小猪教你搭建ES ELK(Elasticsearch/Logstash/Kibana)

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Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。它不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等，同时具备水平伸缩性和集群监控等完备的功能。

ES常见组合被称为ELKF，他们分别是：

（1）Elasticsearch：开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

（2）Logstash ：主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs。是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。

（3）Kibana：用于为 Logstash 和 ElasticSearch 提供友好的日志分析 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。

（4）Filebeat：搜集文件数据的工具。Filebeat由两个主要组件组Prospectors 和 Harvesters。Prospector（勘测者）负责管理Harvester并找到所有读取源文件。Harvester（收割机）：负责读取单个文件内容。

官方文档：

Filebeat：
https://www.elastic.co/cn/products/beats/filebeat
https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/5.6/index.html

Logstash：
https://www.elastic.co/cn/products/logstash
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.6/index.html

Kibana:
https://www.elastic.co/cn/products/kibana
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/5.5/index.html

Elasticsearch：
https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/index.html

elasticsearch中文社区：
https://elasticsearch.cn/

常见的ELK架构：

架构图一：

这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单，易于上手。缺点是Logstash耗资源较大，运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存，存在数据丢失隐患。

此架构由Logstash分布于各个节点上搜集相关日志、数据，并经过分析、过滤后发送给远端服务器上的Elasticsearch进行存储。Elasticsearch将数据以分片的形式压缩存储并提供多种API供用户查询，操作。用户亦可以更直观的通过配置Kibana Web方便的对日志查询，并根据数据生成报表。

架构图二：

此种架构引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或者Redis）,所以即使远端Logstash server因故障停止运行，数据将会先被存储下来，从而避免数据丢失。

架构图三：

此种架构将收集端logstash替换为beats，更灵活，消耗资源更少，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询。

beats包含：

          1. Filebeat（搜集文件数据）
          2. Topbeat（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. Packetbeat（搜集网络流量数据）
          4. Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

 

下面使用“架构图一”的架构方式给大家讲解一下搭建和使用单个es节点的过程。

 

目录 隐藏
一、安装ELK
二、配置/启动ES
三、配置/启动Kibana
四、测试EK
1.添加了飞行数据和web日志示例数据用于测试：
2.检索目的地是晴天且机票价格<200的中国航班：
3.创建中国航班价格区间分析报表：
4.为航班价格报表添加国家筛选条件：
五、灌入数据->创建索引->检索
1.配置filebeat并导入操作系统日志
2.使用logstash监控并导入自定义json数据
六、Useful APIs
九、其他

一、安装ELK

官网：https://www.elastic.co/cn/downloads/

1.通过yum安装ES
sudo vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo 
  [elasticsearch-7.x]
  name=Elasticsearch repository for 7.x packages
  baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
  gpgcheck=1
  gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
  enabled=1
  autorefresh=1
  type=rpm-md

sudo yum install elasticsearch kibana logstash

2.通过手工安装
# elasticsearch
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
tar zxvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.2.0 elasticsearch
cd elasticsearch

# logstash: 一个开源的日志收集管理工具
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.2.0.tar.gz
tar zxvf logstash-7.2.0.tar.gz 
mv logstash-7.2.0 logstash

# kibana: 一个开源的分析和可视化平台
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
tar zxvf kibana-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz
mv kibana-7.2.0-linux-x86_64 kibana

# filebeat: 搜集文件数据的工具
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.2.1-linux-x86_64.tar.gz
tar zxvf filebeat-7.2.1-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-7.2.1-linux-x86_64 filebeat

 

二、配置/启动ES 

1.设置
cd elasticsearch
vim config/elasticsearch.yml
  cluster.name: mars         #集群名
  node.name: node-1          #节点名
  network.host: 0.0.0.0      #对外ip
  cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]  #节点发现
  http.port: 9200            #http端口

sudo vim /etc/sysctl.conf
  vm.max_map_count=262144   #jvm最大线程数(默认为65530)
sudo vim /etc/security/limits.conf 
  * soft nofile 65536
  * hard nofile 65536
sudo vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 
  *          soft    nproc     4096

sysctl -p    #重新加载内核配置

2.启动
./bin/elasticsearch -d
*注：如果启动不成功，查看tail logs/mars.log 

3.测试
curl 127.0.0.1:9200 # 或curl 47.92.25.83:9200
  {
    "name" : "node-1",
    "cluster_name" : "mars",
    "cluster_uuid" : "-w0zaSbWTweFFQiL4aYnIA",
    "version" : {
      "number" : "7.2.0",
      "build_flavor" : "default",
      "build_type" : "tar",
      "build_hash" : "508c38a",
      "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z",
      "build_snapshot" : false,
      "lucene_version" : "8.0.0",
      "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
      "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
    },
    "tagline" : "You Know, for Search"
  }
4.设置密码
vim config/elasticsearch.yml
  xpack.security.enabled: true  #开启安全认证
  xpack.security.transport.ssl.enabled: true  #开启ssl
./bin/elasticsearch-setup-passwords interactive
    Initiating the setup of passwords for reserved users elastic,apm_system,kibana,logstash_system,beats_system,remote_monitoring_user.
    You will be prompted to enter passwords as the process progresses.
    Please confirm that you would like to continue [y/N]y

    Enter password for [elastic]: 
    Reenter password for [elastic]: 
    Enter password for [apm_system]: 
    Reenter password for [apm_system]: 
    Enter password for [kibana]: 
    Reenter password for [kibana]: 
    Enter password for [logstash_system]: 
    Reenter password for [logstash_system]: 
    Enter password for [beats_system]: 
    Reenter password for [beats_system]: 
    Enter password for [remote_monitoring_user]: 
    Reenter password for [remote_monitoring_user]: 
    Changed password for user [apm_system]
    Changed password for user [kibana]
    Changed password for user [logstash_system]
    Changed password for user [beats_system]
    Changed password for user [remote_monitoring_user]
    Changed password for user [elastic]
    *注：这里统一设置成了r1

5.重启
ps aux | grep elasticsearch |grep -v grep| cut -c 9-15 | xargs kill -9
./bin/elasticsearch -d
*注：如果启动不成功，查看tail logs/mars.log 

6.用浏览器访问会提示输入用户名和密码
http://yanjingang.com:9200/
elastic/r1

 

三、配置/启动Kibana 

1.配置
vim kibana/config/kibana.yml
    server.port: 5601
    server.host: "0.0.0.0"
    elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
    elasticsearch.username: "elastic"
    elasticsearch.password: "r1"

2.启动kibana
nohup ./kibana/bin/kibana > logs/kibana.log &

3.访问
http://yanjingang.com:5601/
elastic/ri

四、测试EK

主面板，可以通过监听nginx/apache/mysql/pgsql/kafka/redis日志（通过Filebeat tail send）、上传csv/json文件、添加示例数据等灌入数据：

1.添加了飞行数据和web日志示例数据用于测试：

2.检索目的地是晴天且机票价格<200的中国航班：

*注：查询表达式用Lucene格式别使用KQL，KQL太不灵活。

3.创建中国航班价格区间分析报表：

点击“Visualize->Create new visualization”，在弹出的报表类型上选择“Pie”饼图，并选择“kibana_sample_data_flights”飞行数据源

输入查询CN条件，添加要分析的价格分割区间，点击三角播放箭头，即可看到分析报表，点击save保存即可。

4.为航班价格报表添加国家筛选条件：

4.1 创建下拉控件：

点击“Visualize->Create new visualization”，在弹出的报表类型上选择“Controls”控件，在控件编辑界面选择“Options list”后点击“Add”，选择对应的数据源和字段后刷新即可看到效果，然后保存即可。

4.2 把Controls下拉控件和Pie报表放到一个Dashboard看板里：

点击“Dashboard->Create new dashboard”，点击“Add”按钮选择Visualize（航班始发地国家下拉控件 、航班价格分布表），在看板页面编辑样式，然后保存即可。

4.3 其他

添加示例数据后会有很多示例报表，可以支持表格、坐标地图、热图、柱状图、折线图、饼图、标签云等，也支持人工筛选条件、报表数据下载等，可以用来参考着实现自己的分析报表，还是非常方便的。

 

五、灌入数据->创建索引->检索

1.配置filebeat并导入操作系统日志 

cd /home/work/filebeat

# 配置filebeat
vim filebeat.yml 
    output.elasticsearch:
        hosts: ["localhost:9200"]    #es配置
        username: "elastic"
        password: "r1"
    setup.kibana:
        host: "localhost:5601"         #kibana配置

# 开启filebeat模块
./filebeat modules enable system    #打开系统日志传输
#./filebeat modules enable nginx     #打开nginx日志传输
./filebeat modules list    #查看当前开启和关闭的模块
    Enabled:
      system
    Disabled:
      apache
      auditd
      cisco
      coredns
      elasticsearch
      envoyproxy
      haproxy
      icinga
      iis
      iptables
      kafka
      kibana
      logstash
      mongodb
      mysql
      nats
      netflow
      nginx
      osquery
      panw
      postgresql
      rabbitmq
      redis
      santa
      suricata
      traefik
      zeek

# 加载kibana看板
./filebeat setup
    Index setup finished.
    Loading dashboards (Kibana must be running and reachable)
    Loaded dashboards
    Loaded machine learning job configurations
    Loaded Ingest pipelines

# 启动
su root  #系统日志需要root权限才能访问
chown root:root /home/work/filebeat/ -R
./filebeat -e

系统日志已经被监控并自动导入es并在kibana里创建了对应一系列的报表和看板：

检索原始日志：

2.使用logstash监控并导入自定义json数据

2.1 创建json数据文件

*注：json值格式在导入es时会被自动识别设置，所以尽量按正式索引格式设置，例如int的别生成str。

2.2 配置/启动logstash

# 配置logstash读取json数据文件 
vim config/logstash-tts.conf
    input {
      file {
        path => ["/home/work/project/bumblebee_tts/data/music/split.data"]
        start_position => "beginning"  #从日志头部开始读取
        codec => "json"  #json格式
      }
    }

    # output to es
    output {
      elasticsearch {
        hosts => ["http://localhost:9200"]  #es服务
        index => "tts"          #es索引名
        document_id => "%{id}"  #doc唯一id,索引更新用
        # document_type => "tts"  #用于filter等(7.x后将移除type，不推荐配置)
        user => "elastic"
        password => "r1"
      }
    }
# 启动logstash
./bin/logstash -f ./config/logstash-tts.conf

2.3 检查es index 索引是否成功创建

2.4 创建kibana Index patterns

2.5 kibana检索测试

六、Useful APIs

1. api检索测试

# 查询tt索引中word:go的记录
curl --user elastic:r1 -X GET "http://yanjingang.com:9200/tts/_search?q=word:go&pretty"

http://yanjingang.com:9200/tts/_search?q=word:哈哈哈

2. api删除tts索引下的所有数据

# 删除指定索引下的所有数据
curl --user elastic:r1 -X POST "http://yanjingang.com:9200/tts/_delete_by_query" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query":{"match_all": {}}}'

# 删除指定索引下符合条件的数据
curl --user elastic:r1 -X POST "http://yanjingang.com:9200/tts/_delete_by_query" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query":{"term": {"id":27}}}'

3. api插入数据

# 向tts索引插入_id=0的的测试记录
curl --user elastic:r1 -X PUT "http://yanjingang.com:9200/tts/_doc/0" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"id":0,"word":"test"}'

# 检查_id=0的记录
curl --user elastic:r1 -X GET "http://yanjingang.com:9200/tts/_search?q=_id:0&pretty"

 

九、其他

节点资源监控

 

 

yan 18.9.11 23:35

 

 

参考：

ES基础环境搭建

ES设置集群密码

ELK原理与介绍

Kibana快速上手

ELK之LogStash读取JSON日志分类型建立索引

ES-通过API进行数据检索

Creating a New Filebeat Moduleedit

如何搭建Elasticsearch集群

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