手把手教你搭建 ELK 實時日誌分析平臺

来源:https://www.cnblogs.com/wupeixuan/archive/2020/02/27/12370159.html
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本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 實時日誌分析平臺,那麼,ELK 到底是什麼呢? ELK 是三個開源項目的首字母縮寫,這三個項目分別是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。 Elasticsearch 是一個 搜索和分析引擎 。 Logstash 是 伺服器端數據處理 ...


本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 實時日誌分析平臺,那麼,ELK 到底是什麼呢?

ELK 是三個開源項目的首字母縮寫,這三個項目分別是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。

  • Elasticsearch 是一個搜索和分析引擎
  • Logstash 是伺服器端數據處理管道,能夠同時從多個來源採集數據,轉換數據,然後將數據發送到諸如 Elasticsearch 等存儲庫中。
  • Kibana 則可以讓用戶在 Elasticsearch 中使用圖形和圖表對數據進行可視化

ELK Stack

Elasticsearch 的核心是搜索引擎,所以用戶開始將其用於日誌用例,並希望能夠輕鬆地對日誌進行採集和可視化。有鑒於此,Elastic 引入了強大的採集管道 Logstash 和靈活的可視化工具 Kibana。

ELK日誌系統數據流圖如下:

ELK日誌系統數據流圖

簡短瞭解 ELK 是個啥後,讓我們一起動手搭建 ELK 實時日誌分析平臺,首先安裝 Elasticsearch。

註:ELK 環境搭建版本很關鍵,建議統一版本,避免錯誤無處下手,我在這裡選用的是 7.1.0 版本。

ElasticSearch 介紹與安裝

ElasticSearch 的介紹與安裝在上一篇文章已經講過了,這裡就不進行贅述了,大家可以點擊下方鏈接查看:

全文搜索引擎 Elasticsearch 入門:集群搭建

如果你已經瞭解並安裝好 Elasticsearch,那麼就跟著我一起往下一步進發:瞭解並安裝 Kibana。

Kibana 介紹與安裝

這部分主要講解如何下載並安裝 Kibana,以及如何安裝 Kibana 插件,同時會針對 Kibana 的界面進行簡單的介紹。

首先讓我們來看下 Kibana 究竟是何物?

什麼是 Kibana?

Kibana 是為 Elasticsearch 設計的開源分析和可視化平臺,你可以使用 Kibana 來搜索,查看存儲在 Elasticsearch 索引中的數據並與之交互,你可以很容易實現高級的數據分析和可視化,以圖標的形式展現出來。

在簡單瞭解了 Kibana 後,讓我們來到 Kibana 的下載網站 https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana ,目前使用的是 Windows 系統,因此下載 Windows 版本的 Kibana 下載包 kibana-7.1.0-windows-x86_64.zip

運行 Kibana

下載完成後在本地解壓,如果需要對 Kibana 做一些定製,可以在 config 目錄下 編輯 kibana.yml 文件,在運行 Kibana 之前需要先運行 ElasticSearch(以下簡稱 ES),因為 Kibana 是基於 ES 運行的,現在進入 bin 目錄下打開 kibana.bat 就可以運行 Kibana 了,我們現在打開瀏覽器,Kibana 是運行在 5601 埠上的,因此打開 http://localhost:5601,打開後會出現如下頁面:

導入樣例數據,查看 Dashboard

進入首頁後會提示我們可以添加一些測試數據,ES 在 Kibana 開箱即用的版本中,已經為我們準備了三種樣例數據,電商網站的訂單,航空公司的飛行記錄以及 WEB 網站的日誌,我們可以點擊 Add data,把他們添加進來,添加完成後,我們可以打開 Dashboards 界面,就可以看到系統已經為我們創建了數據的 Dashboard。

Dashboards

第一個是電商的利潤報表,我們可以打開來看一下:

在 Dashboard 中,我們可以將多套可視結果整合至單一頁面內,而後提供搜索查詢或者點擊可視結果內的某元素指定過濾條件,從而實現結果過濾,Dashboard 能夠幫助我們更全面地瞭解總體日誌內容,並將各可視結果同日誌關聯起來,以上就是 Kibana 的 Dashboard 功能。

Dev Tools

接下來介紹 Kibana 裡面非常有用的工具 Dev Tools,其實就是可以很方便地在 Kibana 中執行 ES 中的一些 API,比如我們上文講到的檢測有哪些節點在運行: GET /_cat/nodes?v,這樣我們就能在 Kibana 中運行 ES 命令了。

另外,Kibana 的 Dev Tools 還有許多的快捷菜單操作,比如 Ctrl + / 可以查看 API 幫助文檔,其他的大家可以去自行摸索。

安裝與查看插件

Kibana 可以通過插件的方式來提供一些 Kibana 中的特定應用或者增強圖表展示的功能,Kibana 安裝插件和 ES 非常相似。

輸入 kibana-plugin install kibana-plugin install https://github.com/sivasamyk/logtrail/releases/download/v0.1.31/logtrail-7.1.0-0.1.31.zip 就可以下載 LogTrail 插件了。

在 cmd 中輸入 kibana-plugin list 可以查看本機已安裝的 Kibana 插件。

如果想移除插件可以使用 kibana-plugin remove logtrail 命令來進行移除插件。

到此為止,我們就下載並安裝完成 Kibana,並對 Kibana 主要功能進行簡單介紹,還介紹了 Dev Tools,大家可以自己在本地進行實踐操作下。

目前就差 ELK 三兄弟的最後一個:Logstash,讓我們一起學習下。

Logstash 介紹與安裝

這部分主要是下載並安裝 Logstash,並通過 Logstash 將測試數據集導入到 ES 中。

話不多說,首先讓我們來瞭解下 Logstash 是個啥?

什麼是 Logstash?

Logstash 是開源的伺服器端數據處理管道,能夠同時從多個來源採集數據,轉換數據,然後將數據發送到您最喜歡的存儲庫中。

Logstash 能夠動態地採集、轉換和傳輸數據,不受格式或複雜度的影響。利用 Grok 從非結構化數據中派生出結構,從 IP 地址解碼出地理坐標,匿名化或排除敏感欄位,並簡化整體處理過程。

數據往往以各種各樣的形式,或分散或集中地存在於很多系統中。Logstash 支持各種輸入選擇 ,可以在同一時間從眾多常用來源捕捉事件,能夠以連續的流式傳輸方式,輕鬆地從您的日誌、指標、Web 應用、數據存儲以及各種 AWS 服務採集數據。

再瞭解過後,讓我們去下載安裝 Logstash。

安裝 Logstash

還是來到 Logstash 的官網,進入到下載頁面 https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash,下載的時候註意要和 ES 和 Kibana 的版本相同,這裡下載的為 7.1.0 版本 logstash-7.1.0.zip

下載後進行解壓,也可以進入 conf 目錄下修改 logstash.conf 進行配置,運行的時候可以通過指定配置文件 logstash -f logstash.conf 就可以執行數據的插入和轉換的工作。

再安裝完成之後,讓我們來使用 Logstash 往 ES 中導入數據。

用 Logstash 導入 ES

下麵我們來導入測試數據集,首先修改 logstash.conf 文件,內容為:

input {
  file {
    path => ["D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/movies.csv"]
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/null"
  }
}
filter {
  csv {
    separator => ","
    columns => ["id","content","genre"]
  }

  mutate {
    split => { "genre" => "|" }
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]
  }

  mutate {

    split => ["content", "("]
    add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}
    add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}
  }

  mutate {
    convert => {
      "year" => "integer"
    }
    strip => ["title"]
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]
  }

}
output {
   elasticsearch {
     hosts => "http://localhost:9200"
     index => "movies"
     document_id => "%{id}"
   }
  stdout {}
}

測試數據集來自 Movielens :https://grouplens.org/datasets/movielens/,大家可以前往下載。配置文件中的 path 根據自己下載的測試文件路徑去修改。另外,配置文件的邏輯將在以後的文章中進行講解。

現在來執行命令 logstash -f logstash.conf 來把數據導入 ES。當看到數據列印到控制台時,數據也正在被寫入 ES 中。

到此為止,我們就成功安裝了 Logstash,並通過 Logstash 將測試數據集寫入 ES,同時我們的 ELK 實時日誌分析平臺就搭建完成了。

補充

在通過 Logstash 將測試數據集寫入 ES 後,小伙伴會發現 movies 索引狀態為 yellow,不用擔心,yellow 代表有副本分片沒有被分配。

因為只在本機之啟動了一個節點,而 movies 的索引設置了一個主分片一個副本分片,主副分片是無法分配在一個節點上的。

解決方法:修改索引 setting,將副本 replica 設置成 0,或者為集群增加一個節點,狀態就會變為 green。

總結

本文主要瞭解了什麼是 ELK,然後通過實際操作和大家一起搭建了一個 ELK 日誌分析平臺,如果在搭建過程中有什麼問題,歡迎留言交流討論。

如果 ELK 安裝包或者測試數據集下載速度慢的話,可以在【武培軒】公眾號回覆 elk資料即可獲得。

參考文獻

https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.1/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.1/index.html

Elasticsearch核心技術與實戰


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