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Elastic Stack 提供 Beats 和 Logstash 套件来采集任何来源、任何格式的数据。其实Beats 和 Logstash的功能差不多,都能够与 Elasticsearch 产生协同作用,而且
logstash比filebeat功能更强大一点,2个都使用是因为:Beats 是一个轻量级的采集器,支持从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据。考虑到 Logstash 占用系
统资源较多,我们采用 Filebeat 来作为我们的日志采集器。并且这里采用kafka作为传输方式是为了避免堵塞和丢失,以实现日志的实时更新。
1.Filebeat:filebat
是一个用于转发和集中日志数据的轻量级shipper
。作为代理安装在服务器上,filebeat
监视指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将它们转发给ElasticSearch
或logstash
进行索引。
2.Logstash:Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到存储库。
3.ElasticSearch:Elasticsearch 是基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎,专为实现水平扩展、高可靠性和管理便捷性而设计。
4.Kibana:Kibana 能够以图表的形式呈现数据,并且具有可扩展的用户界面,供您全方位配置和管理 Elastic Stack。
Ubuntu 18.04.1
Elastic Stack官网:https://www.elastic.co/
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用
提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
注:安装kafka时会发现它需要安装Zookeeper的。kafka的官方文档有说明。zookeeper是为了解决分布式一致性问题的工具,kafka使用ZooKeeper用于管理、协调代理。当Kafka系统中新增了代理或某个代理失效时,Zookeeper服务将通知生产者和消费者。生产者与消费者据此开始与其他代理协调工作。
1 >wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz 2 >tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz 3 >cd zookeeper-3.4.13
先复制模板配置文件,并重命名,然后里面存放数据的路径dataDir可以自己定义
1 >cp -rf conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg 2 >vim zoo.cfg
1 >./bin/zkServer.sh start 2 3 >./bin/zkServer.sh status
先启动,系统会默认加载zoo.cfg配置,然后使用 zkServer.sh status 查看服务状态
根据官网教程开始安装(复制的官网教程):
1 > wget http://mirror.apache-kr.org/kafka/2.1.0/kafka_2.11-2.1.0.tgz 2 > tar -xzf kafka_2.11-2.1.0.tgz 3 > cd kafka_2.11-2.1.0/
Kafka uses ZooKeeper so you need to first start a ZooKeeper server if you don‘t already have one. You can use the convenience script packaged with kafka to get a quick-and-dirty single-node ZooKeeper instance.(由于我自己安装的Zookeeper,所以这一步可以省略)
1 > ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 2 [2019-01-23 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig) 3 ...
Now start the Kafka server:
首先可以先修改一下配置文件server.propertise
1 # master 2 broker.id=0 3 listeners=PLAINTEXT://9092 4 advertised.listeners=PLAINTEXT://localhost:9092 5 num.network.threads=3 6 num.io.threads=8 7 socket.send.buffer.bytes=102400 8 socket.receive.buffer.bytes=102400 9 socket.request.max.bytes=104857600 10 log.dirs=/tmp/kafka-logs 11 num.partitions=5 12 num.recovery.threads.per.data.dir=1 13 offsets.topic.replication.factor=1 14 transaction.state.log.replication.factor=1 15 transaction.state.log.min.isr=1 16 log.retention.hours=168 17 log.segment.bytes=1073741824 18 log.retention.check.interval.ms=300000 19 # 连接 20 zookeeper.connect=localhost:2181 21 zookeeper.connection.timeout.ms=6000 22 group.initial.rebalance.delay.ms=0 23 # 可删除topic 24 delete.topic.enable=true
1 > ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 2 [2019-01-23 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties) 3 [2019-01-23 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties) 4 ...
到这里服务就启动成功了。
查看java进程pid也可以发现kafka
Let‘s create a topic named "test" with a single partition and only one replica:
1 > ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
if you want delete a topic:
1 >./bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic test
We can now see that topic if we run the list topic command:
1 > ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 2 test
Alternatively, instead of manually creating topics you can also configure your brokers to auto-create topics when a non-existent topic is published to.
在上一次配置的日子目录(server.properties里配置的log.dirs)上可以看到,已经存在了该主题的日志信息文件了,由于server.properties里面配置的num.partitions=1(默认的分区数,一个topic默认1个分区数)。所以只有一个文件夹
1 >bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
1 > ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
1 > ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:2181 --topic test --from-beginning
创建好后,可以在发布者端发送消息进行测试,我们这里的发布者是filebeat,订阅者是logstash,可以不用配置。
beat是一个轻量级的数据传输者,它有好几种分类,这里暂时只用到Filebeat
Filebeat的处理流程基本分为3部分:Input、Filter、Output。
开始安装
1.官网下载 :filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz,复制到LINUX服务器,然后解压( tar -xzvf filebeat-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz)
2.进入filebeat-6.5.4-linux-x86_64文件夹,修改filebeat.yml,filebeat默认是将数据传输到elasticsearch,需要修改为kafka
这里放一个filebeat详细配置参考:https://www.cnblogs.com/kuku0223/p/8316922.html
配置完成后启动filebeat:
1 > sudo ./filebeat -e -c filebeat.yml
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。
顺带提一下Elasticsearch的数据结构:FST(Finite StateTransducers),其特点高度重复利用数据前缀和后缀存储数据,能很大层度上压缩数据。
elasticsearch安装配置:
从官网上下载软件:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
解压之后,修改config/elasticsearch.yml配置文件,配置一下ip和端口号:
1 skyworth@skyworth-ubuntu:~$ cd /home/tools/elk/elasticsearch-6.5.4/ 2 skyworth@skyworth-ubuntu:/home/tools/elk/elasticsearch-6.5.4$ vim config/elasticsearch.yml
然后启动命令:
1 skyworth@skyworth-ubuntu:/home/tools/elk/elasticsearch-6.5.4$ ./bin/elasticsearch
然后浏览器打开端口(http://192.168.80.15:9200/),出现如下信息说明启动成功
通过 Kibana,能够对 Elasticsearch 中的数据进行可视化并在 Elastic Stack 进行操作.
kibana安装配置:
首先下载软件,然后解压,修改配置文件config/kibana.yml,再启动就行,与elasticsearch类似。
1 skyworth@skyworth-ubuntu:/home/tools/elk/kibana-6.5.4-linux-x86_64$ vim config/kibana.yml
1 skyworth@skyworth-ubuntu:/home/tools/elk/kibana-6.5.4-linux-x86_64$ ./bin/kibana
Logstash 是开源的服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到存储库中。
安装过程依然是下载压缩包,解压后修改配置文件,再启动。
进入config文件夹,我们可以修改原有的logstash-sample.conf,或者自己新建一个(这里选择自己新建一个logstash-skyworth.conf)。
修改配置文件:
input{ kafka{ bootstrap_servers => ["192.168.80.15:9092"] client_id => "test" group_id => "test" auto_offset_reset => "latest" //从最新的偏移量开始消费 consumer_threads => 5 decorate_events => true //此属性会将当前topic、offset、group、partition等信息也带到message中 topics => ["test"] type => "skyworth" } } filter { if ([message]== "") { drop {} } } output { if [type] == "skyworth"{ elasticsearch { hosts => ["192.168.80.15:9200"] # ElasticSearch的地址加端口 index => "skyworth-log-%{+YYYYMMdd}" # ElasticSearch的保存文档的index名称, } } }
启动命令:
1 >./bin/logstash -f config/logstash-skyworth.conf
业务流程偷了张图如下:
注:有的人会在filebeat和kafka之间再加一层前置的logstash用于格式化日志,目前我也没明白为什么要那样做。
Filebeat+Kafka+Logstash+ElasticSearch+Kibana 日志采集方案
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原文地址:https://www.cnblogs.com/willpan-z/p/10307967.html