linux 部署ELK 日志分析系统与简单测试

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写在前边的话

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    ELK stack是指由Elasticsearch，Logstash，Kibana三个组件结合起来而构成的一个日志收集，分析，可视化的一个套件。
    环境说明

• Deepin15.2
• Java 1.8.0
• Elasticsearch 2.4.0
• Logstash 2.4.0
• Kibana 4.6.1

    部署路径：/opt/elk
    官网下载地址(配套下载，避免出现版本不匹配问题)：https://www.elastic.co/products

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简单介绍

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1：E->Elasticsearch

es和solr比较类似，都是基于lucene的来提供的搜索服务。但是在高并发的表现上，ES的负载均衡效果是优于solr的。
Elasticsearch 是基于 Lucene 的近实时搜索平台，它能在一秒内返回你要查找的且已经在 Elasticsearch 做了索引的文档。它默认基于 Gossip 路由算法的自动发现机制构建配置有相同 cluster name 的集群，但是有的时候这种机制并不可靠，会发生脑裂现象。鉴于主动发现机制的不稳定性，用户可以选择在每一个节点上配置集群其他节点的主机名，在启动集群时进行被动发现。

Elasticsearch 中的 Index 是一组具有相似特征的文档集合，类似于关系数据库模型中的数据库实例，Index 中可以指定 Type 区分不同的文档，类似于数据库实例中的关系表，Document 是存储的基本单位，都是 JSON 格式，类似于关系表中行级对象。我们处理后的 JSON 文档格式的日志都要在 Elasticsearch 中做索引，相应的 Logstash 有 Elasticsearch output 插件，对于用户是透明的。

Hadoop 生态圈为大规模数据集的处理提供多种分析功能，但实时搜索一直是 Hadoop 的软肋。如今，Elasticsearch for Apache Hadoop（ES-Hadoop）弥补了这一缺陷，为用户整合了 Hadoop 的大数据分析能力以及 Elasticsearch 的实时搜索能力.

2：L->Logstash

Logstash 是一种功能强大的信息采集工具，类似于 Hadoop 生态圈里的 Flume。通常在其配置文件规定 Logstash 如何处理各种类型的事件流，一般包含 input、filter、output 三个部分。Logstash 为各个部分提供相应的插件，因而有 input、filter、output 三类插件完成各种处理和转换；另外 codec 类的插件可以放在 input 和 output 部分通过简单编码来简化处理过程。

3：K->Kibana

kibana是一个可以可以用来查看ES里数据的Web。在早期logstash有一个logstash-web，但是功能比较简单。咱们这里说的kibana严格意义上说是kibana4，是在2015年重构完成的一个版本。

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ELK与Hadoop/Spark的比较

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ELK应付常见的日志摘要和分析是没问题的，上PB级的数据量也不是难事。ELK简单、轻量、易扩展倒是真的，但数据容量，二次抽洗，以及周边生态，还是没有Hadoop来得好。elk在掌握简单的正则以后即可对任意数据进行抽取（要求半格式化数据），处理同样的数据spark还需要学一门编程语言。

具体参考：
http://sanwen.net/a/kewgsbo.html

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Elasticsearch的部署与head插件的安装

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1：Elasticsearch的部署

解压到指定目录/opt/elk，并启动

sudo tar -zxvf /home/thinkgamer/下载/ELK/elasticsearch-2.4.0.tar.gz -C .

bin/elasticsearch

利用以下命令获取状态信息（得到的内容和下边图片上显示的是一样的）

curl -X GET http://localhost:9200/

也可以在浏览器窗口输入localhost:9200，可以看到类似于如下的界面

从中我们可以看出elasticsearch的版本为2.4.0，是基于lucene5.5.2开发的

2：安装head插件

执行命令

bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

访问url：

http://localhost:9200/_plugin/head/

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LogStash的部署

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解压到/opt/elk目录下：

tar -zxvf /home/thinkgamer/下载/ELK/logstash-2.4.0.tar.gz -C .

这里针对这个input和output有三种情况

1.shell 端输入 shell 端输出

此种情况下，并不涉及elasticsearch和kibana，只是简单测试Logstash服务是否正常，预期将输入的内容结构化的输出到界面上

bin/logstash -e ‘input { stdin { } } output { stdout {} }’ &

提示：

Settings: Default pipeline workers: 4Pipeline main started

这个时候由于我们定义的input和output是stdin和stdout，并没有进行额外的处理，所以你输入什么就会输出什么

thinkgamer@thinkgamer-pc:/opt/elk/logstash-2.4.0$ bin/logstash -e 'input{stdin{}} output{stdout{}}'Picked up _JAVA_OPTIONS:   -Dawt.useSystemAAFontSettings=gaspSettings: Default pipeline workers: 4Pipeline main startedqwewq2016-09-25T05:14:04.819Z thinkgamer-pc qwewqsafdaas2016-09-25T05:15:32.132Z thinkgamer-pc safdaas我爱你2016-09-25T05:15:34.792Z thinkgamer-pc 我爱你

PS：以下两种方式涉及kibana的web展示，所以在配置web输出后，需要进行的操作是creat动作，具体看kibana部署中的示例

2.shell端输入 web端展示

然后我们创建Logstash配置文件，并再次测试Logstash服务是否正常，预期可以将输入内容以结构化的日志形式打印在界面上（这里我们配置了Logstash作为索引器，将日志数据传送到elasticsearch中）

mkdir config
vim config/hello_search.conf

填写如下内容：

input { stdin { } }output {  elasticsearch { hosts => "localhost" }  stdout { codec => rubydebug }}

bin/logstash -f config/hello_search.conf

再次测试执行的效果：

thinkgamer@thinkgamer-pc:/opt/elk/logstash-2.4.0$ bin/logstash agent -f config/hello_search.conf Picked up _JAVA_OPTIONS:   -Dawt.useSystemAAFontSettings=gaspSettings: Default pipeline workers: 4Pipeline main startedsdf[2016-09-25 13:28:21,997][INFO ][cluster.metadata         ] [Arcademan] [logstash-2016.09.25] creating index, cause [auto(bulk api)], templates [logstash], shards [5]/[1], mappings [_default_][2016-09-25 13:28:22,758][INFO ][cluster.routing.allocation] [Arcademan] Cluster health status changed from [RED] to [YELLOW] (reason: [shards started [[logstash-2016.09.25][4]] ...]).[2016-09-25 13:28:22,993][INFO ][cluster.metadata         ] [Arcademan] [logstash-2016.09.25] create_mapping [logs]{       "message" => "sdf",      "@version" => "1",    "@timestamp" => "2016-09-25T05:28:21.161Z",          "host" => "thinkgamer-pc"}受到方式  {       "message" => "受到方",      "@version" => "1",    "@timestamp" => "2016-09-25T05:28:30.998Z",          "host" => "thinkgamer-pc"}我爱你{       "message" => "我爱你",      "@version" => "1",    "@timestamp" => "2016-09-25T05:28:58.399Z",          "host" => "thinkgamer-pc"}

我们可以在Elastic的web界面上看到

3.监测指定文件，web展示

在/opt/elk/testlog 下有两个文件，分别是access.log 和error.log，我们通过echo往这两个文件追加内容，来测试整个日志收集系统是否可行

 vim /opt/elk/logstash-2.4.0/config/hello_search.conf

input {  file {    type =>"syslog"     path => ["/opt/elk/auth.log" ]  }  syslog {    type =>"syslog"    port =>"5544"  }}output {  stdout { codec=> rubydebug }  elasticsearch {hosts => "localhost"}}

启动

bin/logstash -f config/hello_search.conf

这里需要再次打开http://localhost:5601/ 进行create

测试效果

echo 9 >> auth.log

Kibana部署

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解压到指定目录/opt/

tar -zxvf /home/thinkgamer/下载/ELK/kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz -C .

启动kibana

bin/kibana

web访问：http://localhost:5601/

这里需要配置一个索引：
默认，Kibana的数据被指向Elasticsearch，使用默认的logstash-*的索引名称，并且是基于时间的，点击“Create”即可。
看到如下界面说明OK了

点击Discover可以看到，我们刚才在终端测试的输入

至此，一个小的 ELK stack日志分析系统已经完成了

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END