logstash

什么是ELK ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch Elasticsearch是个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。 Logstash 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。 Kibana Kibana 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，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 如何使用ELK ELK环境快速搭建 这里推荐使用 docker-compose 一键搭建 地址： https://github.com/deviantony/docker-elk

0、整体架构 整体架构目录： ASP.NET Core分布式项目实战-目录 一、介绍ELK 1、说明（此篇ELK采用rpm的方式安装在服务器上）-牛刀小试 承接上一篇文章的内容准备部署ELK来展示asp.net core 的数据。目前此篇文章只用到单台服务器，等下一篇将会介绍如何做到集群部署ELK+filebeat+MQ，因为这个集群部署才是真正体现大项目的价值。当然如果是小项目或者是内部项目单台足以。 当然ELK只是在业界用的比较多，但是里面所用的工具是可以替换的，比如说 如下： 体现价值的解决方案就是：es+kibana+filebeat/logstash+MQ（RabbitMQ/Kfaka） 来实现日志记录等。 多介绍一下吧： Beats包含四种工具： 　　Packetbeat（搜集网络流量数据） 　　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） 　　Filebeat（搜集文件数据） 　　Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据） 　　它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent) 自此，解决方案很多，关键在于不同的项目用不同的解决方案，关键看大家的选择啦。当然如果大家有兴趣可以加一下QQ群，可以互相探讨技术。 如果大家对NLog不会部署，请看上一篇文章： asp.net core添加全局异常处理及log4net、Nlog应用

1. 日志平台的结构示意图 说明： 多个独立的agent(Shipper)负责收集不同来源的数据，一个中心agent(Indexer)负责汇总和分析数据，在中心agent前 的Broker(使用redis实现)作为缓冲区，中心agent后的ElasticSearch用于存储和搜索数据，前端的Kibana提供丰富的图表 展示。 Shipper表示日志收集，使用LogStash收集各种来源的日志数据，可以是系统日志、文件、redis、mq等等； Broker作为远程agent与中心agent之间的缓冲区，使用redis实现，一是可以提高系统的性能，二是可以提高系统的可靠性，当中心agent提取数据失败时，数据保存在redis中，而不至于丢失； 中心agent也是LogStash，从Broker中提取数据，可以执行相关的分析和处理(Filter)； ElasticSearch用于存储最终的数据，并提供搜索功能； Kibana提供一个简单、丰富的web界面，数据来自于ElasticSearch，支持各种查询、统计和展示； 2. 搭建部署 环境： 本机(20.8.40.49)上部署：redis, 中心agent(LogStash), ElasticSearch以及Kibana 远程测试机(20.20.79.75)上部署：独立agent(LogStash) Redis版本： 3.0.0-rc1

在上一章中，我们已经能够通过spring boot来使用Elasticsearch，但是由于我们习惯性的将数据写入mysql，所以为了解决这个问题，Elasticsearch为我们提供了一个插件 logstash 来同步我们的数据库。 本文所有的安装环境和使用环境都是在windows系统下进行的。 一、logstash的安装 首先在官网上下载logstash： logstash下载地址： https://www.elastic.co/downloads/logstash 需要注意的是logstash的版本必须是和你的Elasticsearch版本要一致，比如我使用的Elasticsearch是5.6.8，那么下载的就是logstash 5.6.8版本。 其次如果使用logstash来同步数据库，推荐使用Elasticsearch 5.X的版本，因为Elasticsearch 2.X的版本需要我们集成 logstash-jdbc-input 才能同步数据库。下载后直接解压就能使用，解压后的文件如图所示。 二、logstash的配置 在安装完logstash后，我们就可以开始配置我们的数据库信息了： 第一步：在logstash-5.6.8文件下创建一个空文件夹，文件夹名字可以随意取，这个文件夹主要用来放mysql的相关配置文件，我这里创建了一个mysql文件夹： 　　　　 第二步

最近在电脑上开了三个虚拟机鼓捣了一下 ELK，配置成功之后，关闭虚拟机重新打开总是出现一些奇怪的问题，使得 kibana 处于不健康的状态，真是让人操碎了心。 一、前言 在搭建过程中，本人是依据以下两篇文章进行的，步骤明确，效果清晰。 1、 搭建ELK日志分析平台（上）—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 2、 搭建ELK日志分析平台（下）—— 搭建kibana和logstash服务器 以下记录本人在实现过程中遇到的问题以及最终解决的思路。 二、elasticsearch 集群状态不健康 1、问题描述 elasticsearch （以下简称 es） 集群状态处于 yellow 或者 red 状态，2 个数据节点未成功接入主节点，number_of_nodes 数量仍为 1，kibana 界面报错 503。 [root@server ~]# curl '192.168.100.15:9200/_cluster/health?pretty' { "cluster_name" : "server-node", "status" : "red", # 为 green 则代表健康没问题，如果是 yellow 或者 red 则是集群有问题 "timed_out" : false, # 是否有超时 "number_of_nodes" : 1, # 集群中的节点数量

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个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。 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。 Kibana 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，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat隶属于Beats。目前Beats包含四种工具： Packetbeat（搜集网络流量数据） 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） Filebeat（搜集文件数据） Winlogbeat（搜集

ELK的安装部署以及日志采集 环境要求：最低是2G 2核心的配置，没有上限，请根据自己机器本身情况而定。 思路： 192.168.80.130 jdk+elasticseach+kibana 192.168.80.131 jdk+logstash 1. 关闭防火墙 systemctl stop firewalld 2. 时间同步 yum - y install ntpdate ntpdate pool.ntp.org 如果出现下面这种情况 var/run/yum.pid 已被锁定，PID 为 3382 的另一个程序正在运行。 Another app is currently holding the yum lock ; waiting for it to exit .. . 另一个应用程序是：PackageKit 内存： 28 M RSS （440 MB VSZ） 已启动： Mon Jan 18 20:29:35 2021 - 00:38之前 状态 ：睡眠中，进程ID：3382 [ root@localhost ~ ] # rm -rf /var/run/yum.pid 3. 两台机器安装jdk环境 [ root@localhost ] # rpm -ivh jdk-8u131-linux-x64_.rpm 验证一下： [ root@localhost ] # java

一、背景 Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎，携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台，也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。 本文聚焦在业务搜索的场景分享了我们在做数据同步方面的思考和实践，希望能对大家有所启发。 二、现状调研 数据同步是个很麻烦的事情，在各种论坛、分享中被大家反复讨论。 我们的需求大致包括全量、增量地从Hive、MySQL、Soa服务、Mq等不同类型的数据源获取数据，部分数据还需要进行一定的计算或者转换，然后近实时地同步到ES中，以被用户搜索到。 为了讨论方便，假定本文的场景是文章搜索的场景： 索引内容为文章，主要的信息保存在article表里； 每个文章关联了tag，保存在article_tag表里； tag表里的tagName也需要进入ES索引，以便使用标签名字搜索文章。 在以前同步这样的数据进入ES，单条文章的数据组装伪代码如下： List<Long> tagIds = articleTagDao.query("select tagId from article_tags where articleId=?", articleId); List<TagPojo> tags =tagDao.query("select id, name from tags whereid in (?)");

ELKF搭建及使用全过程（7.8版本） 前言 ELKF框架 ELKF成员介绍 运行流程 --------------------------------------------------------------------------------------- FileBeat搭建 LogStash搭建 Elasticsearch搭建 Kibana搭建 测试 前言 讲真的现在互联网的技术更新换代实在是太快，ELK还没出几天，就又出了ELKF。好不容易找到几个6.x的版本教程，然而7.x的版本配置又和6.x天差地别。所以最好的办法真的是去 看官方文档 ！ 本文仅适用于以7.8版本！ ELKF框架 先说一下个人对ELKF的理解，只是看搭建和使用的可以跳过这个环节。 ELKF成员介绍 E:简称是Es（elasticsearch），搜索引擎，至于为什么要用ES。第一、他能存数据，第二、对于日志这些大量的数据，搜索引擎能快速定位到记录。要详细了解ES的话，网上一搜大把资料，也可以看看我历史博文讲ES原理的。 L:全称是LogStash，用于收集日志以及处理日志后丢给ES存储和检索。 K:全称是Kibana，可以理解成数据展示系统即可（因为我现在还没好好研究这玩意。。） F:全称是FileBeat，对ELK中LogStash的中收集日志功能优化后的结果输出，LogStash直接来收集日志的话

原文: Elasticsearch入门教程(一)：Elasticsearch及插件安装 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/79194244 分享一个朋友的 人工智能教程(请以“右键”->"在新标签页中打开连接”的方式访问) 。比较通俗易懂，风趣幽默，感兴趣的朋友可以去看看。 一：安装Elasticsearch 下载并解压Elasticsearch 直接到官网( https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch )下载适合自己的系统的Elasticsearch,这里下载的是目前最新的版本6.1.1，然后解压放到合适的目录即可，这里放在/usr/local下面. elasiticsearch目录 bin 运行Elasticsearch实例和管理插件的一些脚本 config 配置文件， elasticsearch.yml data 在节点上每个索引/碎片的数据文件的位置 lib Elasticsearch自身使用的.jar文件 logs 日志文件 modules plugins 已安装的插件的存放位置 启动Elasticsearch