elk

1.简介 官网地址 : https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南 : https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html 本文word文档以及安装包下载链接： 百度网盘>> 链接：https://pan.baidu.com/s/1KUVq-8o1gjrK-5RCxLSMGw 提取码：a14r ELK 是 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 的简称，这三者是核心套件，但并非全部。 Elasticsearch 是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放 REST 和 JAVA API 等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于 Apache Lucene 搜索引擎库之上。 Logstash 是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog 、消息传递（例如 RabbitMQ ）和 JMX ，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、

ELK部署： 介绍： ELK是Elasticsearch + Logstash + Kibana 这种架构的简写。这是一种日志分平台析的架构。从前我们用shell三剑客(grep, sed, awk)来分析日志, 虽然也能对付大多数场景，但当日志量大，分析频繁，并且使用者可能不会shell三剑客的情况下， 配置方便，使用简单，并且分析结果更加直观的工具(平台)就诞生了，它就是ELK。 ELK是开源的，并且社区活跃，用户众多 架构说明： 1、 Elasticsearch + Logstash + Kibana 这是一种最简单的架构。这种架构，通过logstash收集日志，Elasticsearch分析日志，然后在Kibana(web界面)中展示。这种架构虽然是官网介绍里的方式，但是往往在生产中很少使用。 2 、Elasticsearch + Logstash + filebeat + Kibana 与上一种架构相比，这种架构增加了一个filebeat模块。filebeat是一个轻量的日志收集代理，用来部署在客户端，优势是消耗非常少的资源(较logstash)， 所以生产中，往往会采取这种架构方式，但是这种架构有一个缺点，当logstash出现故障， 会造成日志的丢失。 3、 Elasticsearch + Logstash + filebeat + redis(也可以是其他中间件

前言 ELK可以理解为由各种beat或其他类似组件去收集各类型日志通过logstash管道(logstash自身也可以收集日志，同时也可以接收beat发送来的数据)output丢给ElasticSearch存储引擎，再由Kibana获取存储引擎数据成图呈现给用户。 为什么需要ELK？ -- ELK是一套完整的开源解决方案，可帮助在运维工作过程用于快速故障排查、日志审计、综合展示、监控报警、关联统计信息等。 ELK基本组件 　　1、ElasticSearch 基于lucene（信息检索组件）的分布式文件存储，支持横向扩展、自动发现、索引自动分片以及Restfull的全文本搜索引擎，此外，它还是一个分布式实时文档存储，其中每个文档的每个field均是被索引的数据，且可被搜索，还是一个带实时分析功能的分布式引擎，能够扩展至数以百计的节点实时处理PB级数据。 　　2、Logstash 是重量级的，支持多数据获取机制，通过TCP/UDP协议、文件、syslog、windows Eventlogs及STDIN等；获取到数据后，它支持对数据执行过滤、编码、修改等操作。使用JRuby语言，需要JVM下运行。 　　3、Kibana 为日志分析提供一个可视并友好的图形界面，并且可以绝大多数的汇总、分析需求。 　　4、Beat 目前ELK官方提供了比较多元化的beat类型 。 　　　　　

一、elk 概念 ELK是 Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部。 Elasticsearch ：实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。Elasticsearch是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能，可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。 Logstash ：用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志，包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志，这些来源包括 syslog、消息传递（例如 RabbitMQ）和JMX，它能够以多种方式输出数据，包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。 Kibana ：基于Web的可视化图形界面，用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据，不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图，还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。 二、docker 安装 elk 1、拉镜像，运行 docker pull sebp/elk docker run -d -it --name elk -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 sebp/elk

关于Logstash中grok插件的正则表达式例子 一、前言 近期需要对 Nginx 产生的日志进行采集，问了下度娘，业内最著名的解决方案非 ELK ( Elasticsearch , Logstash , Kibana )莫属。 Logstash 负责采集日志， Elasticsearch 负责存储、索引日志， Kibana 则负责通过Web形式展现日志。 今天，我要说的是 Logstash ，它可以从多种渠道采集数据，包括控制台标准输入、日志文件、队列等等，只要你能想到，都可以通过插件的方式实现。 其中， 日志源提供的日志格式可能并不是我们想要插入存储介质里的格式，所以，Logstash里提供了一系列的filter来让我们转换日志 。 Grok 就是这些filters里最重要的一个插件，下面我就说说它。 二、Grok提供的常用Patterns说明及举例 大多数Linux使用人员都有过用正则表达式来查询机器中相关文件或文件里内容的经历，在Grok里，我们也是使用正则表达式来识别日志里的相关数据块。 有两种方式来使用正则表达式： 直接写正则来匹配 用Grok表达式映射正则来匹配 在我看来，每次重新写正则是一件很痛苦的事情，为什么不用表达式来一劳永逸呢？ 特别提示：Grok表达式很像C语言里的宏定义 要学习Grok的默认表达式，我们就要找到它的具体配置路径，路径如下： #

本文预计阅读时间 13 分钟 文章目录 [隐藏] 1，准备工作。 2，安装elasticsearch。 3，安装logstash。 4，安装kibana 以往都是纸上谈兵，毕竟事情也都由部门其他小伙伴承担了，因此自己虽然也整理了笔记，当真的需要部署起来的时候，却发现并没有这个能力，这次也几经磨难，总算修成正果，特此记录一下。 首先来快速将一个简易的环境部署起来。 其中防火墙关闭，selinux关闭等的就不多说了，系统是CentOS-7.3，干净而且初始化过了的环境。 1，准备工作。 安装一些依赖包。 yum -y install lrzsz vim curl wget java ntpdate && ntpdate -u cn.pool.ntp.org 这里java环境是非常重要的，如果不通过yum安装，源码方式也是可以的。但要注意配置好环境变量。 配置yum源。 添加源： cat > /etc/yum.repos.d/elk.repo << EOF[elasticsearch-6.x]name=Elasticsearch repository for 6.x packagesbaseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yumgpgcheck=1gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG

elk /usr/local/etc/elasticsearch-6.5.1 /usr/local/Cellar/logstash/6.5.1/ ./logstash -f /usr/local/Cellar/kibana/6.5.1/ ================================== nginx /usr/local/Cellar/nginx/1.15.8 /usr/local/etc/nginx/nginx.conf /usr/local/etc/nginx/servers/ ================================== logrotate crontab /usr/local/Cellar/logrotate/3.14.0 /usr/local/etc/logrotate.conf /usr/bin/crontab /var/mail/LM ================================== mysql /usr/local/Cellar/mysql@5.5/ 来源： https://www.cnblogs.com/dtdxrk/p/11579030.html

一. ELK 分布式日志实战介绍 　　此实战方案以 Elk 5.5.2 版本为准，分布式日志将以下图分布进行安装部署以及配置。 　　当Elk需监控应用日志时，需在应用部署所在的服务器中，安装Filebeat日志采集工具，日志采集工具通过配置，采集本地日志文件，将日志消息传输到Kafka集群， 我们可部署日志中间服务器，安装Logstash日志采集工具，Logstash直接消费Kafka的日志消息，并将日志数据推送到Elasticsearch中，并且通过Kibana对日志数据进行展示。 二、ELK安装部署开始 　　大家安装部署之前，可先参考官方文档进行部署。（官方参考文档地址可点击一下超链接） 　　注：Elasticsearch 6.4.0 默认安装了x-pack 安全插件，该插件授权 30天试用。（如过期，则自行选择购买，或者破解，本方案不提供破解方案） 　　 Elasticsearch 6.4.0 Kibana 6.4.0 Logstash 6.4.0 Filebeat 6.4.0 　 1、安装 Elasticsearch 　　 1.1、下载安装Elasticsearch 6.4.0 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.0.tar.gz wget https:/

1.基本介绍 Graylog是一个开源的完整的日志管理工具，功能和ELK类似，但又比ELK要简单，相对ELK也有自己的优势，不足之处大概就是扩展性没有ELK架构好。这篇文章里对两者做了一些比较，大家可以参考。 Graylog2.2详细部署安装 最吸引我的大概就是对多行日志的处理了。同时，由于Graylog部署起来相对简单，很适合规模不大的情况下使用。当然，这不是说Graylog功能不强大，相反，其支持多种数据收集方式，提供一些统计功能、日志的持久化、简单的告警和对外接口，UI也比较友好。 2.架构介绍 引用下官网的两张图。 基本架构 集群部署 从图中我们可以看到，大体上包括Elasticsearch、MongoDb和Graylog三部分，功能上一目了然，就不用多说了。需要注意的是，最新版的Graylog已经可以支持Elasticsearch 5.x版本了。 下面是一张比较完整的架构图。 完整架构 3.安装方式 Graylog提供的安装方式多种多样。最简单的就是利用官方提供的ovf模板导入，瞬间就安装好了，对我等懒（xiao）人（bai）十分友好,也支持Dock和各种手动安装方式。 安装方式 4.版本 Graylog有开源版本，官方也提供了企业版供土豪们使用，企业版提供了自动归档和日志审核两个高级功能和一些技术服务支持。 版本功能及价格对比 前文已经说过

章节 ELK 介绍 ELK 安装Elasticsearch ELK 安装Kibana ELK 安装Beat ELK 安装Logstash Kibana是与Elasticsearch搭配使用的界面组件，可以使用Kibana搜索、查看Elasticsearch中的数据，可以使用Kibana轻松地进行各种复杂的数据分析，以各种图表、表格方式展示数据。 推荐把Kibana与Elasticsearch安装在同一个服务器上，但这不是必需的。如果安装在不同服务器上，需要在Kibana的配置文件 kibana.yml 中，修改Elasticsearch服务器网址(IP:PORT)。 要下载安装Kibana，打开命令行窗口，执行以下命令: deb, rpm, or linux: curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.1.0-linux-x86_64.tar.gz tar xzvf kibana-7.1.0-linux-x86_64.tar.gz cd kibana-7.1.0-linux-x86_64/ ./bin/kibana mac: curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.1.0-darwin-x86_64