kibana

Elasticsearch是什么？ Elasticsearch简称ES，是一个基于Lucene构建的开源、分布式、Restful接口的全文搜索引擎，还是一个分布式文档数据库。天生就是分布式、高可用、可扩展的，可以在很短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。 什么是全文搜索？ 全文搜索也叫全文检索，是指扫描文章中的每一个词，对每一个词进建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当前端用户输入的关键词发起查询请求后，搜索引擎就会根据事先建立的索引进行查找，并将查询的结果响应给用户。 这里有两个关键字：分词和索引，Elasticsearch内部会完成这两件事情，对保存的文本内容按规则进行分词，并对这些分词后的词条建立索引，供用户查询。 什么是倒排索引？ 全文搜索过程根据关键词创建的索引叫倒排索引，顾名思义，建立正向关系“文本内容-关键词”叫正排索引，后续会介绍，倒排索引就是把原有关系倒过来，建立成“关键词-文本内容”的关系，这样的关系非常利于搜索。 举个例子： 文本1：I have a friend who loves smile 文本2：I have a dream today 先进行英文分词，再建立倒排索引，得到一份简易的“关键词-文本”的映射关系如下： 关键词 文本编号 I 1,2 have 1,2 a 1,2 friend 1 who 1 loves 1 smile 1

透过现象看本质——聊一聊ELK 前言 ​ 本文将从日志分析引入ELK，带着疑问了解、熟知、实践、领会ELK的原理与魅力。 引入 ​ 想必做过专业运维的工程师都明白也非常清楚日志分析的重要性——发现问题的所在，解决问题的根源与基础。 ​ 一般来说，日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。通过分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施避免发生意外状况。 ​ 通常情况下，日志被分散的储存在不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志，即繁琐又效率低下。为此，我们可以使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 ​ 然而，集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于更高要求的查询、排序和统计等，再加上庞大的机器数量，使用这样的方法依然难免有点力不从心。 ​ 因此，开源实时的日志分析ELK平台应运而生了。 什么是ELK？ ​ 笔者也不知道是为什么，一些朋友看到陌生的英文单词，尤其是缩写，就感觉这个玩意儿非常高bigger，甚至会不敢与接触它。其实这样的认识并不正确。就好比ELK，熟悉的人就不说了

elasticsearch 安装 １．国内下载地址： https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/ ２．安装步骤： cd elasticsearch-5.4.1 / bin ./elasticsearch kibana 安装 １．下载地址： https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/ 　　// es和kibana两个版本要一致！ ２．安装步骤： tar -xzf kibana-5.4.3-linux-x86.tar.gz cd kibana ./bin/kibana 相关链接 华为镜像源 https://www.cnblogs.com/ginb/p/elasticsearch.html https://www.howtoing.com/how-to-install-elasticsearch-logstash-and-kibana-elastic-stack-on-ubuntu-18-04 来源： https://www.cnblogs.com/tomtellyou/p/12574558.html

3 月，跳不动了？>>> 1. 安装 Elasticsearch 1) 安装 JDK 2) 验证 JDK cmd: java -version 3) 下载 ES https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 4) 解压 5) 运行 打开解压目录下的 bin 文件夹，运行 elasticsearch.bat 6) 测试 访问 http://localhost:9200 2. 安装 Logstash 1) 下载 https://www.elastic.co/downloads/logstash 2) 解压 3) 添加配置文件 在 bin 文件夹下创建一个配置文件，文件名自定义 简易配置内容： input { file { # path 为要监控的日志文件的路径 path => "D:/Log/Application/*Log.txt" # type 是标识作用，标识当前 file 为 Application的日志 type => "Application" } } output { elasticsearch { # hosts 为 Elasticsearch 的url hosts => ["127.0.0.1:9200"] # index 为日志数据所要存储的索引，索引名不能有特殊字符并且小写 index => "test

安装 下载 https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 解压，修改配置文件，，（非root用户进行） 进入目录 进入config，，修改配置文件 elasticsearch与kibana在一台主机上，所以elasticsearch.hosts填的localhost：9200 默认是英文界面可以在配置文件修改中文 i18n.locale: "zh-CN" 默认是"en" 启动，，这样可以后台启动： nohup ./bin/kibana & 注意要使用普通用户操作 访问 http://192.168.28.30:5601/ 在Kibana上数据探索 暂停。。。。。。 来源： https://www.cnblogs.com/5444de/p/12552995.html

什么是Kibana？ Kibana 是一个设计出来用于和 Elasticsearch 一起使用的开源的分析与可视化平台，可以用 kibana 搜索、查看、交互存放在Elasticsearch 索引里的数据，使用各种不同的图表、表格、地图等展示高级数据分析与可视化，基于浏览器的接口使你能快速创建和分享实时展现Elasticsearch查询变化的动态仪表盘，让大量数据变得简单，容易理解。 集成的ElasticSearch-Kinaba docker pull nshou/elasticsearch-kibana docker run -d -p 9200:9200 -p 5601:5601 nshou/elasticsearch-kibana 分布式的ElasticSearch-Kinaba docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.1 docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.7.1 docker pull docker.elastic

题外话：当初为什么坚持使用k8s来实现现有业务，有个很强的推动就是原有的虚拟方式部署Elastic集群已经不能适应业务规模的扩展，在虚拟机上架设大规模的Elastic集群已经是噩梦般的存在。因此，下决心采用容器的方式进行部署。容器的方式进行部署，不但实现了快速部署，同时采用k8s进行编排，简化了elastic集群的运维。当然，架设完k8s集群后，就部署Elastic集群（有状态集合）是增加了难度，涉及服务器暴露，持久话存储，单还是可以一步步的解决的。 相关简介 Kubernetes Operator Operator 是由 CoreOS 开发的，用来扩展 Kubernetes API，特定的应用程序控制器，它用来创建、配置和管理复杂的有状态应用，如数据库、缓存和监控系统。Operator 基于 Kubernetes 的资源和控制器概念之上构建，但同时又包含了应用程序特定的领域知识。创建Operator 的关键是CRD（自定义资源）的设计。 Kubernetes 1.7 版本以来就引入了自定义控制器的概念，该功能可以让开发人员扩展添加新功能，更新现有的功能，并且可以自动执行一些管理任务，这些自定义的控制器就像 Kubernetes 原生的组件一样，Operator 直接使用 Kubernetes API进行开发，也就是说他们可以根据这些控制器内部编写的自定义规则来监控集群、更改

基于ELK搭建微服务日志中心 ELK简介 什么是ELK？通俗来讲，ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能，ELK又称ELKstack，官网 https://www.elastic.co/ ， ELK主要优点有如下几个： 1、处理方式灵活：elasticsearch是实时全文索引，具有强大的搜索功能 2、配置相对简单：elasticsearch全部使用JSON接口，logstash使用模块配置，kibana的配置文件部分更简单 3、检索性能高：基于优秀的设计，虽然每次查询都是实时，但是也可以达到百亿级数据的查询秒级响应 4、集群线性扩展：elasticsearch和logstash都可以灵活线性扩展 5、前端操作绚丽：kibana的前端设计比较绚丽，而且操作简单 Elasticsearch elasticsearch是一个高度可扩展全文搜索和分析引擎，基于Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作，可以处理大规模日志数据，比如Nginx、Tomcat、系统日志等功能。 Logstash 数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置；支持普通log

环境 centos 7.0（至少需要3G内存，该安装包较大） docker 19.0 ELK镜像 sebp/elk（7.6.0版本） Docker安装部署ELK   选择的是sebp/elk镜像，这里基本没有什么需要配置的，docker search elk 找到stars最多的pull下来。 docker pull sebp/elk   先把对应的文件都拷贝到宿主机当中 1.创建文件夹 mkdir /root/data/es/{conf,data} mkdir /root/data/logstash/config 2.在运行容器并且把容器里的配置cp到宿主机当中 docker run --tid --name elk sebp/elk docker cp -a elk:/opt/kibana/config/kibana.yml docker cp -a elk:/opt/logstash/config 3.然后删除刚才创建的容器 docker rm -f elk 1 .运行elk   pull下来之后,因为需要修改kibana配置，和logstash配置，所以把一些常用的配置挂载到容器目录 1.命令 docker run -tid -p 5601:5601 -p 5044:5044 -p 9200:9200 -p 9300:9300 \ -v /root/data/es/conf

操作系统 Centos 7.6 , Ubuntu-19.10 硬件配置(推荐) CPU / 内存 : 2核 / 4GB 安装版本 kibana 7.6.1 https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.1-linux-x86_64.tar.gz 来源： https://www.cnblogs.com/stonecode/p/12530038.html