个组件，以实现对日志数据的接收、处理和存储
四、Kibana
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具，可通过基于浏览器的界面轻松搜索，可视化和探索大量数据。
- 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。
五、部署ELK日志分析系统
5.1 服务器配置
| 服务器 | 配置 | 主机名 | ip地址 | 主要软件 |
| node1 节点 | 2C/4G | node1 | 192.168.63.102 | ElasticSearch、Kibana |
| node2 节点 | 2C/4G | node2 | 192.168.63.103 | ElasticSearch |
| apache 节点 | / | apache | 192.168.63.20 | Logstash、Apache |
5.2 关闭防火墙
systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
setenforce 0
ntpdate ntp.aliyun.com
5.3 ElasticSearch集群部署（在Node1、Node2节点上操作）
5.3.1 环境准备
#更改主机名
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2
#配置域名解析
vim /etc/hosts
192.168.152.16 node1
192.168.152.17 node2
#查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java
java -version
配置域名解析
查看Java环境
5.3.2 部署 Elasticsearch 软件
（1）#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
（2）#加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
（3）#修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
#查看主配置文件
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
#将node1的配置文件拷贝一份在node2上并去node2上修改
scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml node2:/etc/elasticsearch/
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node2
（4）#创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
（5）#启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
（6）#查看节点信息
浏览器访问 ，查看节点 Node1、Node2 的信息
http://192.168.63.102:9200 http://192.168.63.103:9200
#原谅色：green
http://192.168.63.102:9200/_cluster/health?pretty
http://192.168.63.103:9200/_cluster/health?pretty
####### 使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理 #####
（1）上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
（2）加载系统服务
（3）修改elasticsearch主配置文件
node1
#将node1的配置文件拷贝一份在node2上并去node2上修改
（4）创建数据存放路径并授权
（5）启动elasticsearch是否成功开启
（6）查看节点信息
5.3.3 安装 Elasticsearch-head 插件
- 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。
（1）#编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
cd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install
（2）#安装 phantomjs
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin
（3）#安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install
（4）#修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true #开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*" #指定跨域访问允许的域名地址为所有
systemctl restart elasticsearch
（5）#启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &
> [email protected] start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server
Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
（6）#通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息通过浏览器访问 http://192.168.59.115:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。访问有问题 可以将localhost 改成ip地址
（7）#插入索引
##登录192.168.59.115 node1主机##### 索引为index-demo,类型为test,可以看到成功创建
[root@node1 ~]# curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}
####在192.168.91.100 刷新浏览器输入看索引信息###
node1信息动作 01234
node2信息动作 01234
●上面图可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本
点击数据浏览--会发现在node1上创建的索引为index-demo,类型为test, 相关的信息
（1）编译安装 node，这边只演示node2上，node1上的操作相同
（2）#安装 phantomjs
（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
（4）修改 Elasticsearch 主配置文件(这边展示node1的，node2与之相同)
（5）启动 elasticsearch-head 服务
#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
（6）浏览器访问：http://192.168.63.102:9100/
（7）插入索引
5.4 ELK Logstash 部署（在 Apache 节点上操作）
1.安装Logstash
（1）#修改主机名
hostnamectl set-hostname apache
su
（2）#安装httpd并启动
yum -y install httpd
systemctl start httpd
（3）#安装java环境
yum -y install java
java -version
（4）#安装logstash
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service
cd /usr/share/logstash/
ls
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
（1）修改主机名
（2）安装httpd并启动
（3）安装java环境
（4）安装logstash
2.测试 Logstash（Apache）与elasticsearch（node）功能是否正常，做对接
Logstash这个命令测试
字段描述解释：
● -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
● -e 后面跟着字符串 该字符串可以被当做logstash的配置（如果是“空”则默认使用stdin做为输入、stdout作为输出）
● -t 测试配置文件是否正确，然后退出
logstash -f 配置文件名字 去连接elasticsearch
（1）#输入采用标准输入 输出采用标准输出---登录192.168.63.20 在Apache服务器上
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
16:45:21.422 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Pipeline main started
16:45:21.645 [Api Webserver] INFO logstash.agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
www.baidu.com ##需要手动输入
2021-12-16T08:46:14.041Z apache www.baidu.com
www.sina.com ##需要手动输入
2021-12-16T08:46:23.548Z apache www.sina.com
（2）#使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
16:51:13.127 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Starting pipeline {"id"=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>5, "pipeline.max_inflight"=>250}
16:51:13.174 [[main]-pipeline-manager] INFO logstash.pipeline - Pipeline main started
The stdin plugin is now waiting for input:
16:51:13.205 [Api Webserver] INFO logstash.agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
www.baidu.com ##需要手动输入
{
"@timestamp" => 2021-12-16T08:52:22.528Z,
"@version" => "1",
"host" => "apache",
"message" => "www.baidu.com"
}
（3）##使用logstash将信息写入elasticsearch中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.63.102:9200"] } }'
（1）输入采用标准输入 输出采用标准输出—登录192.168.59.115 在Apache服务器上
（2）使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器
（3）使用logstash将信息写入elasticsearch中
3.定义 logstash配置文件
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）。
(1)#给日志目录可读权限
chmod o+r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
（2）#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
input {
file{
path =>"/var/log/messages" #指定要收集的日志的位置
type =>"system" #自定义日志类型标识
start_position =>"beginning" #表示从开始处收集
}
}
output {
elasticsearch { #输出到 elasticsearch
hosts => ["192.168.63.102:9200"] #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}" #指定输出到 elasticsearch 的索引格式
}
}
（4）#重启服务
systemctl restart logstash
(5)#登录192.168.63.103 真机
打开浏览器 输入http://192.168.63.102:9100/ 查看索引信息###
多出 system-xxxx
（1）给日志目录可读权限
（2）修改 Logstash 配置文件
（4）重启服务
（5）浏览器打开http://192.168.63.102:9100/
5.5 ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）
（1）#安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm
（2）#设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "http://192.168.63.102:9200"
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"
（3）#启动 Kibana 服务
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
netstat -natp | grep 5601
（4）#验证 Kibana
浏览器访问 http://192.168.63.102:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-* #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果
（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
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
file{
path => "/etc/httpd/logs/access_log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file{
path => "/etc/httpd/logs/error_log"
type => "error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.63.102:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.63.102:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
6.#浏览器访问http://192.168.63.102:9100/测试，查看索引信息能发现
apache_error-2019.04.16 apache_access-2019.04.16
#浏览器访问http://192.168.63.102:5601
点击左下角有个management选项---index patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引
（1）安装 Kiabana
（2）设置 Kibana 的主配置文件
（3）启动 Kibana 服务
（4）验证 Kibana，浏览器访问 http://192.168.63.102:5601
5.6 将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
#将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
input {
file{
path => "/etc/httpd/logs/access_log"
type => "access"
start_position => "beginning"
}
file{
path => "/etc/httpd/logs/error_log"
type => "error"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.63.102:9200"]
index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "error" {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.63.102:9200"]
index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}
cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf
6.#浏览器访问http://192.168.63.102:9100/测试，查看索引信息能发现
apache_error-2019.04.16 apache_access-2019.04.16
#浏览器访问http://192.168.63.102:5601
点击左下角有个management选项---index patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-* 和 apache_access-* 的索引
5.7 创建 apache 的 access 和 error 日志索引
